基于Kaiser窗函数的矢量阵近场聚焦恒定束宽方法

本文针对宽带信号矢量阵近场聚焦的恒定束宽问题,提出了基于Kaiser窗函数改进的矢量阵近场聚焦恒定束宽方法。主要在常规Kaiser窗恒定束宽基础上,根据Kaiser窗的特点,使得窗参数随指数变化,提高了恒定束宽的计算精度及效果;利用束宽随频率的变化规律及窗函数本身特点,以低频率恒定束宽参数为先验信息,确定较高频率的恒定束宽参数,缩小了参数搜寻范围,提高了计算效率。仿真实验结果表明本文建立的恒定束宽方法具有较好的效果。     

基于心音信号的一种血压评估方法

心血管疾病尤其是高血压已成为人类生命健康最大杀手之一.本文探究主动脉瓣心音信号与血压之间的关系,提出一种基于心音信号的无创血压估计方法.首先,根据血压与心音信号的关系,提取第一心音和第二心音峰值点的时间间隔以及第二心音的峭度作为特征;接着将第一心音和第二心音峰值点的时间间隔、第二心音的峭度与所测收缩压和舒张压进行线性拟合;最后根据第一心音和第二心音峰值点的时间间隔、第二心音的峭度与血压的线性关系,提出基于心音的血压评估公式.实验结果表明,第一心音和第二心音峰值点的时间间隔、第二心音的峭度能够作为血压评估的特征参数,与血压具有良好的线性关系,其拟合优度分别为0.801和0.765,通过本文推导出的血压计算公式所得血压与商用电子血压计测量值的平均误差小于5 mmHg,标准偏差小于8 mmHg.本文提出基于心音对血压进行评估的一种新方法,可用于血压的连续测量,针对某些特殊条件下,具有显著的应用前景.     

Tukey窗函数用于数字全息图的切趾研究

提出采用Tukey窗函数对数字全息图进行切趾处理的方法,以削弱数字全息像再现过程中的孔径衍射效应,抑制再现波前的起伏.模拟实验结果表明,该方法显著改善了再现像中央区域的强度和相位分布,适用于微小物体的显微测量及微小形变测量等领域.     

逻辑电路设计中逻辑函数的图形化简法探析

在数字电路中逻辑函数的化简方法一般有公式化简法和图形化简法,其中图形化简法简单、直观,有一定步骤可以遵循,但在教学过程中发现,学生用卡诺图化简逻辑函数时,按教科书中归纳的几个步骤生搬硬套,对最基本的概念和性质缺乏理解,常常出现不少的问题.文章通过案例分析,对逻辑函数的图形化简法进行了深入的分析,并归纳出图形化简法的一般规律.     

窗函数对光学空间滤波效果的影响分析

为改善光学空间滤波的效果,分析说明了低通滤波器窗函数对光学空间滤波效果的影响。提出了相同通频区域下选择窗函数的两个要求即更窄的频谱主瓣宽度和更小的旁瓣高度,并运用MATLAB模拟了基于4f系统的光学空间滤波。结果表明,窗函数频谱主瓣宽度直接影响滤波结果的轮廓可见度,频谱旁瓣直接影响着频域截断带来的吉布斯波纹的大小。为如何选择滤波器透过率分布提供了理论参考。     

半球壳型介质输出窗辐射图研究

 利用球矢量波函数的线性组合导出了球壳并矢格林函数;使用并矢格林函数方法，取5阶、球面波半张角8°、口面半径0.2 m、频率为10 GHz的高斯场，分析了半球壳型输出窗在束腰分别取0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8情况下对高斯口面场远场辐射图的影响。分析表明:当束腰较小时（取0.3,0.2），半球壳型输出窗对高斯口面场的辐射图影响较小；当束腰较大时(取0.8,0.7,0.6)，辐射图的旁瓣升高，主瓣变窄，反射场对口面场的影响较大。半球壳型输出窗适用于束腰较小的高斯馈源，对于束腰较大的高斯馈源则不适用。     

