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提出了一种新的用于数字图像篡改证明的小波域脆弱水印算法。算法中引入了人眼视觉模型,使得算法有好的视觉隐蔽性。同时,该算法很好的克服了之前数字水印算法对篡改的综合分析能力弱的缺陷。此外,该算法能够用于多灰度级图像水印的嵌入。以嵌入多灰度级水印的数字图像为对象,对频域改动分析和局部空间篡改检测的试验结果都表明该方案是行之有效的。 相似文献
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以广东省梅州蜜柚、沙田柚及江西省井冈蜜柚、福建省福鼎四季柚四种柚子为研究对象,通过气相色谱-质谱(GC-MS)和气相色谱-离子迁移谱(GC-IMS)GC-MS和GC-IMS技术在四种柚皮精油共检测出56和58种不同挥发性成分,主要为萜烯类、醇类和醛类化合物。GC-MS结果表明,梅州蜜柚精油中特有挥发性成分为萜烯类、醇类和醛类;井岗蜜柚精油中特有挥发性成分为萜烯类、醇类和酯类;梅州沙田柚精油中特有挥发性成分为萜烯类;福鼎四季柚精油中则为萜烯类、醇类、醛类、酮类和酯类。GC-IMS结果表明,梅州蜜柚精油中主体挥发性成分为萜烯类、醇类和醛类;井岗蜜柚精油中主体挥发性成分主要为醇类、醛类和酯类;梅州沙田柚精油中主体挥发性成分为萜烯类;福鼎四季柚精油中主体挥发性成分为醇类、酯类、酮类和呋喃等。两种技术的分析结果存在一定差异,GC-MS检测出的大多是大分子(C10~C15)高含量挥发性组分,GC-IMS检测出的主要是小分子(C2~C11)低含量挥发性成分,两种技术相结合扩大了样品中挥发性组分的检测范围,且GC-IMS相较于GC-MS检测出的挥发性成分种类和数量更多。热图聚类和主成分分析可以很好区分四种柚皮精油样品,证明四种柚皮精油中的挥发性成分存在一定差异。两种技术结合能更全面直观地反映四种柚皮精油挥发性成分之间的差异,为不同品种、不同产地柚皮精油的加工利用进一步提供科学依据。 相似文献
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本文在介绍应用振动的时域信号识别系统模态参数的ITD方法时,提出了形成数据矩阵的新方法—均布法,更充分地利用了信号中所提供的系统信息。面对从随机振动信出号中提取自由振动信号的随机减量技术进行了理论上的推导,并成功地在7T08信号处理机上实现这个技术。最后,通过对实际振动模型的振动信号的处理和识别,验证了上述理论和方法的正确性。近年来,通过振动信号的处理,对机械振动系统进行模态分析的方法发展很快,除了传统的频域方法外,还提出了一些新的时域处理方法,ITD方法就是其中之一。随着ITD方法的发展,随机减量技术也开始被应用于振动模态分析的领域。本文在应用ITD法时,提出了组成数据矩阵的新方法——均布法。该方法充分地利用了信号数据所提供的信息,使识别的精度得到进一步提高。对随机减量法的理论论证,尚是目前没有解决的问题,文中对比进行了探讨和分析。最后对实际模型的振动信号进行了处理,从实验结果也证实了上述理论和方法的准确性和实用性。 相似文献
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该研究选取了不同产地(山东菏泽S1、河南许昌S2、云南弥勒S3、贵州贵阳S4及江西吉安S5)芦笋对其基本营养及功能性成分进行测定,利用相关性分析、主成分分析和聚类分析等方法,对芦笋品质进行综合评价。结果表明:32项指标简化为4个主成分,累积方差贡献率为100%,结合相关性分析,从32项品质指标中筛选出13项核心品质指标,即确定钾、木质素、总酚酸、锌、水仙苷、烟花苷、果胶、总皂苷、咖啡酸、可溶性蛋白、叶绿素、根皮苷和山奈酚。聚类分析结果显示五个产地芦笋可划分为3类,各产地综合品质优劣排名依次为S1、S2、S5、S4、S3,其中排序较相近的产地被聚为一类,表明两种分析方法得出的结果较为一致。该研究为不同产地芦笋品质评价和核心品质指标的确定提供了理论依据。 相似文献
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小波域视频水印方案及其篡改证明分析 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种用于篡改证明视频水印方案。该方案采用三维小波变换,依据运动检测和人视觉模型自适应的嵌入水印,保证隐藏数据的视觉不可见性和一定的容量。此外,该算法很好的克服了之前数字水印算法对篡改分析能力弱的缺陷。试验结果表明,该方案嵌入水印视觉不可觉察性和抗篡改性能较好。 相似文献
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