一种基于辐角的加性模型隐写分析算法

图像隐写分析理论研究越来越受到重视,分析特征的有效性的理论证明已成了隐写分析不可缺少的部分.本文根据图像在加性隐写模型下,隐写图像差分直方图傅里叶变换辐角等于载体图像差分直方图傅里叶变换辐角与秘密信息差分概率质量函数PMF(probability mass function)傅里叶变换辐角之和这一理论基础,提出一种新的隐写分析算法.根据隐写前后图像差分直方图傅里叶变换辐角的差异构造极大辐角矩最低有效位MSA(max sum of arguments)作为特征,从理论上对该特征的有效性进行证明,然后对典型的加性隐写算法LSB(least significant bit)替换算法和扩频图像隐写SSIS(spread spectrum image steganography)算法进行分析,在非压缩彩色图像库UCID(uncompressed colour image database)V2标准图库下进行仿真实验.实验结果表明,本算法对加性隐写模型具有很好的检测效果.     

边界元的分区解法

边界元法是一种比‘区域’型解法(如有限单元法,有限差分法)有着更多优点的方法。由于它能使所考虑的问题在维数上降阶,只需要对结构的边界进行离散,离散误差仅来自边界[1],因而具有输入量小,精度高等优点,在工程界受到广泛的重视.随着边界元网格的增加,其非对称满值的系数矩阵呈自由度平方级的增大,系数矩阵的总量可高达几千上万个。如此巨大的数组空间,一次送入计算机内存进行整体计算显然是办不到的,本文所提出的分区解法,使用了静力凝聚的概念,将一个整体的定解问题转化为若干个彼此有联系的分区定解问题,这样不仅解决了容量问题,而且提高了计算效率。     

制度近了,退市还远吗？

＂创业板退市制度将在今年一季度定稿。一石激起千层浪,骤然间,谁将成为第一家‘挨刀＇的公司？＂成为了市场上的敏感话题。＂创业板退市制度将在今年一季度定稿。＂深交所目前的明确表态已然意味着创业板退市制度的登场将进入读秒阶段。到底谁是创业板第一家退市的公司也自然成为投资者关注的焦点。     

有限元分裂解法在渗流问题上的应用

有限元是微分方程数值计算中的有效方法。原问题在离散化之后,得到有限元方程组,对方程组的解法目前较为流行的是“三角分解”方法,这种方法在方程为“病态”的时候有比较明显的舍入误差,而且在计算的时候占用机器的内存也比较多。为了克服这些缺点,我们使用了分裂解法。这个方法对规则区域的差分方程是没有什么困难的,但如果对一般区域又使用有限元离散将会有很多的困难。面对这些困难笔者做了一些探     

陀螺罗经法与匹配对准法的类比研究

本文对捷联式惯导系统初始对准的陀螺罗经法和匹配法进行了比较研究，揭示了两者之间存在的相似性。从理论上提出一种新的匹配对准算法，该算法可以消除由于挠曲变形所引起的角速度干扰。本文还引入一种特殊的坐标变换，说明这种匹配算法与罗经法具有相同的数学形式