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基于矩阵LU分解的数字水印算法
牛少彰, 钮心忻, 杨义先
2004, 26(10): 1620-1625.  刊出日期:2004-10-19
关键词: 信息隐藏; 数字水印; LU分解
该文提出了一种新的基于矩阵LU分解的数字水印算法。该方法首先将数字图像的非负矩阵表示转化为G-对角占优矩阵,再进行LU分解,通过量化函数进行数字水印的嵌入,恢复水印时不需要原始图像。将矩阵的LU分解数字水印算法与DCT的中频系数比较法进行了对比实验。实验结果表明这种方法运算速度快并且具有很好的鲁棒性。
基于LU分解的稀疏目标定位算法
赵春晖, 许云龙, 黄辉
2013, 35(9): 2234-2239. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01527  刊出日期:2013-09-19
关键词: 无线传感器网络, 目标定位, 压缩感知, LU分解
针对基于orth的稀疏目标定位算法中orth预处理会影响原信号的稀疏性的问题,该文提出一种基于LU分解的稀疏目标定位算法。该算法通过网格化感知区域把目标定位问题转化为压缩感知问题,并利用LU分解法对观测字典进行分解得到新的观测字典。该观测字典有效地满足了约束等距性条件,同时对观测值的预处理过程不影响原信号的稀疏性,从而有效地保证了算法的重建性能,提升了算法的定位精度。实验结果表明,基于LU分解的稀疏目标定位算法的性能远优于基于orth的稀疏目标定位算法,目标的定位精度得到了较大地提升。
一种AlGaN/GaN HEMT非线性器件模型参数提取的方法
常永明, 毛维, 杜林, 郝跃
2017, 39(12): 3039-3044. doi: 10.11999/JEIT170097  刊出日期:2017-12-19
关键词: AlGaN/GaN HEMT, 绝对误差函数, 参数提取, 遗传算法
该文提出一种新的绝对误差函数,应用该函数进行非线性模型参数提取可以避免计算误差,显著降低参数提取的不准确性。由于氮化物半导体器件,尤其是AlGaN/GaN HEMT器件已经开始得到广泛应用,其模型和参数对射频和电力电子器件和电路设计至关重要,分别使用3种误差函数对 AlGaN/GaN HEMT器件模型进行了参数提取并对比,对比结果表明该文提出的误差函数更加精确和有效。同时为今后的电子器件的模型参数提取提供了一种有效且精确的方法。
一种基于Doolittle LU分解的线性方程组并行求解方法
徐晓飞, 曹祥玉, 姚旭, 陈盼
2010, 32(8): 2019-2022. doi: 10.3724/SP.J.1146.2009.01401  刊出日期:2010-08-19
关键词: Doolittle LU分解, 线性方程组, 并行计算
矩阵方程的快速求解是矩量法计算电大问题的关键,LU分解是求解线性方程组的有效方法。该文详细地分析了Doolittle LU分解过程,基于分解过程的特点,在MPI(Message-Passing interface) 并行环境下,提出了按直角式循环对进程进行任务分配的并行求解方法。实验证明该方法可以有效地减少进程间数据通信量,从而加快计算速度。
GaN逆F类高效率功率放大器及线性化研究
徐樱杰, 王晶琦, 朱晓维
2012, 34(4): 981-985. doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.00382  刊出日期:2012-04-19
关键词: 功率放大器, 氮化镓, 逆F类, 哈默斯坦模型, 数字预失真
效率和线性度是功率放大器的重要指标,也是设计的技术难点。该文设计了2.5-2.6 GHz 高效率GaN逆F类功率放大器,其输入输出谐波匹配网络由解析的方法设计得到。单音测试结果表明,在2.55 GHz处,功放的漏极效率超过75%。为了建立逆F类功放的行为模型进行数字预失真,对传统的Hammerstein模型进行了改进,提升了模型拟合精度,对20 MHz带宽、峰均功率比为9.6 dB的16-QAM OFDM调制信号,结合峰值因子降低技术和数字预失真技术对逆F类功放进行线性化后,功放的相邻信道功率比(ACPR)优于-48 dBc。
