基于三维混沌猫映射图像加密算法的改进 被引量：8

1

作者 张琼 沈民奋 翟懿奎 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第9期1568-1572,共5页

针对基于三维混沌猫映射的图像钥加密算法,提出了一种有效的改进算法。该算法使用随机扫描进行加密预处理,并在扩散过程和密钥产生器中分别使用双密钥和组密钥的方式,而且采用混沌物理量进一步衡量该加密系统的性能。仿真结果表明,该方... 针对基于三维混沌猫映射的图像钥加密算法,提出了一种有效的改进算法。该算法使用随机扫描进行加密预处理,并在扩散过程和密钥产生器中分别使用双密钥和组密钥的方式,而且采用混沌物理量进一步衡量该加密系统的性能。仿真结果表明,该方法具有高置乱程度、良好的扩散性能和足够大的密钥空间,可获得足够高的安全性,不仅能抵抗差分攻击、选择明文攻击、统计攻击等,而且取得了复杂度和速度的良好折中,适合应用于实时的按安全级别加密的网络图像加密中。 展开更多

关键词 图像钥加密 三维混沌猫映射 随机扫描 双密钥 组密钥

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小波包熵在脑电信号分析中的应用 被引量：11

2

作者 沈民奋 黎展程 孙丽莎 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2005年第1期48-53,共6页

为研究不同脑功能状态下脑电动态非线性特征 ,利用小波包变换的频率划分特性 ,对非平稳脑电信号进行节律提取 ,并计算相对小波能量 ,反映脑电节律间的相对能量关系。结合小波包熵分析脑电在不同大脑功能状态下的脑电复杂程度。实验结果... 为研究不同脑功能状态下脑电动态非线性特征 ,利用小波包变换的频率划分特性 ,对非平稳脑电信号进行节律提取 ,并计算相对小波能量 ,反映脑电节律间的相对能量关系。结合小波包熵分析脑电在不同大脑功能状态下的脑电复杂程度。实验结果表明 ,小波包分解能更精确地提取特定的脑电节律 ,小波包熵可以准确反映大脑活动的复杂程度。 展开更多

关键词 脑电信号 节律 脑功能状态 大脑功能 大脑活动 分析 实验结果 频率划分 小波包 非平稳信号

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一种复合各向异性扩散的图像去噪算法 被引量：10

3

作者 陈婷婷 沈民奋 杨金耀 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2014年第5期757-763,共7页

本文提出一种复合各向异性扩散滤波算法,将降斑各向异性扩散(Speckle reducing anisotropic diffusion,SRAD)模型中对边缘敏感的瞬态系数(Instantaneuos coefficient of variation,ICOV)算子运用到了非线性相干扩散(Nonlinear coherent ... 本文提出一种复合各向异性扩散滤波算法,将降斑各向异性扩散(Speckle reducing anisotropic diffusion,SRAD)模型中对边缘敏感的瞬态系数(Instantaneuos coefficient of variation,ICOV)算子运用到了非线性相干扩散(Nonlinear coherent diffusion,NCD)相干模型中,并基于统计学提出ICOV算子的相关系数矩阵对图像的相关度进行度量,系数矩阵的值是每个ICOV算子与其所在行与列的相关度,此相关度的值在边缘附近会取到极大值,这个对图像的边缘检测有很好的度量,根据每个像素与其周围像素的相关度对边缘附近的扩散的强度进行修改,对图像进行更为之有效、更准确的非线性去噪与边缘加强。实验结果表明,与其他各向异性算法相比,本算法可获得更好的性能指标,具有更好的去噪效果和保留边缘功能。 展开更多

关键词 SRAD 非线性相关扩散 各向异性扩散 去噪

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基于三维混沌猫映射的数字图像加密算法 被引量：6

4

作者 张琼 沈民奋 翟懿奎 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2007年第3期292-298,共7页

