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Image_Paper_YiKaiXiang
- 自适应二维数字水印系统随着因特网和数字技术的发展，数字媒体已成为人们获取知识的主要手段，但这也带来了一系列问题：如作品侵权、非法复制和传播等。而数字水印技术作为版权保护的重要手段，已得到广泛的研究和应用。本文提出了一种以灰度图象为水印的空域二维自适应数字水印算法。为实现水印图象的叠加，我们首先将其进行8 8分块并进行DCT变换，然后对每块的DCT系数进行量化和调整，最后，取出每块的部分DCT系数构成水印信号。为了实现自适应，首先将载体图象按8 8分块并利用视觉掩蔽特性
求解药代动力学参数的自适应混合粒子群算法
- 摘要：针对传统方法具有初始值敏感和进化算法无法确定搜索范围等缺陷，将Nelder-Mead 单纯形与粒子群算法相结合，提出 了一种基于Nelder-Mead单纯形与粒子群算法的具有时变加速因子的自适应混合粒子群算法。将该混合算法用于血管外给药二 室模型参数优化的实验之中。仿真实验结果表明，算法计算精度高而且鲁棒性强，是一种新颖的解决药代动力学参数优化的较 好方法。
Wavelet_based_full_scale_adaptive_digital_watermar
- 自适应全尺度小波数字图像水印.09年5月份 在清华学报出版的。实现大容量的水印嵌入，对于各种攻击的鲁棒性。请大家共享-Full-scale wavelet adaptive digital image watermarking .09 years in May, published in the Journal of Tsinghua University. The realization of large-capacity watermark embedding, the robustne
Adaptive_blind_watermark_algorithm
- 一种嵌入可读水印的自适应盲水印算法， 本文提出了一种基于DWT的嵌入可读水印的自适应盲水印算法,通过分析图像经离散小波变换后细 节子带系数的特性,把细节子带系数的均值和方差作为水印信息的一部分来自适应地修改图像小波分解后某些细节 子带的系数值,在满足水印不可感知性的条件下自适应地嵌入水印信息,实现了水印不可感知性和鲁棒性之间的折 衷. 同时,水印的提取无须求助于原图像,很好的实现了水印的盲检测. 这里的水印是一幅有实际意义的二值图像. 实 验结果和攻击测试表明,本文提出的算
n
- 这是一篇硕士论文：论述了矢量控制的理、坐标变换矩阵和三相异步电机的基本方程式，推导出了异步电机在不同坐标系下的数学模型，实现了异步电机转矩电流、励磁电流的解耦，然后分析、比较了无速度传感器矢量控制的各种方法的原理及优缺点，对常用的自适应法和反电动势法进行了更为详细的原理和仿真比较，并将带速度传感器控制系统的性能和无速度传感器控制系统的性能进行了比较；最后设计了模糊控制器对电机定子电阻进行在线检测，增强矢量控制系统的鲁棒性。-This is a master s thesis ： the vect
Object-nackillg-by
- 该文采用各向异性核函数均值漂移 算法实现目标跟踪，由于该核函数的形状、大小、方向能自适应于目标局部结构的变化，保证了跟踪效果的稳定 性和鲁棒性。实验结果证明该算法是有效的。 关-This p印er implement8 object tr纵血ing with anisotropic kernel mean 8hiR in which the 8hape， 8cale，and orieIltation of the kernels adapt to the cha玎ging obj
Intelligent-controller
- PID控制算法简单、鲁棒性强，但其参数整定过程繁琐，整定时需要控制对象的精确数学模型，而且整定往往是针对某一种具体工况进行的，缺乏自学习和自适应能力。模糊神经网络则兼备了模糊逻辑和神经网络的优点，具有函数逼近功能，具有较强的自适应、自学习能力、容错能力和泛化能力。借助于遗传算法对全局性参数进行优化设计，借助于BP算法对局部性参数进行优化，将模糊神经网络和遗传算法引入PID控制参数的整定过程，构造出一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器-Intelligent controller ba
non-Gaussian-interference-and-noise
- 鲁棒自适应波束形成技术，一般采用的加性高斯白噪声，此文采用混合高斯噪声模型，具有很好的代表性，是一个很好的外文文献-An adaptive spatial diversity receiver for non-Gaussian interference and noise
adpative-with-non-Gaussian
- 鲁棒自适应波束形成技术，一般采用的加性高斯白噪声，此文采用混合高斯噪声模型，具有很好的代表性，是一个很好的外文文献-An adaptive spatial diversity receiver for non-Gaussian interference and noise
VMD-Parameter-Estimation
- 变分模态分解在信号分解精度和噪声鲁棒性方面具有明显优势，但需预先确定模态数K，而目前K 只能靠先验知识进行预估，如果预估的K 与实际信号存在差异，会导致分解误差较大。针对以上问题，利用EMD 不需预先设定模态数的自适应分解特点，通过对EMD 分解结果的分析，进行VMD 分解模态数的估计，并通过仿真信号分析及滚动轴承故障信息提取-Variational modal decomposition has obvious advantages in signal decomposition accura