基于空间外差的拉曼信号处理方法研究

空间外差拉曼光谱技术是近年兴起的一种超光谱探测技术,它既具有拉曼光谱测量的非接触、快速、简单、可重复、无需样品准备等特点,更具有空间外差的超光谱分辨率、高通量、无运动部件优点,能在被测物质特征波长中心范围探测,实现微弱拉曼光信号的直接测量。由于被测信号微弱、光学元件加工精度、器件封装及仪器安装误差等原因,会导致空间外差拉曼光谱仪(SHRS)接收到的干涉图存在光强分布不均匀、干涉条纹倾斜或扭曲等现象,从而使普通光谱恢复方法得到光谱信号准确度下降或无法识别。根据SHRS探测到的干涉图所存在的误差特点,将二维傅里叶变换应用于SHRS干涉图的光谱复原,提出基于二维频域谱重采样的最强直线方向光谱提取方法,以实现SHRS光谱的获取。提取过程为：将采集的目标干涉图进行二维傅里叶变换,获得二维频谱图,通过使用相同实验系统采集的单波长或多波长光源的二维频谱信号特征峰的位置信息,拟合获取光信息强度最大方向直线方程。然后根据该直线与目标二维频谱图各列交点坐标位置,确定重采样贡献像元及权重。对拟合直线方程经过的所有列像元进行重采样,得到最终的光谱信号。将该方法应用于自行搭建实验系统采集的三叶草干涉图数据,同时与其他方法光谱复原结果进行对比。结果表明：与一维行平均光谱法比较,该方法获取的光谱在探测波段中心区域信号强度更加明显,同时消除了探测器热噪声的影响;与二维频谱中心行直接提取法比较,该方法是该方法的改进版本,两者结果比较接近。但是由于考虑到干涉条纹y分量的影响,沿二维频谱信号最强方向重采样得到的最终光谱,其主峰半峰宽更窄、边频噪声强度更小,且随着y分量的增加,光谱复原效果及优势将越发明显。该方法是空间外差拉曼光谱技术数据处理的一种有益补充与尝试。     

基于神经网络的图像识别方法研究

图像识别涉及大量的信息运算,要求处理速度快、识别精度高,神经网络的实时性和容错性要符合图像识别的要求。利用改进的BP神经网络算法对旋转畸变图像进行了定位和识别,改进算法将附加动量项与自适应学习速率相结合,有效地抑制了网络陷入局部极小点,提高了网络的训练速度。结果表明,基于神经网络的图像识别方法是有效的、可行的。     

微波孔缝线性耦合函数研究

 讨论了微波脉冲通过孔缝线性耦合进入腔体内的研究方法。给出了线性耦合的物理基础,定义了耦合函数，并导出了耦合函数随入射电场极化方向变化的公式。简要描述了数值求解孔缝线性耦合的时域有限差分方法以及修正算法。给出了以矢量网络分析仪HP8510C为主要设备测量耦合函数的实验方法。通过耦合函数的研究，观察到了共振效应和增强效应等现象，给出了微波孔缝耦合发生共振的普适公式。分析了测量探头对耦合函数测量的影响，验证了耦合函数随入射电场方向变化的公式。理论、数值和实验结果符合得较好。     

微波孔缝线性耦合函数研究

讨论了微波脉冲通过孔缝线性耦合进入腔体内的研究方法。给出了线性耦合的物理基础,定义了耦合函数，并导出了耦合函数随入射电场极化方向变化的公式。简要描述了数值求解孔缝线性耦合的时域有限差分方法以及修正算法。给出了以矢量网络分析仪HP8510C为主要设备测量耦合函数的实验方法。通过耦合函数的研究，观察到了共振效应和增强效应等现象，给出了微波孔缝耦合发生共振的普适公式。分析了测量探头对耦合函数测量的影响，验证了耦合函数随入射电场方向变化的公式。理论、数值和实验结果符合得较好。     

基于混沌神经网络的单向Hash函数

提出了一种基于混沌神经网络的单向Hash函数，该方法通过使用以混沌分段线性函数作为输出函数的神经网络和基于时空混沌的密钥生成函数实现明文和密钥信息的混淆和扩散，并基于密码块连接模式实现对任意长度的明文序列产生128位的Hash值.理论分析和实验结果表明，提出的Hash函数可满足所要求的单向性，初值和密钥敏感性，抗碰撞性和实时性等要求. 关键词： 混沌神经网络 Hash函数 分段线性混沌映射 时空混沌     

基于时空混沌系统的单向Hash函数构造

提出了一种基于时空混沌系统的Hash函数构造方法.以线性变换后的消息数作为一组初值来驱动单向耦合映像格子的时空混沌系统，产生时空混沌序列，取其空间最后一组混沌序列的适当项，线性映射为Hash值要求的128bit值.研究结果表明，这种基于时空混沌系统的Hash函数具有很好的单向性、弱碰撞性、初值敏感性，较基于低维混沌映射的Hash函数具有更强的保密性能，且实现简单. 关键词： 时空混沌 Hash函数 单向耦合映像格子     

