黑洞的特征声音

正黑洞是时空中的一个区域,任何东西都不能从这个区域里面跑出来。跑不出来的原因,是因为这一区域存在极强的引力,即使是宇宙中跑得最快的光,也逃脱不了其吸引,这使得该区域在光学上是不可见的,所以称之为黑洞。形象地讲,黑洞像是空气中一个不透明的气泡。气泡的边缘,是黑洞的视界;视界之内,外部是看不见的。与气泡不同的是,黑洞内部存在奇点,接近奇点处,引力变得无限大,人们熟知的物理理论在这里失效。对黑洞更深入的理解,是当今理论     

基于目标感知特征筛选的孪生网络跟踪算法

孪生网络跟踪算法是利用离线训练好的网络提取目标特征并进行匹配,从而实现跟踪。而离线训练深度特征在表征任意形式目标时将目标从背景中分离开的性能较差。为此,提出一种基于目标感知特征筛选的孪生网络跟踪算法。将经过裁剪处理后的模板帧和检测帧送入到ResNet50的特征提取网络分别提取目标和搜索区域的浅层、中层、深层特征;在目标感知模块中,通过设计一个回归损失函数来学习对目标敏感的特征,根据反向传播的梯度来确定每个卷积核的重要性程度,并以此来激活相对重要的卷积核筛选较重要的目标感知特征;将筛选得到的特征送入到SiamRPN模块,进行目标、背景的二分类判别和边界框的坐标回归,从而得到一个精确的目标边界框。在OTB2015和VOT2018两个标准数据集上进行测试实验,结果表明该算法可以实现对目标的稳健性跟踪。     

用语噪声法研究发音人的音色特征

关键词：     

基于特征融合和尺度自适应的干扰感知目标跟踪

针对复杂场景下单一颜色特征稳健性差、存在类目标干扰及目标尺度变化的问题,提出了一种基于特征融合和尺度自适应的干扰感知目标跟踪方法。首先,综合目标、邻域背景、类似干扰区域的三原色(RGB)特征和改进的方向梯度直方图(HOG)特征计算得到干扰感知目标模型;在搜索区域内逐像素点计算目标概率图,然后进行密集采样得到候选目标,利用目标概率图的概率值与距离值进行加权,同时定位目标和类似干扰,并更新目标模型;采用RGB直方图建立尺度模型,从当前帧图像上截取不同尺度的图像块并计算其RGB直方图,通过与尺度模型比较,获得最优尺度估计并更新尺度模型。实验结果表明,提出的方法对复杂场景下的类目标干扰、局部遮挡、尺度变化等均具有很好的适应性,同时距离精度、重叠精度等指标优于对比算法。     

基于人眼感知特性的彩色图像水印技术研究

结合人眼对比度敏感视觉特性和图像变换域特征,提出了一种新的人眼感知图像误差阈值的计算方法;结合计算的阈值,提出了一种新的彩色图像水印方案,并进行了仿真实验和攻击测试;实验结果表明,含水印图像经攻击后提取的水印信息仍清晰可见,其相似度值在压缩质量因子为50%的压缩攻击下仍能达到0.7371以上,表明提出的水印方案具有较好的透明性和较高的鲁棒性;并且在水印嵌入和提取过程中将原始彩色图像变换到与设备无关的CIELAB颜色空间,从而更好的提高了水印的鲁棒性。综合结果表明提出的水印方案是一种行之有效的水印嵌入和提取方案。     

基于音色单元分布的音乐结构分析

音乐的结构是音乐作品表达作者思想的一种重要形式,也是听众理解音乐作品内涵的有效途径。本文研究了基于音乐特征的音色单元建模方法,研究了在Fisher准则下,根据局部范围音色单元的分布,采用非监督聚类方法分析音乐的结构。实验结果证明了基于离散余弦变换的音色特征,用音色单元分布聚类算法进行音乐结构分析的有效性。      

基于SDN架构的电力通信网络质量感知技术研究

电力工业是国民经济的基础支柱,其通信网络是电力生产、经营和管理的一个重要组成部分。针对现通信网中业务流实时监测的难题,提出引入一种基于SDN架构设计的新型流量感知监测技术方案,经实际网络延迟数据与RLI算法、MDI指标中的DF参数、VTD指标互作对比。为此搭建基于NetMag可编程网络设备的实验环境通过验证及建模对比,均达到预期效果。论证该项质量感知技术能为电力通信网提供可视化、实时、智能的运维平台作部署,这将使运维管理工作更加主动、有效,有利于提高网络运行的效率与稳定性。     

