一种提取视频电磁泄漏信息同步特征的方法

检测/截获计算机电磁泄漏的视频信息,其关键技术是图像信息的恢复还原。该文用类Harr小波提取不同程度倾斜的视频图像的纹理特征,测量纹理的倾斜角度,用于自动控制行同步参数的调整,直到行同步的精度满足要求,实现截获的计算机视频泄漏信息(图像)的稳定恢复再现。

基于自相关和Hough变换的丢失同步信息的视频图像还原

随机视频信号是指同步信息不明确的视频信号,其同步信号的频率和格式未知或随时间变化。同步信息的缺失对随机视频图像的还原造成了一定的困难。针对计算机视频信号简单分析了其组成及视频帧结构;在缺失同步信息的情况下,基于视频图像行与行之间的强相关性,提出了基于自相关的视频图像还原方法,并在视频图像基本还原的情况下利用Hough变换的方法对图像进行了校正优化。通过实测数据实验表明,提出的方法能够有效、可靠地还原随机视频图像,实验结果对随机视频信号处理和应用具有重要意义。

基于改进锁相位算法的脑区功能同步性研究

锁相位算法是分析脑区同步特性的有效方法。基于传统锁相位算法只针对脑电信号的相位分量进行分析,而不能有效地分析脑电信号的其他特征分量的问题,本文提出了一种改进锁相位算法。该算法首先基于经验模态分解获得固有模态函数,以此作为希尔伯特变换的输入求出所需瞬时幅值,计算锁幅值。基于此算法,不仅可以度量脑电信号采集位点之间的变化情况,而且可以度量各个位点自身的脑电信号瞬时振幅的变化情况,从而达到提取脑电信号同步特征的效果。本文采集了14名受试者在不同难度认知任务下的脑电信号,并基于改进锁相位算法,分析大脑在完成认知任务过程中各脑区之间的同步性。结果表明,大脑幅值同步程度与认知活动之间呈负相关,且大脑中央区和顶叶最为敏感。基于改进锁相位算法进行的同步性量化,能够真实地反映数据之间的生物信息,为大脑同步性研究提供了一种新的方法,为更好地探索脑区的相关性与同步性提供新思路。