基于多级离散余弦变换的鲁棒数字水印算法

将多级离散小波变换的"多级"思想引入到离散余弦变换中,并对多级离散余弦变换的特性进行了分析,在此基础上提出了一种基于多级离散余弦变换的数字水印算法,该算法从多级离散余弦变换系数中选择适当的位置嵌入水印信息.实验结果表明文中算法的鲁棒性优于常规基于离散余弦变换的数字水印算法,并且它的实时性不受多级变换的影响.此外,该文对多级离散余弦变换中变换系数和变换级数的选择进行了研究,实验结果表明合理选择变换系数进行二级变换可以获得最佳性能.

多级H桥并联变换器的谐波分析

在简要分析多重化变换器和多级H桥并联变换器系统特性的基础上,采用傅里叶分解的方法分析了多级H桥并联变换器消除低次谐波的机理,结果表明9个H桥并联变换器可以消除n=18k±1(k=1,2,3,…)次以外的谐波,具有减少对电网谐波污染的优点.最后,给出了PSPICE仿真和系统实验波形.

多级二维整数小波变换的FPGA实现研究

为了满足整数小波变换实时应用的需要,研究了整数小波变换的FPGA实现问题。相对于DSP等传统实现方式,用FPGA实现整数小波变换具有处理速度快,可重新配置硬件,易于修改移植等优点。论文首先描述了二维(5,3)整数小波变换的算法,接着阐述了一种多级二维(5,3)整数小波变换的FPGA实现结构,最后给出了硬件资源消耗、最大时钟频率和功能测试结果等FPGA实现结果。为了提高系统的处理速度,降低系统的资源消耗,本设计采用了参数可配置、共享一维小波变换单元等方法进行结构优化。实验结果证明了本设计结构的有效性,逻辑功能的正确性,修改移植方便,具有良好的应用价值。

融合小波变换和编解码注意力的异常检测

针对视频异常检测中对正常视频预测不准确、学习正常特征的能力欠佳的问题,提出融合小波变换和编解码注意力的异常检测模型。模型中引入多级离散小波变换,设计了一种离散小波变换融合模块,将由视频帧分解得到的多个子带图拼接,传入深度可分离卷积,再与编码器特征融合,以弥补下采样过程中丢失的高频细节信息;构建了一种编解码注意力模块,通过对编码器特征图进行高斯差分操作,然后分别沿水平和垂直方向获取注意力权重,再根据权重聚合编码器特征,最后关联解码器特征,增强网络对正常事件的学习。在Ped1、Ped2、Avenue数据集上的实验表明,所提模型的AUC分别提升了3.2%、3.1%、2.0%,能有效提高检测异常的能力。

基于奇异值变换和多级离散余弦变换的抗旋转攻击盲水印算法

将contourlet变换和多级离散小波变换的"多级"概念引入离散余弦变换(DCT),对传统的DCT数字水印算法不能有效抵抗几何攻击的缺点进行了定性的分析,提出了一种在离散余弦变换域将奇异值变换(SVD)和多级离散余弦变换(MDCT)相结合的鲁棒性水印算法.该算法首先将宿主图像从笛卡尔坐标系转换到对数极坐标系下,然后对对数极坐标系下的宿主图像进行多级离散余弦变换,再对MDCT后的图像进行奇异值变换,最后将仿射变换后的二值水印图像嵌入到奇异值中.仿真实验表明本文算法对于噪声感染、滤波、JPEG压缩等常规信号处理的鲁棒性优于传统的基于DCT的数字水印算法,同时对于旋转几何变换也具有很好的鲁棒性.

多级并联Boost变换器中的快标分叉控制研究（英文）

峰值电流控制模式多级并联Boost变换器是一种时变参数非线性系统,极易产生时域上的快标不稳定现象。本文基于非线性系统的分叉理论,采用斜坡补偿法对其进行了分叉控制,给出了斜坡信号补偿幅度的理论要求,并分析了不同参数对补偿幅度的影响。数值仿真与理论计算结果一致表明分叉控制的有效性。

基于多级Haar小波变换与KS统计的突变点快速探测方法

结合多级Haar小波变换与KS统计理论,提出一种对时序数据突变点的快速探测方法(HWKS),对标准参考序列以及待检测序列分别构建均值二叉搜索树和差值二叉搜索树。基于改进的KS检验方法给出二叉树搜索的2种策略,进而构建实现时序数据突变点快速检测的HWKS理论框架。运用HWKS对模拟的时序数据进行检测,与HW方法、T方法和KS方法的比较结果表明,该方法在对时序数据的突变点进行检测时的误差较小、用时最短、准确度较高。

