一种数字图像水印技术的讨论与仿真

随着互联网的飞速发展、数字媒体数量的不断增多,数字水印技术作为解决版权问题的一种有效方法,引起了人们的广泛关注和深入研究。文章给出了一种基于DCT变换的数字水印策略,算法较简单。所有的过程,包括嵌入、攻击、提取均在MATLAB环境中进行模拟实现。实验结果表明,文章提出的水印算法具有较好的不可见性,且能够成功地抵抗JPEG有损压缩、旋转、加噪、剪切等常见的图像处理操作,可以作为教学过程中的一个典型例子。     

基于小波包变换的Quick Bird全色影像和多光谱影像的融合

为了能够更好地将迄今为止在商业领域内空间分辨率最高的Quick Bird卫星遥感影像的高空间分辨率特性和多光谱特性结合起来,以提高对影像信息的分析和提取能力,笔者在研究了小波包图像分析法之后,提出了一种基于小波包变换(WPT)的Quick Bird遥感影像融合方法,在此基础上,对同一地区Quick Bird全色影像和多波段影像进行了融合实验,获得了满意的实验结果。     

基于小波变换的雷达测量数据的随机误差分析

小波变换是各领域科学研究必备的有力工具。本文介绍了小波变换的理论知识,具体讨论它在雷达测量数据随机误差分析中的应用,包括小波变换去噪的原理和过程,使用改进MAD方法计算随机误差方差。仿真结果表明,小波变换简单有效,在实践中具有应用价值。     

外测数据处理中小波滤波的应用研究

针对外测数据的高精度和噪声复杂的特性,首先介绍了小波分析中几种滤波方法及其变形,然后结合空域滤波器建立外测数据的小波去噪模型,将它们应用于一维的高精度弹道数据去噪。实际结果表明,该类方法在保留特征段及有用信息的同时,有效地去除了随机噪声及其他干扰,比较传统去噪方法有明显优势。     

小波变换内核的硬件实现技术

介绍了小波变换的概念以及在图像处理中的应用。以四级小波变换为例,针对FPGA芯片的特点,详细说明了小波变换的硬件实现所面临的问题及其对应的解决方案。最后分析了用FPGA芯片实现小波变换内核的优势。     

航空发动机气动失稳在线监测试验技术

针对航空发动机试验时缺乏有效安全监控措施的技术难题,开展航空发动机气动失稳在线监测试验技术研究。通过分析发动机试验失稳动态特征数据,设计基于时频-小波的气动失稳辨识算法,研制出具有国内自主知识产权的航空发动机气动失稳在线监测系统。结果表明:该系统能够准确、及时地检测到发动机失稳特征信号,辨识系统响应时间优于50 ms,工程实用性高,具备对发动机试验气动失稳在线预警能力。      

基于多小波基多信源融合异常值剔除方法研究

提出了一种基于多小波基多信源融合和偏度分析相结合的异常值剔除方法。基于多个小波基的数据融合算法,先对各信源的数据进行多个不同小波基的多尺度分解,对相同小波基分解的信号在多尺度上加权融合,之后进行不同小波基的逆变换得到重构信号,将重构信号融合出的结果作为目标状态估值,对各信源的异常值进行检测,将偏度分析与检测门限相结合,实现了对异常值的剔除。实验结果表明,该方法准确、高效地实现了对各信源异常值的检测与剔除,提高了数据处理的精度,且易于工程实现。     

基于Daubechies小波的X射线脉冲星信号降噪研究

针对X射线脉冲星弱信号埋没在强噪声中,在短时间内周期叠加的脉冲轮廓的信噪比低,影响脉冲到达时间的估计精度和效率,提出基于Daubechies小波的X射线脉冲星信号降噪的算法。在对RXTE观测数据预降噪处理和周期叠加的基础上,采用Daubechies小波算法做降噪处理,使得较短的时间内仍能获得高信噪比的脉冲轮廓。利用RXTE观测数据进行验证仿真,结果表明,该算法能有效滤除X射线脉冲星信号所包含的设备及空间环境的噪声,在保证脉冲到达时间精度的情况下,缩短了观测时间,提高X射线脉冲星导航的效率。      

Daubechies小波函数特征对MRTD算法的影响性分析

时域多分辨分析法（MRTD）是电磁场仿真计算的新方法,其核心是时频分析的小波函数问题。为提高MRTD方法的计算效率和精度,如何选择Daubechies(db)小波函数的消失矩和紧支度成为MRTD算法应用中有待解决的问题。首先给出了一种在介质基底有损耗的情况下计算微带线间串扰的三维MRTD数学模型。其次研究db小波尺度函数的紧支度、消失矩特性对于MRTD算法的计算精度和效率的影响问题。最后通过对比基于 db1~db4 四种小波基的MRTD算法对PCB电路板微带线间串扰的仿真结果,得到在相同精度下,基于db2小波函数的MRTD算法计算效率最高,在db小波簇中是最优的结论。
     

资源受限嵌入式机电控制系统功耗感知调度

针对嵌入式机电控制系统的能耗受限问题,提出了一种基于功耗感知和反馈调度的能耗管理方法.研究了嵌入式机电控制系统的静态功耗调度模型,提出了一种基于控制代价和系统能耗的联合优化指标,并给出了其优化解.针对在动态调度模型下运算开销大,难以在线实现的问题,采用智能计算方法逼近优化结果.对比了4种智能计算方法的逼近精度和调度开销,采用小波神经网络逼近优化结果.仿真的结果表明:该方法在保证了控制性能的同时,降低了调度开销和系统能耗.