基于敏感度探测的南京奥体中心控制网三类优化设计

三类优化主要是对控制网进行优化设计,在精度及可靠性允许的范围内删除一定数量的观测值来减少外业观测。结合已有的精度敏感度与可靠性敏感度提出综合敏感度的概念,探讨了三类优化的另一种方法,即应用敏感度探测最佳优化位置,最后通过南京奥体中心控制网观测数据计算比较三种方案,结果表明:采用可靠性敏感度优化控制网要比精度敏感度优化后的点位精度稍好;综合敏感度方案可达到与精度敏感度、可靠性敏感度方案相同优化效果。     

应用log-Gabor韦伯特征的图像质量评价

考虑人眼对亮度的感知符合韦伯定律的特点,本文利用log-Gabor滤波器模拟人眼对图像的感知过程,提出了一种新的log-Gabor韦伯特征,以便保留不同尺度的符合人眼感知的结构信息。基于此,还提出了一种应用log-Gabor韦伯特征的图像质量评价方法。首先将待评价失真图像和参考图像从RGB空间转换到YIQ颜色空间,分离亮度分量和颜色分量。然后利用log-Gabor韦伯特征和梯度特征计算亮度分量失真,并结合颜色分量的失真,得到失真图像与参考图像的局部相似度图。最后利用修正的CSF函数,对局部相似度图进行加权,得到图像质量评价指标。在LIVE、CSIQ和IVC3个图像库上的实验结果表明,本文方法与人眼主观感知有很好的一致性,而且相对于其他方法,表现更加稳定。本文方法在3个图像库上的加权Spearman秩相关系数(SROCC)为0.949 8,Kendall秩相关系数(KROCC)为0.802 6,Pearson线性相关系数(PLCC)为0.943 8,相比对比方法有显著的提高。     

微缩投影系统的计算机辅助装调

为了解决主次镜结构的微缩投影系统在计算机辅助装调过程中的补偿器耦合问题,实现补偿器的合理筛选,介绍了一种基于光学系统敏感矩阵奇异值分解的计算机辅助装调算法。建立了微缩投影系统装调模型,针对算法和模型开展了计算机辅助装调实验。用光学软件CODE V建立了光学系统模型,采用零位补偿器检测获得了非球面元件面形;基于灵敏度矩阵的分析结果指导微缩投影系统优化,并将优化后的结构参数作为系统光机结构机械装配和定位的基准。新建立的系统装调模型更接近实际装调过程,能更有效地指导装调,解决了补偿器间的耦合问题,加快了装调过程的收敛。最后,基于自行研发的高精度干涉仪完成了计算机辅助装调实验。实验显示系统波像差由46.39nmRMS收敛至20.73nmRMS,验证了装调算法和模型的准确性。     

强冲击载荷下钢筋混凝土路面动态响应影响因素敏感度分析

为得到强冲击载荷下,混凝土厚度、钢筋位置及纵向配筋率对钢筋混凝土路面动态响应敏感度,采用混凝土塑性损伤模型,建立了钢筋混凝土路面有限元模型：采用参数化技术。对钢筋混凝土路面在强冲击载荷下动态响应的主要影响因素进行参数化计算。结合计算结果对各参数进行了敏感度分析。分析结果表明：混凝土厚度对载荷中心点最大沉降值及钢筋混凝土板底中心点最大应力值影响较大,钢筋位置次之,纵向配筋率对其无太大影响。     

自适应量化嵌入数字水印的音频隐密通信方法

本文提出了一种基于数字水印的音频隐秘通信方法。鉴于隐藏效果的直观性。原始水印信息以二值图像为例,也可为其他类型如语音。该算法首先对有具体含义的原始水印信息进行预处理。使之成为适于嵌入音频的一维数宇水印序列;然后对音频载体分段,根据各段能量大小选定隐藏段。再对各段进行离散余弦变换（DCT）;考虑到不可见性和鲁棒性的折中。本文依据噪声模型确定的噪声敏感度因子在DCT域的中低频系数区选定具体嵌入位置;并采用量化嵌入方法,可实现盲提取。实验结果表明该方法具有良好的不可见性和鲁棒性,能抵抗滤波、重采样、重量化、加噪声等常规信号处理攻击。     