基于多源系统融合的结构形态感知技术

针对薄壁结构零件在装配过程中由于装配状态变化存在的装配受力变形问题,结合数字孪生发展背景,提出一种激光跟踪、视觉测量、光纤监测多源系统融合的结构形态感知技术。首先,建立多源系统多站位坐标统一模型,实现坐标基准统一;其次,建立异构数据融合模型,完成光纤监测波长与空间点坐标异构数据统一,基于高斯过程实现多源数据融合,预测变形点云,实现产品结构形态感知;最后,以蒙皮薄壁结构为例,模拟装配变形实验。结果表明,融合方法所感知数据更好地反应实际变形,其平均相对误差为4.66%,绝对误差保持在0.016 mm。多源异构数据融合基于实测数据预测形变点云,可实现结构实时变形监测,从而简化视觉测量方式,提高了曲面信息保真度,为动态孪生模型构建提供新思路。     

基于听觉感知特性的双耳音频处理技术*

自20世纪30年代引入立体声以来,人类对逼真的听觉体验一直进行着孜孜不倦的追求。双耳音频处理技术基于人耳听觉感知特性,利用计算机和数字信号处理等技术在听者双耳鼓膜处模拟出与真实场景相同的声压,以期给人以“身临其境”的体验,一直是音频信号处理领域的重要研究内容,特别是近两年随着虚拟现实等应用的蓬勃发展,得到更多关注。该文主要围绕双耳音频处理技术中所涉及的关键环节:双耳录音、双耳合成、耳机重放、扬声器重放、头跟踪等领域,以及相关典型应用场景进行较为系统的介绍,最后给出总结与展望。     

看见声音：声音记录成像技术

十九世纪末至二十世纪初的录音资料提供了那个时代有限但是多样的历史记录。随着信息技术时代的来临,传统的生活方式发生了变化或消失。第一代人类学家和语言学家等采用录音记录了那个时代的部分演变。通过录音技术使得我们可以不断重复欣赏以前只能在剧场等地方聆听的声乐表演。这也推动了音乐及相关表演艺术的巨大发展。录音技术的发明者也给我们留下了这种现代技术产生的实验记录、设备和文件。早期的声音记录是世界的宝贵财富。     

看见声音:声音记录成像技术

<正>十九世纪末至二十世纪初的录音资料提供了那个时代有限但是多样的历史记录。随着信息技术时代的来临,传统的生活方式发生了变化或消失。第一代人类学家和语言学家等采用录音记录了那个时代的部分演变。通过录音技术使得我们可以不断重复欣赏以前只能在剧场等地方聆听的声乐表演。这也推动了音乐及相关表演艺术的巨大发展。录音技术的发明者也给我们留下了这种现代技术产生的实验记录、设备和文件。早期的声音记录是世界的宝贵财富。     

基于自由变形技术的多投影颜色校正

为了解决多通道投影显示系统中各投影仪投影画面之间颜色不一致的问题,设计了一种基于自由变形技术的多投影颜色校正方法。首先,通过Bernstein基函数建立自由变形技术模型,建立各投影仪原始图像和摄像机拍摄图像之间的颜色转换关系;其次,采集原始图像集和摄像机拍摄的投影显示画面集,确定自由变形技术模型的参数;然后,通过Matlab分析验证投影图像各颜色通道之间是相互影响的;最后,对原始图像进行颜色扭曲,将本文颜色校正方法与传统方法进行直方图相似性评估对比。实验结果表明：对比广义颜色校正方法和基于B样条曲线的颜色校正方法,本文方法将投影画面的颜色强度平均差值在B通道减少了2.50,在G通道减少了2.34,在R通道减少了3.57,直方图的相关性提高了8.9%,巴氏距离降低了9.7%。基于自由变形技术的多投影颜色校正方法使投影画面衔接流畅,给用户带来更好的沉浸感受。     

基于硅微加工技术的新型变形反射镜

给出了一种基于硅微加工技术的新型变形反射镜的设计和加工方法。变形反射镜镜面主体是由一定厚度的硅膜构成,硅膜上表面溅射有一层Ti/Au,背面有一7×7阵列的台柱与之相连,台柱下方是对应的驱动电极。当给电极施加电压时,产生的静电力就会拉动台柱向下运动,从而使相应的镜面部分发生变形;通过控制通电电极的位置及电压,就可获得特定的镜面形状。在变形反射镜的加工工序中采用浅腐蚀形成键合台,采用深腐蚀加工出台柱。并采用条补偿图形对台柱的凸角进行补偿,在0.2MPa气压下进行键合,最后成功研制出有效反射面积为30mm×30mm,拥有49个静电驱动单元的变形反射镜。     

采用栅格特征及可视化技术感知跟踪中目标的遮挡状态

针对监控视频中运动目标跟踪问题,提出了一种栅格划分的梯度朝向直方图特征对目标进行描述,并通过可视化技术来实时观测目标局部区域特征量的变化,通过变化来感知目标在运动中可能发生的遮挡等异常情况.利用感知到的状态自适应调整参加融合计算的子模板的个数,指导跟踪过程,以防止异常情况对跟踪结果的影响,实现了对视频目标准确、稳健的跟踪.实验结果表明,提出的目标局部特征能够较准确地感知目标及周围环境发生的变化,对于提高跟踪算法的鲁棒性和准确性具有积极的作用.     

