肿瘤超声图像灰度和纹理特征提取方法研究

乳腺癌的发病率在如性癌症中占据首位,开展乳腺癌的诊断和防治研究具有重要的科学意义和临床实用价值。文中主要研究的是对超声图像进行分析,对其灰度和纹理特征提取进行研究,并在特征选择阶段使用类间距对单个特征的分类能力进行评价,为后续研究计算机辅助诊断系统奠定一个初步基础。     

Delta特征用于说话人识别的研究

多数说话人识别方法采用的都是基于对语音信号的静态特征进行分析,忽略了语音信号动态特征对识别性能的影响。而Delta特征是反映语音信号帧间动态特征的重要特征,对LPC和它的Delta特征进行了具体实例求解,并对计算结果进行了分析,探讨了将它用于说话人识别系统的有效性和可行性。     

温度起伏对ZnO纳米晶体形貌的影响

用退火法在玻璃衬底上生长ZnO籽晶,然后将衬底置于醋酸锌和六亚甲基四胺溶液中,分别对溶液温度和物质的量浓度进行调控,生长了棒状、片状和菊花状等多种形态的纳米晶体.采用X射线衍射仪分析了纳米晶体的结构及择优生长和排列特征,用扫描电子显微镜观察了纳米晶体的形貌,研究了生长温度的起伏和溶液物质的量浓度的变化对ZnO纳米晶体形态的影响.结果表明,ZnO纳米晶体生长过程中溶液物质的量浓度的变化对纳米晶体形态的影响很小,而温度的起伏对纳米晶体的形态起到了至关重要的作用.     

一种快速高效的虹膜识别算法

为了提高虹膜识别系统的性能,提出了一种新的虹膜识别算法。首先采用先粗后细的方式定位虹膜的内外边界,然后将虹膜图像归一化展开并去除噪声,最后用选定的滤波器虚部对展开后的虹膜图像进行滤波并对特征编码,匹配算法中采用Hamming距离来定义特征间的距离。实验表明:对于CASIA库中的图像及自制采集设备采集的图像,本文算法都能达到较好的识别效果,而且相对于传统算法,本文算法大幅度降低了处理耗时和虹膜特征编码长度。     

基于SIFT特征点的抗几何攻击水印算法

提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)和伪Zernike矩的抗几何攻击的鲁棒水印算法。首先,利用SIFT算法从载体图像中提取稳定的特征点;然后,根据特征尺度和方向自适应地确定每个局部特征区域大小和方向;最后,从中选择具有较大特征尺度互不重叠的特征区域,并利用量化调制伪Zernike矩幅值方法将水印嵌入到每个局部特征区域内。仿真实验结果表明,该算法不仅具有良好的透明性,而且具有较强的抵抗常规信号处理和几何攻击的能力。     

Statistical Analysis Technique of Two-parameter Generalized Exponential Sum Distribution

A new life distribution is proposed, known as ``two-parameter generalized exponential sum distribution". We study the density function and failure rate function, the average failure rate function, the image features and the numerical characteristics of the mean residual life of the distribution. Several methods of calculating point estimation of parameters are discussed. Through the Monte-Carlo simulation, we compare the precision of the point estimations. In our opinion, the best linear unbiased estimation is the most optimal solution of these methods. At the same time, several methods of calculating parameters of interval estimations are given. We also discuss the precision of interval estimations by Monte-Carlo simulation and use the best linear unbiased estimation and the best linear invariant estimation to construct interval estimations which are better than other estimation method. Finally, several simulation examples and a case of maintaining tanks is used to illustrate the application of the methods presented in this paper.     

一种基于段落同现频率的加权方法

聚类算法的研究已经非常成熟了,但是这些聚类算法一般都是基于数值型信息,所以怎样把现有的一些经典聚类算法有效地应用到文本聚类,特别是中文文本聚类是一个非常重要的问题。文中提出了一种基于语义分析,利用段落同现频率来加权特征向量权值的方法。实验证明：基于语义分析特征向量加权的方法能够提高10%左右的文本聚类效果。同时,文中还研究了段落同现频率阈值选取问题,发现段落同现频率阈值选取大小对聚类效果有很大影响。     

基于EMD的图像特征增强技术研究

在利用数字射线成像系统进行特征检测过程中,由于系统和工件本身特点的原因,在获取的射线图像中,某些需要识别的特征信息常常被大量的低频背景信息掩盖,使特征的识别增加了难度。针对上述问题,研究了一种基于经验模式分解（Empirical Mode Decomposition,简称EMD）的图像特征增强技术。研究表明,与传统分析方法相比,EMD方法能够更准确地剔除图像中存在的非需特征信息,增强需要识别的特征信息,提高特征信息的识别率。     

基于双谱和SIFT特征的雷达辐射源信号唯一识别

针对当前雷达辐射源信号唯一识别存在的问题,文中应用双谱分析和SIFT特征处理该问题得到了较好效果。首先对不同雷达发射的具有相同调制样式和调制参数的信号进行双谱变换,由于双谱中包含了诸如相位噪声等信号的个体特征,因此不同雷达辐射源信号间的双谱投影图具有差异,为充分利用此差异,进一步将双谱投影图转化为灰度图并提取其SIFT特征,最终通过特征匹配达到唯一识别的目的。仿真结果表明,文中方法在信号个体差异较小的情况下仍然可行,具有很强的适用性。     

Cooperative automatic modulation recognition in cognitive radio

In this article, a new effective method of cooperative modulation recognition (CMR) is proposed to recognize different modulation types of primary user for cognitive radio receivers. In the cognitive radio (CR) system, two CR users respectively send their feature parameters to the cooperative recognition center, which is composed of back propagation neural network (BPNN). With two users' cooperation and the application of an error back propagation learning algorithm with momentum, the center improves the performance of modulation recognition, especially when one of the CR users' signal-to-noise ratio (SNR) is low. To measure the performance of the proposed method, simulations are carried out to classify different types of modulated signals corrupted by additive white Gaussian noise (AWGN). The simulation results show that this cooperation algorithm has a better recognition performance than those without cooperation.