卷积稀疏表示图像融合与超分辨率联合实现

为避免图像融合与超分辨率分步实现的不足,提出了基于卷积稀疏表示的融合与超分辨率重建联合实现方法。假设低分辨率与高分辨率图像之间具有相同的稀疏特征图,设计了一种高、低分辨率滤波器联合学习框架,实现对图像高低频成分的分离,并根据不同成分的形态特性设计了不同的融合规则:对于高频成分,根据稀疏特征图亮度信息和像素活跃性水平,设计了一种像素显著性度量方案来指导高频特征图的融合;对于低频成分,根据脉冲耦合神经网络能捕获邻域相似像素点火的特性,设计了低频成分融合方法。所提方法不需要将图像分割成重叠的块,避免块向量化的缺陷。实验结果表明,能有效提高图像融合的质量。     

基于自适应加权窗口的相位质量图提取

加权相位解缠算法的解缠精度取决于所提取的质量图的可靠性。目前提取相位质量图的方法大多采用以各个像素为中心的固定窗口法,但当某些像素被噪声严重干扰时,采用固定窗口法提取质量图往往得不到正确的解缠结果。因此,提出了几种自适应加权窗口方法来提取相位质量图,并给出了具体的实现方法和步骤,同时采用加权小波变换相位解缠算法进行相位解缠。实验结果表明,采用自适应加权窗口方法提取相位质量图来确定初始权重系数能获得比较好的解缠效果。     

基于脉冲耦合神经网络和图像熵的各向异性扩散模型研究

在图像去噪过程中, 大部分基于偏微分方程的各向异性扩散模型均使用梯度信息检测边缘, 当边缘部分被噪声严重污染时, 这些方法不能有效检测出这些边缘, 因而无法保留边缘特征. 为了较完整的保留图像的区域信息, 用脉冲耦合神经网络(PCNN)能使具有相似输入的神经元同时产生脉冲的性质对噪声图像做处理, 得到图像熵序列, 并将图像熵序列作为边缘检测算子引入到扩散方程中, 不仅能克服仅用梯度作为边缘检测算子易受噪声影响的弊端, 而且能较完整地保留图像的区域信息. 然后, 用最小交叉熵准则搜索使去噪前后图像信息量差异最小的阈值, 设计最佳阈值控制扩散强度, 建立基于脉冲耦合神经网络与图像熵改进的各向异性扩散模型(PCNN-IEAD). 分析与仿真结果表明, 该模型与经典模型相比, 保留了更多的图像信息, 能够兼顾去除图像的噪声和保护图像的边缘纹理等细节信息, 较完整的保留了图像的区域信息, 性能指标同样也证实了新模型的优越性. 另外, 该模型的运行时间较经典模型的短, 因此, 该模型是一个理想的模型.     

基于遗传算法参数优化的PCNN红外图像分割

构造一种基于遗传算法参数优化的脉冲耦合神经网络(PCNN)红外图像分割算法。该算法首先利用PCNN的全局耦合性和脉冲同步性对输入图像进行点火处理,根据PCNN的输出结果计算熵作为遗传算法的适应度函数,并利用熵的变化量作为遗传算法的收敛依据,对PCNN模型中影响图像分割的参数进行组合优化,结合PCNN生物视觉特性和遗传算法解空间随机搜索能力来寻找关键参数的最优值。将遗传算法和PCNN进行结合可充分发挥二者优势,将本文方法与最大类间方差法（OTSU）、最大熵直方图分割算法和PCNN分割方法进行对比,通过交叉熵、区域对比度等客观指标对分割后的图像进行定量分析,结果表明无论从主观视觉还是客观指标,本文方法分割效果优于其他对比方法。     

A novel image block cryptosystem based ona spatiotemporal chaotic system and a chaotic neural network

In this paper, we propose a novel block cryptographic scheme based on a spatiotemporal chaotic system and a chaotic neural network (CNN). The employed CNN comprises a 4-neuron layer called a chaotic neuron layer (CNL), where the spatiotemporal chaotic system participates in generating its weight matrix and other parameters. The spatiotemporal chaotic system used in our scheme is the typical coupled map lattice (CML), which can be easily implemented in parallel by hardware. A 160-bit-long binary sequence is used to generate the initial conditions of the CML. The decryption process is symmetric relative to the encryption process. Theoretical analysis and experimental results prove that the block cryptosystem is secure and practical, and suitable for image encryption.     

One-way hash function based on hyper-chaotic cellular neural network

The design of an efficient one-way hash function with good performance is a hot spot in modern cryptography researches. In this paper, a hash function construction method based on cell neural network with hyper-chaos characteristics is proposed. First, the chaos sequence is gotten by iterating cellular neural network with Runge Kutta algorithm, and then the chaos sequence is iterated with the message. The hash code is obtained through the corre- sponding transform of the latter chaos sequence. Simulation and analysis demonstrate that the new method has the merit of convenience, high sensitivity to initial values, good hash performance, especially the strong stability.