基于虚特征分解的PQ图像隐写专用检测技术

提出了基于虚特征分解(IED)特征、针对抖动量化(PQ)隐写术的专用隐写分析方法。利用统计学理论,分析了JPEG图像经PQ嵌入秘密信息后,其空域行和列的线性相关性降低;并在实验结果中得到验证。采用支持向量机(SVM)作为分类器,建立了一个测试数据库;对基于IED特征隐写分析方法进行了隐藏信息检测的仿真实验。实验结果表明:该方法比其他现有的隐写分析方法更有效,对PQ隐写术检测率超过70%,且该方法具有较好的盲检测性能。

虚部噪声辅助LCD方法及其在遥测振动信号处理中的应用

针对局部特征尺度分解方法(Local Characteristic Scale Decomposition,LCD)的模态混叠以及集成局部特征尺度分解法(Ensemble LCD,ELCD)在集成平均时容易引入新的模态混叠、伪分量和运算量大等问题。提出一种基于虚部噪声辅助局部特征尺度分解法(Image Noise Assisted LCD,INALCD);首先以原信号为实部添加虚部白噪声构成复数信号,然后对复数信号在指定方向上进行投影,求取对称投影象限的基函数,通过投影后虚部白噪声均匀化原信号投影的极值点的分布,辅助信号分解过程中极值点的选取,抑制模态混叠,最后将对称投影象限的基函数进行线性组合消除噪声的影响,避免了ELCD因集成平均带来的相关问题。仿真和实测数据实验结果表明,该方法在降低模态混叠的同时,大大减少了计算量,性能优于LCD和ELCD方法。

脓毒症并发PICS的早期临床特征及相关影响因素分析

【目的】分析脓毒症并发持续炎症-免疫抑制-分解代谢综合征(PICS)的早期临床特征及相关影响因素,为早期防治脓毒症并发PICS提供参考依据。【方法】回顾性收集2013年1月至2019年9月在广东省中医院重症医学科(ICU)住院且住院天数>14 d的216例脓毒症患者的临床资料,比较脓毒症并发PICS组(108例)与非并发PICS组(108例)的一般情况、急性生理与慢性健康状况评分系统(APACHEⅡ)评分、实验室指标及预后转归等的差异,分析脓毒症并发PICS的早期中医证候特点,采用Logistic回归分析探索脓毒症并发PICS的相关影响因素。【结果】(1)与非PICS组比较,脓毒症并发PICS组患者早期合并急性肾损伤(AKI)比例、APACHEⅡ评分、降钙素原(PCT)和超敏C反应蛋白(hs-CRP)水平均更高,CD4+/CD8+T淋巴细胞比值更低,以及表现为更低的前体蛋白(PP)水平,更高的肌酐(Cr)水平和更低的肾小球滤过率(eGFR),差异均有统计学意义(P<0.05或P<0.01)。(2)PICS组90 d病死率为79.6%(86/108),非PICS组为51.9%(56/108),PICS组90 d病死率明显高于非PICS组,差异有统计学意义(P<0.01)。另外,与非PICS组比较,脓毒症并发PICS组的总住院天数和ICU住院天数均更长,差异均有统计学意义(P<0.05或P<0.01)。(3)PICS组早期虚实夹杂证占66.7%(72/108),实证占29.6%(32/108),虚证占3.7%(4/108);非PICS组早期虚实夹杂证占50.0%(54/108),实证占43.5%(47/108),虚证占6.5%(7/108)。组间证型分布比较,差异有统计学意义(P<0.05)。(4)APACHEⅡ评分、hs-CRP、PP是脓毒症并发PICS的相关影响因素(P<0.05或P<0.01)。进一步绘制ROC曲线,APACHEⅡ评分>26.5分、hs-CRP>85.45 mg/L、PP<101.5 mg/L,对于早期预警脓毒症并发PICS可能具有一定的参考价值。【结论】APACHEⅡ评分、hs-CRP和前体蛋白水平可作为脓毒症并发PICS的早期预警因素;脓毒症并发PICS预后差,扶正补虚或可作为当前的治疗策略之一。

矩阵正规性的等价条件

依据正规矩阵的定义和舒尔引理 ,从矩阵酉对角化、矩阵分解、谱分解、特征向量、矩阵实部和虚部等方面研究了矩阵正规性的等价条件 .

论正规矩阵的充要条件

由矩阵对角化、矩阵分解、谱分解、矩阵实部和虚部及特征向量等方面论证了正规矩阵的充要条件 .

MB隐写分析算法

对图像的高阶统计量进行研究,首先利用离散余弦变换(DCT)域共生矩阵、空域边界梯度能量和空域图像子块的虚特征值分解等对基于模型(MB)隐写带来的变化进行描述,然后利用支持向量机(SVM)设计了MB隐写分析算法.实验结果表明,算法在保持低虚警率的同时具有较高的检出率.