提出了一种新的基于3维混沌猫映射的图像加密方法。该方法采用改进的3维混沌猫映射来提高加密的置乱程度,并把耦合映像格子模型(Coupled map lattice,CML)映射引入加密的扩散过程,明显提高了加密系统的初始敏感性和安全性。仿真结果表明... 提出了一种新的基于3维混沌猫映射的图像加密方法。该方法采用改进的3维混沌猫映射来提高加密的置乱程度,并把耦合映像格子模型(Coupled map lattice,CML)映射引入加密的扩散过程,明显提高了加密系统的初始敏感性和安全性。仿真结果表明,该方法具有足够大的密钥空间和足够高的安全性,不仅能抵抗差分攻击、选择明文攻击、统计攻击等,而且取得了复杂度和速度的良好折中。 展开更多

关键词 3维混沌猫映射 图像加密 随机扫描模型 耦合映象格子(CML)

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基于DTCW T方向信息的超声图像斑点噪声消除 被引量：7

5

作者 许慰玲 沈民奋 杨金耀 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2011年第6期671-675,共5页

针对一般的小波去噪方法在去除超声图像斑点噪声时不能有效保持图像边缘信息的问题,本文提出基于双树复小波变换(Dual tree complex wavelet transform,DTCWT)方向信息的超声图像斑点噪声消除算法。利用双树复小波变换6个方向复小波系... 针对一般的小波去噪方法在去除超声图像斑点噪声时不能有效保持图像边缘信息的问题,本文提出基于双树复小波变换(Dual tree complex wavelet transform,DTCWT)方向信息的超声图像斑点噪声消除算法。利用双树复小波变换6个方向复小波系数的相对方差来确定该点是否位于边缘或纹理上,对低于门限的像素高频复系数置零以实现超声图像DTCWT域的自适应滤波。实验结果表明,与Lee,Frost,Kuan滤波方法相比,本文算法具有明显的优势;在图像平滑效果接近的情况下,本文算法边缘保持度略优于Yu提出的各向异性斑点噪声抑制(Speckle reducing anisotropic diffusion,SRAD)方法。 展开更多

关键词 超声图像 斑点噪声 双树复小波变换 边缘方向 自适应滤波

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基于HHT的脑电信号眼电伪差自动去除方法研究 被引量：2

6

作者 汪彦龙 沈民奋 叶中付 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2008年第6期17-21,共5页

眼电伪差的幅度远大于脑电信号的幅度,会严重影响对脑电信号分析,必须有效地去除。本文利用Hilbert-Huang变换的多分辨率分析特征,根据脑电信号中眼电伪差的时频特性,提出了根据固有模态函数统计特性确定阈值的Hil-bert-Huang变换阈值... 眼电伪差的幅度远大于脑电信号的幅度,会严重影响对脑电信号分析,必须有效地去除。本文利用Hilbert-Huang变换的多分辨率分析特征,根据脑电信号中眼电伪差的时频特性,提出了根据固有模态函数统计特性确定阈值的Hil-bert-Huang变换阈值眼电伪差去除方法。对受到眼电伪差干扰的脑电信号进行经验模式分解,利用Hilbert变换计算不同固有模态函数的瞬时频率,将瞬时频率小于3 Hz固有模态函数的值置零,对瞬时频率小于16 Hz的固有模态函数进行阈值处理。利用处理后的固有模态函数重建脑电信号,实现眼电伪差的去除。实验结果表明该方法对去除脑电信号中的眼电伪差是非常有效的,而且对脑电信号影响很小。 展开更多

关键词 经验模式分解 多分辨率分析 瞬时频率 眼电伪差

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基于共识主动性的群体机器人目标搜索与围捕 被引量：2

7

作者 范衠 孙福赞 +6 位作者 马培立 李文姬 石泽 王诏君 朱贵杰 李恪 辛斌 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期158-167,共10页

群体机器人系统的目标搜索和围捕任务是智能机器人领域一个典型的复杂问题,大多数现有的解决这一问题的方法依赖于一些不现实的假设,如可靠的通信链接、全局坐标信息、已知的环境信息以及机器人之间的中央协调控制.为此,本文提出了一种... 群体机器人系统的目标搜索和围捕任务是智能机器人领域一个典型的复杂问题,大多数现有的解决这一问题的方法依赖于一些不现实的假设,如可靠的通信链接、全局坐标信息、已知的环境信息以及机器人之间的中央协调控制.为此,本文提出了一种基于共识主动性的群体机器人目标搜索与围捕框架.该框架对反蚁群算法进行了改进,加入了多种信息素来帮助群体机器人协作探索环境,并生成信息素地图.同时,该框架把在前一阶段生成的信息素地图和分层基因调控网络(hierarchical gene regulatory network,H-GRN)模型相结合,完成了群体机器人在环境信息未知且通信受限的场景中对动态目标的搜索和围捕任务.仿真实验表明,该方法相较于传统方法具有更好的性能表现. 展开更多