基于多级离散小波变换和LSTM模型的充电负荷短期预测方法

电动汽车作为一种清洁环保的出行方式受到了越来越多地欢迎,但电动汽车充电负荷日益增长将会对现有电网造成一定的冲击与影响。与常规负荷不同,电动汽车的充电负荷存在较大的随机性,准确地预测电动汽车充电负荷的变化,有助于电网稳定运行。首先,本文针对各站电动汽车充电负荷曲线采用K-means算法进行聚类,减小充电负荷的波动性,同时,充电负荷时间序列是典型的非线性、非平稳时间序列,因此本文引入多级小波变化将充电负荷时间序列分解为多个复杂度较低的分量,帮助预测模型,挖掘其变化特征;然后,本文提出以历史充电负荷功率各级分量、天气数据、日期类型为输入的长短期记忆神经网络预测模型,并使用遗传算法来选择长短期记忆神经网络的最优超参数;最后,本文用实际数据验证了本文所提方法能够有效预测电动汽车的短期负荷。

一种多级离散余弦变换和奇异值分解的零水印算法

传统的基于离散余弦变换的数字水印方法在嵌入水印时都要对原始图像数据进行一定的修改导致嵌入水印图像的保真度下降。文章提出了一种基于多级离散余弦变换和奇异值分解的零水印算法,该算法首先对要嵌入的原始图像进行多级离散余弦变换(MDCT),提取低频子图并对其进行奇异值分解(SVD);其次对嵌入的水印图像进行置乱,将置乱后的图像进行奇异值分解;最后将原始图像和水印图像两次SVD后的结果进行运算产生密钥图像。由于本文选取的水印为灰度图像而不是伪随机序列或二值图像,因此在水印检测时具有很好的区分度和检测精度。仿真实验表明该算法的鲁棒性优于现有算法,而且在抗各种常见攻击方面性能良好。

新型多级功率变换器的标准化研究

最近几年来多级功率变换器在大功率方面的应用已经变得相当普遍，出现了不同的拓扑结构和调制策略。一种普通的拓扑是三相中性点箝位逆变器。连在输出端的LC正弦滤波器用来滤除整流元件输出电压的高次谐波。LC正弦滤波器的费用与尺寸变成一个相当关键的因素。

新型注入式多电平电流源型变换器的研制

给出了大功率应用场合下多电平注入式电流源变换器的拓扑结构和开关触发时序。该拓扑通过控制与多抽头电抗器相连的开关器件,产生一定规律的多电平电流注入到常规12相主桥变换器中。主桥开关器件1个电网周期开关1次,开关频率低,将具有一定规律的电流波形注入2个并联主桥,不仅降低了一次侧交流输出电流的谐波畸变率,而且实现了主桥零电平换相。实验装置采集波形与PSCAD/EMTDC仿真波形吻合。

大功率自换相变换器的研究发展及其在输配电技术中的应用

在过去的二十年中,FACTS(柔性交流输电)概念已被人们广泛接受,开发出了大量的FACTS装置并得到实际应用.尤其是大功率强迫换相AC/DC变换器表现出了良好的性能和灵活的控制特性,在V SC-HVDC(电压源型变换器高压直流输电)系统中也呈现出极大的应用潜力.本文对大功率交直流变换器的研究发展及其在电力传输与分配中的应用进行了论述.

多电平注入式电压源变换器应用于高压直流输电系统研究

采用强迫关断开关元件的AC/DC变换器使高压直流输电(HVDC)和柔性交流输电(FACTS)系统具有良好的性能和灵活自由控制有功功率和无功功率的特性.系统中关键装置强迫关断AC/DC变换器必须是高压大功率的装置,才有可能满足输配电的要求.采用多电平技术可显著地提高交流系统容量和电压等级,但常规多电平AC/DC变流器的拓朴结构复杂度随级数成平方律而增加,以及对有功功率控制限制了它们在输电系统中的应用.本文介绍了一种新型的多电平注入式AC/DC变换技术,并对采用该技术的AC/DC变换器用于大功率HVDC系统的应用进行了仿真研究.仿真结果表明,该变换器可产生高质量的波形,易于高压大功率化,可自由控制有功和无功功率,使HVDC的传输性能大大改善,而且采用合理的控制策略,还可以改善HVDC联接的交流系统传输特性,实现单位功率因数传输电能.

