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21.
关于找金矿盲矿体,必须运用成矿规律,建立找矿模式,改变找矿思路和做法,利用综合信息方法对地、物、化探等资料分析研究,在成矿地质背景分析和地质类比的基础上,以矿床地质为指导,采用科学找矿方法,才可能得出预测盲矿体埋深或剥蚀程度的具体标志。 相似文献
22.
本文提出了一种Decision-Feedback(DF)结构形式的盲均衡价值函数,证明了该价值函数对前向均衡器系数矢量C''n,反向均衡器系数矢量C''n和系统传输误差概率Pn,都是严格的U函数,并且证明了该价值函数保证收敛到全局极小点,分析和计算机模拟结果显示,对于典型16QAM形式的输入信号,本文提出的方案具有低的计算复杂度和快的收敛速度。 相似文献
23.
在现有方案的基础上,通过分析超椭圆曲线双线性对和基于身份的特点,给出了一个改进的基于身份的一次性盲公钥方案。该方案由用户和可信中心共同完成用户密钥的生成,克服了密钥托管问题,避免了由可信中心进行密钥管理所产生的安全隐患。新构造的方案能够抵抗伪造性攻击,具有不可欺骗性,又保证了一次性盲公钥的独立性,是安全可靠的。而且方案中用户在通讯时可以使用不同的公钥,解决了Internet通信中的匿名认证问题,实现了用户隐私的有效保护。 相似文献
24.
文中将一种后非线性盲分离算法应用于图像解混,该算法不需要额外的附加源信号信息,实现了非线性混合图像的全盲分离.首先,对后非线性混合模型进行微分变换,形成如同线性瞬时混合模型的形式,经论证源信号的微分形式仍保留了源信号的统计特性,达到简化的目的;其次,依据信号的相关特性来建立相应的目标函数及其递推方式,实现盲信号分离目的;最后,通过仿真试验来验证文中算法的有效性、可行性.实验证明,所采用的算法计算量小、收敛速度快、分离指标高,实现了混合图像的全盲分离,扩大了盲分离算法在图像解混技术中的应用范围及影响. 相似文献
25.
近年来,基于深度学习的运动模糊去除算法得到了广泛关注,然而单幅散焦图像去模糊算法鲜有研究。为针对性地解决单幅图像的散焦模糊问题,提出一种基于循环神经网络的散焦图像去模糊算法。首先级联两个残差网络,分别完成散焦图估计和图像去模糊;随后,为了保证散焦图和清晰图像的深度特征可以更好地跨阶段传播以及阶段内相互作用,在残差网络中引入LSTM(long short-term memory)循环层;最后,整个残差网络进行了多次迭代,迭代过程中网络参数共享。为了训练网络,制作了一个合成散焦图像数据集,每一张散焦图像都包含对应的清晰图像和散焦图。实验结果表明,该算法相较于对比算法在主客观图像质量评价上均有显著优势,在复原结果中具有更锐利的边缘和清晰的细节。对于真实双像素图像散焦模糊数据集DPD,该算法相比DPDNet-Single在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)上分别提高了0.77 dB、5.6%,因此所提方法可以有效处理真实场景散焦模糊。 相似文献
26.
27.
在通信系统设计中,常采用盲均衡器来抑制带限信道导致的码间干扰。但传统的常数模算法(CMA)以及基于CMA的双模式算法对于多进制正交调幅信号(QAM)存在较大的误判,收敛后QAM系统性能较差等不足之处。在修正常模算法(MCMA)的基础上,针对QAM信号为多模信号的特点,采用多模算法(MMA)与修正判决引导算法(MDD)结合的双模式算法,并引入可准确模拟信道逆系统的多层感知机结构,得到了一种新的基于双模式算法的多层感知机结构神经网络盲均衡器,利用新算法调整神经网络参数,并且利用重置模块跟踪信道变化。仿真结果表明,新算法调整的神经网络盲均衡器双模式盲均衡器在稳态MSE、收敛性方面都有所提高,并具有抵抗信道突变的能力,为通信系统设计提供参考。 相似文献
28.
研究了视频流的水印嵌入和提取,为视频流提供版权保护。针对现阶段越来越多的视频流盗版现状,为了保护版权方的利益,提出了一种将版权方信息作为数字水印嵌入到视频流中的方法。通过该方法,在视频流中嵌入了不易破坏的版权方的信息,该信息可作为流媒体的追溯标记和证据。经实验证明:改进方案与其他数字水印方案相比,具有很强的鲁棒性,可抵抗视频的重复编码,抵抗分辨率缩放,抵抗一定程度的内容修改,支持水印的盲提取。 相似文献
29.
电子货币技术的实现是电子商务领域研究的重要课题之一,而不可追踪的电子货币的实现则是能否使电子商务普及的重要因素之一。即如何解决电子货币的匿名性和其它特性同时实现的矛盾。本文分析了理想的不可追踪的电子货币应具备的特点,运行模式及安全方案。给出了现阶段较完善的电子货币实现方案——基于RSA盲数字签名方案设计的一个在线电子货币方案和Brands系统。 相似文献
30.
模糊是图像退化的主要降质因素之一,图像去模糊技术一直是计算机视觉和图像处理领域的一个重要课题,广泛应用于安防、刑侦、交通、金融、医疗图像等领域.首先,对传统去模糊算法进行阐述并说明其存在的问题.然后,在此基础上对现有基于深度学习的图像去模糊方法进行综述并分析了算法存在的优势与不足,着重讨论了基于动态网络的非均匀模糊处理新趋势.最后,结合最新的研究成果,展望了图像去模糊技术未来的发展方向. 相似文献