关键词 共识主动性 群体智能机器人 反蚁群算法 群体机器人动态围捕

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基于EnFCM的海量图像聚类分割算法的并行研究 被引量：3

8

作者 左利云 罗成煜 左右祥 《微型机与应用》 2015年第15期55-58,共4页

图像分割的处理速度成为大规模图像数据处理的瓶颈。本文提出一种基于En FCM的图像聚类分割模型,直接对图像像素的灰度级进行聚类,能显著提高图像聚类分割的处理速度。为进一步提高处理速度,结合En FCM图像聚类分割模型特点,设计了三种... 图像分割的处理速度成为大规模图像数据处理的瓶颈。本文提出一种基于En FCM的图像聚类分割模型,直接对图像像素的灰度级进行聚类,能显著提高图像聚类分割的处理速度。为进一步提高处理速度,结合En FCM图像聚类分割模型特点,设计了三种并行优化策略——纯MPI并行方法、MPI+Open MP混合编程方法和CUDA并行架构方法 ,使其适合于大规模图像处理。实验结果表明,提出的三种并行优化策略都取得良好的加速效果。 展开更多

关键词 图像聚类分割 FCM算法 MPI+Open MP CUDA

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基于量子遗传的机械故障盲源分离方法研究 被引量：2

9

作者 李志农 皮海玉 肖尧先 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1681-1688,共8页

针对基于遗传算法的机械故障源分离(GA-BSS)方法存在的不足和量子遗传的独特优势,提出了基于量子遗传的机械故障盲源分离(QGA-BSS)方法,并与传统的GA-BSS方法进行了比较。仿真结果表明,提出的方法优于GA-BSS方法,尤其是在快速收敛性方面... 针对基于遗传算法的机械故障源分离(GA-BSS)方法存在的不足和量子遗传的独特优势,提出了基于量子遗传的机械故障盲源分离(QGA-BSS)方法,并与传统的GA-BSS方法进行了比较。仿真结果表明,提出的方法优于GA-BSS方法,尤其是在快速收敛性方面,避免了GA-BSS方法早熟收敛,同时也大幅度地减少了计算量。将提出的方法应用到轴承故障分离中,能很好地提纯出轴承故障特征。实验结果证明,提出的QGA-BSS方法是有效的。 展开更多

关键词 信息处理技术 量子遗传 盲源分离 故障诊断

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基于复小波方向信息的SAR图像斑点噪声抑制 被引量：2

10

作者 许慰玲 沈民奋 方若宇 《信号处理》 CSCD 北大核心 2011年第8期1179-1183,共5页

针对一般小波去噪方法在去除合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar-SAR)图像斑点噪声时不能有效保持图像边缘信息的问题,提出结合双密度双树复小波变换(Double-Density Dual Tree Complex Wavelet Transform-DD_DTCWT)方向信息进行边... 针对一般小波去噪方法在去除合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar-SAR)图像斑点噪声时不能有效保持图像边缘信息的问题,提出结合双密度双树复小波变换(Double-Density Dual Tree Complex Wavelet Transform-DD_DTCWT)方向信息进行边缘检测的SAR图像噪声抑制算法。本文对边缘检测指标进行改进,利用DD_DTCWT方向复小波系数的相对方差作为边缘检测指标,通过相对方差分布密度函数获取阈值处理的自适应门限,由此实现SAR图像的自适应滤波。实验结果表明,本文提出的边缘检测和主方向高频复系数提升方法可以有效保持并增强图像的边缘信息。与SRAD算法和基于DD_DTCWT的双变量收缩函数(Bivariate Shrinkage Function-BSF)算法相比较,本文算法具有更好的边缘保持能力。 展开更多