令企业忧虑的系统网络安全漏洞

正在启用漏洞管理程序后不久,企业往往会发现自己面临着海量的网络安全漏洞数据。扫描这些结果可能让企业看到分布在各种不同的系统和应用中的数百甚至数干个漏洞。安全专业人员应该如何解决这个风险问题?在本文中,我们将研究一种三角叉式优先级方案,其中整合了外部关键性评估、数据敏感度和现有控制环境来帮助企业成功地对漏洞进行评级,同时优化整治工作。这种三步骤过程是假定你已经获取了关于环境中存在的     

基于感知学习的成人弱视在线训练系统的设计

本文根据感知学习在成人弱视治疗中的最新研究成果,采用Gabor作为训练刺激视标,选择视标在有噪环境下的识别(Discrimination)任务作为训练方法,分析并设计了基于感知学习的成人弱视训练系统。系统给出了两种不同条件下的刺激任务对成人弱视患者进行感知学习训练,根据训练的结果调节下一个模块训练的难度系数,降低患者对比度阈值(Contrast Threshold),提高视觉对比敏感度(Contrast Sensitivity)。考虑到患者长期在医院治疗带来的不便,系统提出了基于网络支持的体系结构,将训练数据同步到中心数据库,为计算下一个模块的训练参数提供保证,并使患者可以随时在家中进行训练治疗。     

基于确定学习理论和Lempel-Ziv复杂度的非线性系统动态特征提取

对非线性系统产生的非线性非平稳信号进行有效的特征表达是特征提取领域重要且困难的问题.本文基于确定学习理论和Lempel-Ziv复杂度（LZ复杂度）提出一种新的非线性系统动态特征提取方法.新方法将从系统的动力学轨迹中提取特征.通过确定学习理论对产生回归轨迹的非线性动力学系统的未知系统动态进行局部准确建模/辨识,1）使用LZ复杂度对辨识得到的动力学轨迹进行特征表达,并提出时间复杂度和空间复杂度两个指标组成时空LZ复杂度,从时间域和空间域的角度刻画系统动力学轨迹的复杂程度.2）对提出的动态特征提取方法进行敏感度分析,定量评价系统的动态特征指标相对于系统从周期轨迹到混沌轨迹的参数变化敏感程度.3）通过数值仿真和实验分析以验证动态特征提取的有效性.与从系统状态轨迹中提取特征相比,本文提出的动态特征提取方法可以从系统内在动态的角度对原系统进行更好的表达.     

一种图像敏感对象的识别方法

针对现有的图像识别方法识别某一指定对象,提出了一种图像敏感对象的识别方法,该方法改进了现有目标识别的局限性;首先通过计算得到图像中对象的敏感度值,然后对图像对象进行纹理、色彩、形状和显著特征提取,最后结合敏感度值识别出图像中敏感度大的对象,并与经典的敏感度检测方法比较;实验结果表明该方法敏感信息丢失少,且能精确得到图像对象敏感度值,通过敏感度的不同,识别出人眼感兴趣的对象信息。     

飞思卡尔推出医疗保健模拟前端参考平台

便携式医疗设备在全球的快速发展不仅使消费者更容易获得医疗技术的帮助,而且能为最终用户提供以前无法在家中使用的技术,从而改变着整个医疗保健行业。医疗设备制造商一直面临着消费市场所带来的挑战,包括价格敏感度和产品面市时间等压力。为了简化产品开发、降低成本并缩短产品面市时间,飞思卡尔半导体推出包括硬件、电路图和软件在内的医疗保健模拟前端(AFE)参考设计平台,以便轻松进行产品的原型设计。飞思卡尔垂直解决方案市场营销总监Steven Dean表示:医疗保健的消费化趋势使医疗设备的工程设计师们面临巨大压力。有时,人们期望这些工程师能在短短几个月内完成设计,工程师们更愿意有像飞思卡尔这类厂商来帮助他们更轻松、更快地完成设