信息加密的混沌流密码受参数变化影响的实验研究

近年来利用混沌特性在互联网中进行信息加密得到了较多的应用研究.混沌参数的不同取值直接影响混沌映射所产生流密码的复杂性.以广泛采用的Logistic映射、Henon映射及其复合映射作为实验对象, 分析不同参数取值时混沌映射所产生的流密码的随机特性、自相关特性、互相关特性、平衡性及游程的变化,为工程实际应用提供参数选择的参考.     

集成滤波器的一个典型单元电路的改进

非线性失真问题已成为滤波器设计、制造的主要制约因素之一,其原因在于其拓扑结构中的基本元件和单元电路固有的非线性．本文中研究了一种典型单元电路(Schau-mann元件)的非线性特性,导出了其非线性特性的解析式．同时,在此基础上提出了该元件的改进电路,即采用两个元件构成对称平衡电路结构,实现对输出信号进行代数和运算,并通过对其中一个元件的偏压值的选择来降低改进电路的非线性,获得了理想的线性度．这些解析式对于上述单元电路所构造的各种Gm．C滤波器的非线性分析具有重要作用,其推导方法可以应用于其他类似的电路．     

一种混沌序列产生及加密方法

介绍一个混沌二值序列产生和实验的软件平台,利用3种混沌动力学模型,即一阶时延模型、Logistic模型和Lorenz模型产生加密序列,并结合Shanon的“一次一密”思想,建立一种基于混沌映射的“分组密码密钥空间拓展”理论,很好地解决DES加密算法密钥空间小的问题,实现了一种混沌的DES变形密码算法．     

基于模糊-PID控制算法的温控系统设计

在模糊-PID控制算法的基础上设计一种工业染布机温度控制系统,系统采用双CPU的方法代替传统的单CPU加PLC的模式,降低了生产成本,提高了系统性能,系统的温度控制范围在10～140°C,精度<±1°C,满足了实际需要,具有较好的应用前景.     

FCM与KFCM-II算法在医学MRI图像分割中的应用研究

医学图像分割在医学图像处理,尤其是临床诊断的MRI图像分析中起着重要的作用。由于医学成像过程中存在着各种退化因素,当前各种分割算法仍难以很好满足高层应用的需求。为解决这一问题,FCM (Fuzzy C-means clustering)算法和它的核方法版本KFCM(Kernel-based FCM)可以应用于图像分割以取得更好的性能表现。对FCM和KFCM-II算法应用于MRI图像分割进行了比较,讨论了在这两种算法中应用灰度有偏场纠正的效果。实验结果表明,在FCM和KFCM-II中采用有偏场模型可以取得更好的分割性能。     

汽车轮胎内置加速度传感器信号的制动起始时刻自动判别

汽车制动失灵,即使在非高速状态下行驶也会影响生命安全。采用汽车轮胎内置传感器的事故防范技术正在兴起。文中通过轮胎内置MEMS电容加速度传感器来获取径向加速度,把制动时段的径向加速度信号向外传送,用作间接监测汽车制动性能的依据。文中提出了为解决制动起始点自动判定这个关键环节所采取的动态平滑去噪、斜率比较等实时处理方法,制动起始时刻自动判别的实验结果验证了该方法的可行性。     

FCM与KFCM-II算法在医学MRI图像分割中的应用研究

医学图像分割在医学图像处理,尤其是临床诊断的MRI图像分析中起着重要的作用.由于医学成像过程中存在着各种退化因素,当前各种分割算法仍难以很好地满足高层应用的需求.为解决这一问题,FCM (Fuzzy C-means clustering)算法和它的核方法版本KFCM(Kernel-based FCM)可以应用于图像分割以取得更好的性能表现.对FCM和KFCM-II算法应用于MRI图像分割进行了比较,讨论了在这两种算法中应用灰度有偏场纠正的效果.实验结果表明,在FCM和KFCM-II中采用有偏场模型可以取得更好的分割性能.     

蔡氏混沌电路硬件实现的容差分析

基于混沌吸引子周期轨道理论和电路仿真技术，分析了蔡氏混沌电路系统随元件参数值变化的动力学特性，给出了电路参数平面上的混沌区域图．根据该混沌区域图，找到了系统产生双涡卷混沌吸引子且容差范围为最大时的元件参数标称值，同时计算出了元件参数标称值的容差范围．文中还给出了电路参数值的选择算法步骤，以便为混沌振荡电路的硬件实现提供理论指导．     

基于拆支跟踪法提取特征的视网膜血管形态识别

介绍了视网膜血管形态识别的新方法和方法改进,包插图象预处理中的自适应灰度校正,拆支跟踪法提取互连通型网孔的特征链码,利用最小差距判别准确则实现方位无关性形态识别等,并给出实验结果。     

多结构元素多尺度的数学形态学图像边缘检测算法

边缘检测是图象处理与模式识别的一个重要图象预处理过程。传统的边缘提取方法如Sobel,Prewitt和Canny等非常有效但对噪声非常敏感。形态学边缘检测目前已成一个研究热点,但大多算法采用单一结构元素,很难对复杂边界进行有效的处理。因此我们提出一种基于多结构元素多尺度的数学形态学边缘检测算法,先用多尺度结构元素交替顺序形态开-闭平滑图象以去噪,再用多结构元素对不同方向的边缘进行提取,最后把各方向边缘融合得到图象边缘。实验结果表明,提出的算法不仅有很强的抗噪性,而且很有效的提取图象的边缘。