关键词 合成孔径雷达图像 斑点噪声 双密度双树复小波变换 相对方差 边缘检测

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基于三维基因调控网络的智能机器人群体聚合与控制方法

11

作者 范衠 马培立 +6 位作者 朱贵杰 谢敏冲 陈添善 谢飞 石泽 包卫东 朱晓敏 《南京师范大学学报（工程技术版）》 CAS 2022年第1期9-15,共7页

针对传统的基因调控网络模型会导致机器人群体聚合形态在三维空间中不具备泛化性的问题,提出一种基于三维基因调控网络的智能机器人群体聚合与控制方法,并针对集群围捕任务测试了该方法在三维空间复杂场景下的表现.在此基础上使用V-rep... 针对传统的基因调控网络模型会导致机器人群体聚合形态在三维空间中不具备泛化性的问题,提出一种基于三维基因调控网络的智能机器人群体聚合与控制方法,并针对集群围捕任务测试了该方法在三维空间复杂场景下的表现.在此基础上使用V-rep平台来模拟真实场景,验证了在加入物理特性后该模型的效能.仿真结果表明,该方法在复杂场景下具有良好的表现. 展开更多

关键词 群体智能机器人 基因调控网络 三维空间 群体聚合形态 分布式围捕

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基于合作自主定位的群体模式自动生成方法

12

作者 范衠 王诏君 +13 位作者 石泽 王琛 王柳 蔡堉伟 黄华兴 宁为博 董朝晖 李文姬 朱贵杰 李恪 李兵 谷敏强 朱晓敏 包卫东 《汕头大学学报（自然科学版）》 2021年第2期14-28,共15页

传统的基因调控网络(Gene Regulatory Network,GRN)模型假设群体机器人具有对环境的全局认识能力,这就要求群体机器人所携带的传感器具有很强的性能.在实际中,由于群体机器人的传感器误差和外部干扰,群体机器人很难获得所在环境的全局信... 传统的基因调控网络(Gene Regulatory Network,GRN)模型假设群体机器人具有对环境的全局认识能力,这就要求群体机器人所携带的传感器具有很强的性能.在实际中,由于群体机器人的传感器误差和外部干扰,群体机器人很难获得所在环境的全局信息.为此,我们提出一种基于合作自主定位的群体模式自动生成方法.该方法的优点是每个机器人事先在不知道自身和邻居的位置前提下,通过传感器测量出自身和邻居之间的距离,再利用三点定位方法确定群体机器人位置.所提出的方法是由一个三层基因调控网络模型所构成,即第一层负责群体机器人协作自组织定位.第二层是针对给定环境的自适应生成关于目标的群体模式.第三层是一个无中心化、分步式的控制机制,它驱动群体机器人机动到由第二层产生的群体模式上.最后,通过一些实验验证所提出的方法的有效性. 展开更多

关键词 群体智能机器人 基因调控网络模型 目标围捕

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基于双谱边际谱的Φ-OTDR临近双振源定位方法

13

作者 施羿 王原野 赵雷 《光通信技术》 北大核心 2020年第1期14-19,共6页

针对相位敏感型光时域反射仪(Φ-OTDR)系统无法分别定位间距小于其脉冲宽度的临近双振源的问题,通过分析临近双振源条件下Φ-OTDR信号的高次谐波特征及其在空间中的分布特性,提出一种基于双谱边际谱的定位方法。该方法在不改变硬件器件... 针对相位敏感型光时域反射仪(Φ-OTDR)系统无法分别定位间距小于其脉冲宽度的临近双振源的问题,通过分析临近双振源条件下Φ-OTDR信号的高次谐波特征及其在空间中的分布特性,提出一种基于双谱边际谱的定位方法。该方法在不改变硬件器件的情况下,可提高Φ-OTDR系统对临近双振源的分辨能力。实验测试表明:在200 ns脉冲宽度下(对应20 m空间分辨率),无论双振源以不同频率还是以相同频率振动,该方法均能分辨并分别定位相距5 m的2个振源。该研究工作将促进Φ-OTDR在管道安全监测以及结构健康监测中的应用。 展开更多

