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随着信息技术和计算机网络的发展,越来越多的信息通过网络进行传输,使得数字信息的存取和传输变得极为方便,显著提高了效率和准确率。网络的迅猛发展一方面促进了社会的进步和发展,另一方面又带来了许多新的问题,即版权问题和安全问题。如一幅图片、一段影像或者语音、资料等在网上被随意复制或纂改,那就无法保护作者的权益以及所传送数据的安全了。因此如何在数字作品中加入版权信息或其他一些重要的隐蔽信息就成为目前急需解决的问题。数字水印(digital watermarking)技术正是为了解决这些多元化的需求问题而被提出来的。 相似文献
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本文提出了一种新的频域嵌入盲水印的方法,把DWT的低频子图作为待嵌入的图像,再在逼近子图DCT域进行嵌入,增强水印的稳健性同时,也增强了水印的不可见性。经对多幅图像进行实验证明,该算法不可见性好并且具有较强的鲁棒性。 相似文献
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基于HVS的DCT中频嵌入数字水印算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在人眼视觉系统特征的基础上,充分考虑了数字水印的不可感知性和鲁棒性,提出了一种数字水印嵌入、提取和验证的新方法,即从宿主图像的不可见分析开始,计算出宿主图像中每个像素点允许改变的范围值,在图像的离散余弦变换后选择位于中频的DCT因子,并按其系数强度进行相应的嵌入。该方法可大大地提高水印的容量,且使水印的鲁棒性和不可感知性良好。 相似文献
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数字图像的一种相位水印算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种用于数字图像版权保护的变换域水印算法,将二值随机序列作为水印信号嵌入在图像付里叶变换的重要系数的相应成分中,并利用相关检测器进行水印检测,实验证明,该算法具有不可见性,对通常的图像处理,如JPEG压缩,剪切,缩放,中值滤波等以及噪声干扰都具有很强的鲁棒性。 相似文献
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数字水印技术作为数字媒体版权保护的有效办法,涉及到多个学科,迫切需要一种强大的研究工具。MATLAB以其自身具有的优势,正好可以成为研究数字水印的一种有效工具。本文介绍了数字水印技术实现的一般概念,提出了一种基于离散余弦变换(DCT)的数字图像水印算法通过MATLAB仿真结果表明,利用该算法嵌入的水印具有信息量大、不可见性好等优点。 相似文献
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一种基于边缘颜色的彩色车牌定位算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决车牌识别中车牌定位问题,根据车牌局域颜色变化、车牌宽高、车牌中字符数及车牌中字符颜色变化等特征,提出了基于边缘颜色的车牌定位算法;通过实验,证明了该算法能够有效地克服光线和天气变化的影响,具有很强的抗干扰性能、定位精度高达98.4%. 相似文献
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采用启发式算法中蚂蚁算法解决包含带宽、时延和最小代价约束条件在内的多播路由问题.章基于蚂蚁具有找到蚁巢与食物之间的最短路径原理工作.并在分析多约束OoS的多播路由的基础上,提出了一种基于蚁群算法的OoS多播路由算法(QMRA).仿真实验表明了该算法是合理的和有效的。 相似文献
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基于传动系一体化控制的DCT换挡规律研究 总被引:1,自引:0,他引:1
《汽车工程》2015,(5)
介绍了双离合器自动变速器(DCT)传动系一体化控制系统的工作原理,搭建了基于传动系一体化的DCT动力学模型;以传统的DCT换挡规律为基础,采用动态规划理论制定了基于传动系一体化控制的DCT最佳换挡规律。采用EUDC循环工况,分别对传统换挡规律和基于传动系一体化最佳换档规律进行仿真和实车试验。结果表明,采用传动系一体化控制的DCT最佳换挡规律后,在不影响动力性的前提下,能够有效降低换挡频率,改善燃油经济性。 相似文献
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基于最优控制理论的DCT离合器升挡作动方式的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
建立了双离合器式自动变速器起步、换挡动力学模型.利用线性二次型最优控制理论研究了离合器接合、分离规律.提出了3种改进的离合器作动方式,并对它们进行了仿真和比较分析. 相似文献
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本文针对双离合器式自动变速器(DCT)比较常见的典型故障,采用故障分析法,分别建立换挡异响故障树和挡位限制故障树,分析了两种典型故障案例的故障原因,并从故障现象和故障排除方面重点研究了挡位限制故障案例,研究中排除了离合器故障的可能性后,分析得到1-3挡拨叉的位置是主要故障原因,从而更换电液控制单元并进行相关匹配就能排除故障。本文的研究也可以应用到DCT其它故障分析中,为故障的排除提供理论指导。 相似文献
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船舶的AIS轨迹数据对研究船舶交通流和交通行为具有重要意义.然而通信链路及卫星定位信号等方面的干扰,导致AIS轨迹含有较多的噪声数据,严重影响了数据分析和数据挖掘的质量.根据船舶运动规律,研究得出一种基于位置可达域的船舶轨迹噪声数据去除方法.通过计算某时刻船舶运动的所有可能状态,估计船舶下一时刻位置可达的范围作为可达域判别条件,并利用滑动窗口对船舶AIS轨迹点进行滚动处理,将不满足可达域判别条件的点作为噪声点进行滤除,形成轨迹去噪算法流程.选取含有噪声的真实AIS轨迹数据进行方法验证,并与当前常用的轨迹去噪方法进行对比分析.相比于速度阈值法和基于密度的聚类算法,所提出的方法在召回率上分别提升了27.22%和23.14%,在F1指标上分别提升了14.31%和24.03%,说明算法对噪声点的识别较为准确,并能有效针对不同类型噪声进行处理.同时,通过多次重复试验和时间复杂度分析,验证该算法不仅满足海量AIS数据的离线去噪需求,还可用于轨迹在线去噪,满足实时应用的需要. 相似文献