一种新的扩频音频水印算法

音频水印提供了一种数字保密的方法，用来保护作者和版权所有者的权利。在本文中。基于扩频技术提出了一种新的音频水印算法．即应用音频的瞬时平均频率(IMF)来嵌入数字水印，其目标是最大限度的满足水印的不可觉察性和健壮性。本文算法对原始的音频信号进行短时傅立叶变换，从而估计出信号的加权瞬时平均频率(IMF)。基于心理声学模型的掩蔽特性。可以得出水印被要求的相应的声压级。根据这些结果调制产生一个依赖于信号的不可觉察的水印。本算法允许在5秒钟的音频信号中嵌入25位信息。实验结果表明本文算法对于常见的信号处理攻击包括滤波、MP3压缩和添加噪声具有很好的健壮性。     

基于改进的核主元回归的赖氨酸发酵软测量

针对赖氨酸发酵过程中关键生物参数(菌体浓度、基质浓度、产物浓度)难以在线测量的问题,提出一种基于自适应提升法(Adaboost)与核主元回归(KPCR)的软测量建模方法。利用Adaboost算法具有将弱学习算法提升为强学习算法的性能,将其引人KPCR中,提升KPCR模型。以氨基酸典型菌种赖氨酸发酵过程为研究对象,采用基于Adaboost算法与KPCR的软测量模型进行预测仿真,仿真结果表明该模型能够对赖氨酸发酵过程的三个关键生物参数进行较准确的预测,与单一的KPCR模型相比,泛化能力强,预测精度高。     

基于图像的线路板线宽测量系统的研制

为测量印刷线路板(PCB)上密集直线的线宽,构建了由CCD摄像机、视频采集卡、照明装置和PC机组成的光机电一体测量系统.该系统首先用矩形框获取包含被测线宽的局部图像,并进行相应的预处理;然后,采用扫描方法获取被测线宽的两边缘点集,进而采用最小二乘拟合、奇异点去除、再次拟合的方法获取两边缘直线方程;最后,利用去奇异点后的两边缘点集和两边缘直线方程计算得到直线的线宽.仿真和真实线宽测量实验结果表明,该系统具有较高的测量效率和精度,其重复测量精度优于2μm,已被多家PCB生产厂采用.     

一种低抖动、宽调节范围的带宽自适应CMOS锁相环

提出了一种低抖动、宽调节范围的带宽自适应CMOS锁相环.由于环路带宽可根据输入频率进行自动调节,电路性能可在整个工作频率范围内得到优化.为了进一步提高电路的抖动特性,在电荷泵电路中采用匹配技术,并在压控振荡器中应用电压-电压转换电路以减小压控振荡器的增益.芯片采用SMIC 0.35μm CMOS工艺加工.测试结果表明该锁相环电路可在200MHz～1.1GHz的输出频率范围内保持良好的抖动性能.     

采用SRM准则对RLS-FIR滤波器的改进

针对自适应FIR滤波器在非平稳条件下跟踪性能差的问题,提出采用结构风险最小化(SRM)准则来改进FIR滤波器的方法,并进行了分析和仿真实验.仿真结果表明:在平稳条件下,采用SRM准则的FIR滤波器收敛于Wiener最优解;在非平稳条件下,采用SRM准则的FIR滤波器跟踪性能大幅提高,优于自适应递推最小二乘(RIS-FI...     

大气对上靶激光能量密度影响的分析

大气湍流与大气消光会给激光传输带来较大的影响。本文以激光的上靶功率密度为标准,大量分析表明：在一定的靶距范围内,激光发射系统不需要自适应光学系统进行波前校正。这对于有关激光武器的实际使用很有价值。     

双目视觉中的角点检测算法研究

为了实现双目视觉中的特征提取与立体匹配,在研究现有角点检测算法的基础上,提出一种改进的Harris角点检测算法。该算法首先采用图像分块和邻近角点剔除的策略,实现了阈值的自适应调节,并保证角点分布的均匀和避免角点聚簇的产生。结合Forstner检测算法,将精度提高到亚像素级。编程计算结果验证了该方法的准确性和稳定性。     

基于博弈论的认知无线电自适应功率控制算法

针对认知无线电环境下的功率控制问题,给出了基于博弈论的非合作功率控制算法,并对其纳什均衡存在性和唯一性进行了证明。在此基础上,针对该算法中部分用户SINR远大于目标值而引起功率浪费的情况,通过一种反馈函数对惩罚因子进行自适应调整。仿真结果表明,与其他分布式算法相比,经过调整后的功率控制算法在保障主用户QoS需求的前提下,能够保证所有用户的输出SINR满足上下限阈值要求,并有效降低认知用户功率消耗,克服远近效应,达到用户公平共享频谱资源的目的。     

分形维数的多尺度形态估计与目标提取

本文研究了Minkowrki－Bouligand维数估计的数学形态学方法实现，给出了一种基于多尺度灰度形态运算的图像维数估计算法。将分形特征用于目标的检测，提出了一种具有较好稳健性的基于多分辨率分形特征的目标提取方法。     

一种结合遗传算法和钻石搜索的多模式快速运动估计方法

为了解决视频编码中运动矢量搜索精度与速度的矛盾,本文提出了一种基于遗传算法(GA)和钻石搜索(DS)的多模式快速运动估计方法——MMS算法.它以图像序列的时空预测矢量作为图像活动剧烈程度的判据,自适应选择搜索模式.针对平缓运动类型使用快速的DS搜索模式,针对剧烈运动类型使用GA/DS联合搜索模式.与现有的次优解快速算法相比,MMS有效地解决了在大运动矢量情况下编码器性能下降的问题,可以从整体上提升编码器的性能,接近理想的全搜索法的结果;与其它直接利用GA进行全局优化的方法相比,MMS利用DS配合GA实现加速收敛.此外,通过引入多模式处理的概念,在保证搜索精度的同时,充分发挥了次优解算法的效率,整体编码速度与DS等快速算法的结果十分接近.这一方法为有效地解决运动估计中的矛盾问题提供了一个新的处理框架.实验结果验证了算法的性能.