关键词 相位敏感型光时域反射仪 双谱 高次谐波 空间分辨率

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基于Harmonic小波时变相干的人脸识别脑电特征提取

14

作者 许慰玲 沈民奋 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2006年第3期14-18,共5页

经典的相干分析是建立在信号平稳的假设基础上,反映两个随机过程在某一频率成分上的同步关系。在脑电研究领域,相干分析主要用于分析大脑不同区域活动的相关程度及驱动-响应关系。经典的相干分析可以刻画脑电不同区域活动在节律上的一致... 经典的相干分析是建立在信号平稳的假设基础上,反映两个随机过程在某一频率成分上的同步关系。在脑电研究领域,相干分析主要用于分析大脑不同区域活动的相关程度及驱动-响应关系。经典的相干分析可以刻画脑电不同区域活动在节律上的一致性,但不能提取大脑活动的瞬时特性。为了提取认知过程中脑电活动的空间-时间模式特征,本文引入脑电信号的时变相干性分析。被测者为10名健康的学生,脑电数据是从一个人脸照片认识或不认识的辨识认知过程中采集的,实验结果表明,在α频带两种辩识过程颞区与其他脑区的信息交流模式呈现明显的差异。 展开更多

关键词 时变相干分析 非平稳信号 事件相关脑电 人脸识别

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基于1D-CNN的Φ-OTDR地埋光纤振动事件分类方法 被引量：7

15

作者 罗天林 王砾苑 施羿 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期955-964,共10页

Φ-OTDR分布式光纤传感系统在安全监测领域应用广泛,其关键的任务是振动事件的类型识别。传统的模式识别方法的识别率和鲁棒性都不够理想,而基于深度学习的方法能自发从数据提取特征并完成分类,准确率和适应性都更好。相比二维卷积神经... Φ-OTDR分布式光纤传感系统在安全监测领域应用广泛,其关键的任务是振动事件的类型识别。传统的模式识别方法的识别率和鲁棒性都不够理想,而基于深度学习的方法能自发从数据提取特征并完成分类,准确率和适应性都更好。相比二维卷积神经网络(2D-CNN),一维卷积神经网络(1D-CNN)的网络大小和训练速度均更有优势,本文以LeNet-5为基准网络,实现了基于1D-CNN的Φ-OTDR地埋光纤检测振动事件分类,并通过实验法对比分析了不同结构超参数对识别效果的影响,选取最优参数构建LeNet-1D-V网络。实验结果显示,本文构建的LeNet-1D-V在5种类别的地埋光纤振动事件分类中,将分类准确率从92.3%提升至94.6%,为多事件类型的地埋光纤事件分类研究提供了参考依据。 展开更多

关键词 分布式光纤传感系统 一维卷积神经网络 结构超参数优化

原文传递

约束多目标进化算法修补算子的研究

16

作者 范衠 李文姬 谢淑香 《汕头大学学报（自然科学版）》 2015年第3期3-17,2,共15页

为了避免约束多目标进化算法陷入局部最优,提出了一种新的边界修补算子.该边界修复算子受到反向学习的启发,把违法盒型约束的解修复到其对应的反向可行边界,以增强约束多目标进化算法的多样性.为了验证所提的修补算子的有效性,在经典的... 为了避免约束多目标进化算法陷入局部最优,提出了一种新的边界修补算子.该边界修复算子受到反向学习的启发,把违法盒型约束的解修复到其对应的反向可行边界,以增强约束多目标进化算法的多样性.为了验证所提的修补算子的有效性,在经典的约束多目标基准测试问题CTP2-CTP8上进行了实验仿真,仿真的结果表明所提出的新型的修补算子在多样性和收敛性上均优于现有的边界修补算子.为了进一步验证所提出的新型修补算子,设计了一组约束多目标优化问题MCOP1-MCOP7,作为CTP测试问题的有效补充.在MCOP1-MCOP7上的仿真结果同样表明,所提出的新型边界修补算子同时在收敛性和多样性上要优于现有的修补算子. 展开更多

关键词 约束多目标进化算法 反向学习 修补算子

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