基于压缩感知与尺度不变特征变换的图像配准算法

尺度不变特征变换(SIFT)算法是图像配准中一种用来描述局部特征最稳健,使用最广泛的方法。针对存在关键点特征描述向量维数较高,算法计算复杂的问题,提出了一种基于稀疏随机投影(SRP)与SIFT相结合的图像配准算法,该算法把压缩感知理论的稀疏特征表示概念引入SIFT算法中,即SRP-SIFT,用稀疏特征表示方法对SIFT关键点特征向量进行提取,再使用相应的L1距离度量进行特征向量的匹配。对新算法和相关SIFT算法进行了图像配准实验,实验结果表明,SRP-SIFT算法对包含复杂结构内容的图像配准性能优于传统SIFT算法,配准效率与几种改进的SIFT算法相当,但运算速度比传统SIFT算法和几种改进的SIFT算法有明显提高。     

基于OLED微显示器和变形目镜的全景显示技术

全景成像在特种车辆内夜间驾驶与观察、警戒监视等应用中具有广泛的应用需求。本文提出了一种基于OLED微显示器和变形目镜的全景图像显示方法,并设计了一套全景显示实验系统,通过图像处理模块完成全景图像数据的存储、缓存、图像预处理和传输,以OLED微显示器的子像素作为显示像素进行驱动信号重编码,实现全景灰度图像的水平3倍压缩显示,最后利用变形目镜将OLED微显示器上显示的压缩图像复原,以供人眼正常观察。实验结果表明:采用现有系统搭建的变形目镜基本实现了双像素靶标条纹的亚像素分辨,并验证了本文全景显示方案的可行性。     

基于改进Apriori的网络安全感知方法

针对网络安全态势评估过程中存在数据源单一、实时性不强、准确率不高的问题,提出一种基于改进关联规则算法(Apriori算法)的网络安全态势感知方法。通过对数据的分析,发现在网络中存在关于安全态势的关联规则;通过网络攻击影响熵值序列的分析,对关联规则进行分类为空间正常和异常空间,进而对关联规则进行聚类分析;根据聚类后的规则划分网络安全态势等级。将改进后的算法应用到网络安全态势感知当中,实验结果表明,该方法满足了网络安全危险预警和实时监控的要求。改进的算法用于安全态势感知是可行的、有效的。     

基于情景感知的电源管理策略

智能手机处于待机状态下仍会消耗能量,这些能量部分消耗在网络数据的通信上;为了降低这些功耗,提高智能手机的续航能力;提出一种基于情景感知的电源管理策略,通过机器学习的方法来进行决策,智能地管理移动终端的网络接口,通过使持续性的网络连接变成间断性的网络连接来减少功耗;在Android移动终端上对提出的策略进行相关实验和对比,能有效的提高续航能力。     

基于机器视觉技术的振动台试验变形位移测量方法研究

在振动台试验中,结构的变形位移是试验关注的重要数据之一。将机器视觉技术运用于振动台试验的变形位移测量上,是对传感器测量法的一个补充,从另外一种渠道力争为振动台试验提供更多的数据来源。该方法首先给定振动台一个激励信号,同时对固定在振动台台面上、粘贴有人工标志的弹性结构试件进行视频采集;然后将视频分帧成一系列静态图片,对静态图片进行图像灰度化、图像增强等图像预处理并对人工标志进行识别;接下来,在识别出所有人工标志的基础上采用最小二乘椭圆拟合法进行目标定位并进行像素标定。目标点的像素位移结合像素标定系数,最终完成变形位移的测量。最后通过振动台的固定位移试验和正弦信号激励试验证明了该方法在振动台试验中的可行性。     

基于遗传算法的网络安全态势感知研究

对网络安全态势准确感知能实现对网络攻击的提前拦截和防范,针对传统的匹配检测方法对网络安全态势预测的精度不好的问题,提出一种基于遗传算法的网络安全态势感知模型,首先构建复杂网络环境下的病毒入侵的安全状态分布模型,进行网络安全态势的特征信息提取,然后采用遗传算法对提取的病毒入侵信息流进行相关性检测,实现安全态势预测和准确感知。仿真实验结果表明,该方法进行网络病毒入侵的准确检测概率较高,对安全态势预测的精度较高,保障了网络安全。