一种高精度的稳定的色散边界条件
周健义, 杨铨让
1997, 19(1): 137-140.  刊出日期:1997-01-19
关键词: 吸收边界条件; 色散边界条件; 时域有限差分法
本文给出了一种高精度的稳定的色散边界条件(DBC),可应用于传输线的时域有限差分法(FDTD)的分析之中。我们用一个新的二阶差分式代替了边界条件中的微分算子。与P。Y。Zhao等人(1994)提出的色散边界条件相比,本文中的边界条件具有相同的绝对稳定特性,但具有更好的吸收性能。
基于长短期记忆生成对抗网络的小麦品质多指标预测模型
蒋华伟, 张磊
doi: 10.11999/JEIT190802
关键词: 长短期记忆网络, 生成式对抗网络, 小麦多指标, 预测模型
小麦多生理生化指标变化趋势反映了储藏品质的劣变状态,预测多指标时序数据会因关联性及相互作用而产生较大误差,为此该文基于长短期记忆网络(LSTM)和生成式对抗网络(GAN)提出一种改进拓扑结构的长短期记忆生成对抗网络(LSTM-GAN)模型。首先,由LSTM预测多指标不同时序数据的劣变趋势;其次,根据多指标的关联性并结合GAN的对抗学习方法来降低综合预测误差;最后通过优化目标函数及训练模型得出多指标预测结果。经实验分析发现:小麦多指标的长短期时序数据的变化趋势不同,进一步优化模型结构及训练时序长度可有效降低预测结果的误差;特定条件下小麦品质过快劣变会使多指标预测误差增大,因此应充分考虑储藏期环境变化对多指标数据的影响;LSTM-GAN模型的综合误差相对于仅使用LSTM预测降低了9.745%,并低于多种对比模型,这有助于提高小麦品质多指标预测及分析的准确性。
基于贝叶斯网络模型的遥感图像数据处理技术
李启青, 马建文, 哈斯巴干, 韩秀珍, 刘志丽
2003, 25(10): 1321-1326.  刊出日期:2003-10-19
关键词: 贝叶斯网络模型; 知识描述; 信息推理; 遥感图像数据
贝叶斯网络是一种不确定性知识的推理和描述技术,针对遥感数据的复杂性和不确定性,该文提出了一种基于贝叶斯网络模型的遥感数据推理和描述技术。文中利用 2002年春季中-日亚洲沙尘暴项目的土地利用数据(LU),沙尘监测数据(TSP),卫星 AVHRR时间序列 LST/Albedo数据,采用贝叶斯网络模型进行了知识描述和信息推理预测实验,取得了较好的效果。
几种可转换环签名方案的安全性分析和改进
王化群, 郭显久, 于红, 彭玉旭
2009, 31(7): 1732-1735. doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.00928  刊出日期:2009-07-19
关键词: 环签名;密码分析;可转换性
通过对Zhang-Liu-He (2006),Gan-Chen (2004)和Wang-Zhang-Ma (2007)提出的可转换环签名方案进行分析,指出了这几个可转换环签名方案存在可转换性攻击或不可否认性攻击,即,环中的任何成员都能宣称自己是实际签名者或冒充别的成员进行环签名。为防范这两种攻击,对这几个可转换环签名方案进行了改进,改进后的方案满足可转换环签名的安全性要求。
基于多尺度增强网络的人群计数方法
徐涛, 段仪浓, 杜佳浩, 刘才华
doi: 10.11999/JEIT200331
关键词: 人群计数, 图像局部相关性, 多尺度特征, 嵌入式GAN模块, 尺度增强模块
人群计数研究普遍使用欧几里得损失函数,易造成图像局部相关性缺失,且现有研究方法未能充分提取人群图像中连续变化的尺度特征,影响了人群计数模型的性能。针对上述问题,该文提出一种基于多尺度增强网络的人群计数模型(MSEN)。首先,在多分支结构生成网络中引入区域性判别网络,将二者组合形成嵌入式GAN模块,以增强生成图像的局部相关性;之后,基于金字塔池化结构设计了尺度增强模块,将该模块连接在嵌入式GAN模块之后,进一步从不同区域提取不同尺度的局部特征,以最大程度地应对人群图像局部尺度连续变化的问题,从而增强整体模型的泛化能力。最后,在3个具有挑战性的人群计数公共数据集上进行了广泛的实验。实验结果表明,该文所述模型可有效提升人群计数问题的准确性和鲁棒性。
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