腈纶白度影响因素浅析

在3L模试装置上考察了硫氰酸钠一步法腈纶白度指标的影响因素。结果表明：原料丙烯腈中的恶唑含量是影响腈纶白度的主要因素。当恶唑含量由0．019％降至0．002％以下时,白度由0．28降至0．10;其次,硫氰酸钠溶剂白度、浅色剂加入量、聚合混合液pH值对腈纶白度也有不同程度的影响。     

大学物理标准化考试的教育测量学分析

在大学物理标准化考试试行5年的基础上,对标准化考试作了教育测量学分析,测算出试卷的难度,区分度及考试的信度,并不断修改试卷使上述指标更加完善,为试题库建立做了充分准备。将一份试卷的考试结果作了教育测量学分析,测算出难度、区分度和信度,从这些指标中得到了改 进教学、指导学生学习的有用的信息。     

分布式视频编码中基于多概率混合分布的相关噪声建模方法

相关噪声建模(Correlation Noise Modeling,CNM)的准确度是影响分布式视频编码(Distributed Video Coding,DVC)系统性能的关键因素之一.针对经过8×8离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)后的相关噪声子带,本文提出了全新的基于多概率混合分布的CNM方法.该方法可根据子带的信息熵与子带在柯西、拉普拉斯和高斯三种概率分布下信息熵的相似度,自适应选择合适的概率分布对子带进行建模,提高了CNM的准确度.实验结果表明,采用本文提出的离线和在线CNM方法与现有典型的CNM方法相比,DVC系统的率失真(Rate-Distortion,R-D)性能均获得显著的提高.     

基于残差重构的分布式视频压缩感知

为了改进分布式视频压缩感知方案的性能,提出了一种基于残差重构的分布式视频压缩感知方案。该方案在编码端逐帧独立进行测量,在解码端依靠视频信号的时域相关性提升重构信号质量。首先,对关键帧独立进行重构;其次,利用已重构关键帧做运动估计/运动补偿以生成非关键帧的边信息;接下来,对边信息采用与编码端相同的测量矩阵进行测量并计算测量残差值;最后,采用全变分最小化重构残差信号值并将其与边信息相加生成最终的重构图像。实验结果表明,在相同采样率下,与已有的分布式视频压缩感知方案相比,提出的方案可获得2.8 dB以上的峰值信噪比增益。     

MTBE生产技术及市场前景分析

介绍了甲基叔丁基醚的生产技术、国内外的需求情况以及在美国部分地区遭到禁用后,MTBE的市场前景分析和后市发展建议。     

基于纹理方向预测的空域差错隐藏方案

在差错信道中传输视频压缩码流时,容易发生视频数据的损坏或丢失,这样不仅会对当前的视频帧产生影响,而且差错会蔓延到后续视频帧。I帧出错时的影响尤为严重。针对这一问题,本文在对H.264标准进行研究的基础上,对一种空域差错隐藏算法——纹理方向法进行了改进,结果表明,这种方法达到了较好的隐藏效果,改善了图像的主观质量。     

适用于彩色图像人脸识别的字典学习算法

现有的基于稀疏表示的人脸识别算法在识别前需要将彩色人脸图像转换成灰度人脸图像,这样虽然提高了运算速度,但忽视了不同色彩通道数据本身所包含的信息及它们之间的相关性。为了利用不同通道间相关性,基于标签一致的K奇异值分解（ LC-KSVD)字典学习算法,提出了一种适用于彩色图像人脸识别的字典学习算法。该算法将RGB通道数据顺序排列成列向量,并在稀疏编码的环节中,对正交匹配追踪（ OMP)算法的内积计算准则进行修正,以此提高字典原子的色彩表达能力。在彩色人脸数据库上进行实验,结果表明：所提出的字典学习算法能够有效地提高识别率。     

采用低秩与加权稀疏分解的视频前景检测算法

传统的鲁棒主成分分析模型能较好地解决视频前景检测问题.但是,若该模型的假设条件不能满足,算法性能会变差.针对此问题,本文提出了一种低秩与加权稀疏分解模型,通过对前景矩阵加权以增强其稀疏性.在建立加权矩阵的过程中,采用光流法获取每帧的运动矢量,以区分真实运动区域.其次,进一步提出一种增强模型,通过将加权矩阵作用于观测矩阵及背景矩阵,防止前景与背景的错误分离.实验结果表明,在无噪和有噪的情况下,提出的算法均能有效地分离监控视频中的前景和背景.