一种新颖的宽频共缆微带分路器设计

随着有源相控阵天线技术的发展,天线设备同系统中的收发终端需要通过采用各类射频、数字和电源类型的线缆进行互联,采用宽频共缆传输技术可以有效降低工程成本和系统重量。设计了一种宽频共缆微带分路器,通过采用传输线的多级阻抗变换原理,在不用额外的滤波电路情况下,在射频工作频段内,总输入端口的电压驻波比小于1.8,通往射频分端口2的S_(21)大于-0.6 dB,通往控制分端口3和电流分端口4的S_(31)小于-45 dB和S_(41)小于-105 dB,实现了良好的隔离度和传输效果。该分路器具有设计简单、隔离度高、信号能量损耗小和易于调试的优点。

四元数表示和NSCT变换的彩色人脸图像识别

将彩色人脸图像用四元数实矩阵的形式表示,对该矩阵作多级非抽样Contourlet(Nonsubsampled Contourlet,NSCT)变换,在各子带系数上作奇异值分解,进而获得图像的代数特征向量,由神经网络训练和识别。实验结果表明,该方法可以有效地提高彩色人脸图像的识别率,是一种有效的彩色人脸识别方法。

基于生成式对抗网络和多级小波包卷积网络的水下图像增强算法

为了解决水下图像的雾模糊和偏色问题,针对水下图像成像模型提出基于生成式对抗网络(GAN)和改进卷积神经网络(CNN)的水下图像增强算法.利用生成式对抗网络合成水下图像,以对配对式水下图像数据集进行有效扩充.利用多级小波变换,以不丢失特征分辨率的方式对水下图像进行多尺度分解,然后结合卷积神经网络利用紧凑式学习方式对多尺度图像进行特征提取,并利用跳跃连接以防止梯度弥散,克服水下图像的雾模糊效应.利用风格代价函数学习彩色图像各通道间的相关性,提高模型的色彩校正能力,克服水下图像色彩失真的问题.实验结果表明,相较对比算法,在主观视觉和客观指标上,本研究所提算法拥有更优秀的综合性能及鲁棒性.

融合双通路注意力与VT-LSTM的金融时序预测

针对现有研究对金融时序数据短期变化规律捕捉能力不足和预测精度不佳的问题,提出一种基于双通路注意力机制和改进转换门控LSTM(variant transformation-gated LSTM,VT-LSTM)的金融时序预测模型(dual-attention MDWT-CVT-LSTM)。使用多级离散小波变换(MDWT)分解股指序列得到高频和低频数据,并在融合门控单元的LSTM中加入转换门控机制,构造VT-LSTM,其能有效把控短期突变信息。在双通路注意力网络中结合VT-LSTM与一维时序卷积(Conv1D),分别提取不同频度数据的空间局部特征和时序特征,对各子序列进行预测,实现多层级多通路的预测研究。在金融股指数据集和个股数据集上对不同模型进行实验比较,结果表明提出模型预测精度优于其他方法,有良好的可行性。

基于MLCR-CSC的STATCOM控制策略研究与仿真

简要介绍了并联型多级注入式电流源变换器(MLCR-CSC)的拓扑结构、工作原理及其优点。建立了多级注入式电流源变换器的控制模型,在此基础上针对静止无功补偿器(STATCOM)的运行特点,建立了多级注入式电流源型STATCOM的工作模型,利用PSCAD/EMTDC对所建立的模型进行了仿真,详细分析了系统电压、电流的动态和稳态波形及模型参数设置对STATCOM性能的影响。仿真结果表明了该结构STATCOM的良好性能和控制方案的可行性。

新一代数据采集器模拟量采集插件设计技术

数据采集器是飞行试验关键的测试设备,它的性能与现代飞机飞行试验有很大的关系。为满足现代飞机设计定型的需求,新一代数据采集器设计大量采用了FPGA和DSP器件,大大提高了采集器测量参数的采样率、通道数、测量参数类型和使用的灵活性。本文介绍的新一代采集器模拟量采集卡设计技术,用数字信号处理技术来实现信号的放大、滤波及偏置修正,并提供了对采集卡各个部分进行设计的理论依据。

基于小波系数位置的隐写算法设计与实现

为了提高隐写算法的不可见性,提出了一种基于小波系数位置的隐写算法设计思想。利用对原始图像的多级小波变换,提取小波变换之后的频率系数。通过分析特征、系数、序对之间的大小关系,实现隐写信息的嵌入,并以小波系数的位置关系代表所嵌入的0或1特征信息。仿真测试表明,所设计的隐写算法在不可见性方面具有较优的表现。