基于非均匀离散Fourier变换的隐含Levy模型估计研究

市场上交易的期权价格蕴含了市场参与者对期权标的资产价格未来运动的预期信息,基于期权价格得到的标的资产价格运动模型被称为隐含模型,应用于衍生品定价与风险管理显著优于基于资产价格历史数据得到的模型,Levy模型近年来被广泛应用于描述金融资产的价格运动。Levy模型一般不存在解析形式的概率密度函数,但总是存在解析形式的特征函数。利用Levy模型下期权定价的Fourier变换理论,基于非均匀离散Fourier变换研究了隐含Levy模型的参数估计问题。首先,基于Fourier变换的欧式期权定价,给出了欧式看涨期权价格与特征函数之间的关系。接着,介绍了Levy过程基本性质及其特征函数。再接着,给出了非均匀Fourier变换;然后,给出了Fourier域的模型拟合与参数估计。最后,演示了本文方法的在估计隐含Levy模型中的应用,从模型参数估计与模型识别两个方面验证了方法的有效性。研究结果表明,本文方法能够解决Levy过程不存在着解析形式密度函数导致的难以估计隐含模型参数问题,能够处理市场上交易的期权执行价格分布不均匀,数据量少的问题,是一种有价值的参数法隐含概率密度估计方法。

一种基于非均匀离散傅立叶变换的鲁棒音频水印算法(英文)

基于离散傅立叶变换(DFT)的音频水印算法对常规信号处理操作具有较高的鲁棒性,然而,在DFT域的固定频率点嵌入水印信息易受频域攻击,导致此类水印算法存在安全隐患.为进一步说明这种安全隐患,本文描述了一种新颖的频域攻击方法,仿真结果表明采用该方法可以在不影响含水印音频信号听觉感知质量的条件下有效去除水印信息.针对上述问题,本文提出了一种基于非均匀离散傅立叶变换(NDFT)的鲁棒音频水印算法.该算法基于NDFT可以任意选择频率点的特性,利用混沌映射随机选取NDFT域的水印嵌入频率点,以实现水印嵌入位置的随机性.此外,引入另一个混沌映射置乱加密待嵌入的水印信息以提高算法抵抗拷贝攻击的能力.理论分析和实验结果表明该算法不仅具有抗常规信号处理操作高的鲁棒性,而且能够抵抗频域的恶意攻击,大的密钥空间保证了系统高安全性.

基于非均匀离散余弦变换的MPEG-4视频内容保护

由于视频数据量大、处理上实时性要求高,加密方法的效率通常是视频内容安全的关键。在MPEG-4框架下,提出了一种新的视频保护方法。该方法利用非均匀离散余弦变换(NDCT)取代视频编解码中的常规离散余弦变换(DCT),对MPEG-4视频数据在频域上进行加扰保护和解扰,并将控制离散余弦变换非均匀性的参数作为密钥使用。由于不存在专门的密码操作模块,整个方法的时间和空间开销与正常的编解码相当,且从保护效果和安全性方面满足了大量应用的要求。

一种新的非均匀离散傅立叶变换域数字音频水印算法

非均匀离散傅立叶变换(Nonuniform Discrete Fourier Transform,NDFT)具有可以在任意频率点上嵌入水印、安全性高等优点。本文提出一种基于非均匀离散傅立叶变换的幅度比较的音频水印算法,并设计了一种新的攻击方式以此证明该类算法的安全性。实验结果表明:本文提出的算法能有效抵抗多种攻击,如加噪、MP3压缩、重采样、重量化和低通滤波等,具有较高的鲁棒性和安全性。

基于分数阶Fourier变换的一种新的非均匀采样方法

由于采样设备和被采样信号的限制,完全均匀采样是无法实现的,因此不得不进行非均匀采样。根据信号的时变特征,在信号的低频部分,用较低的频率对信号进行采样;在信号的高频部分,用较高的频率对信号进行采样。在此基础上,应用分数阶Fourier变换对非均匀采样Chirp信号进行分析,得到非均匀采样Chirp信号在分数阶Fourier变换域的频谱表达式,并分析其在分数阶域的频谱性质。该方法解决了整个采样时段内由于过采样造成的数据冗余性,满足了实时性要求,且具有较好的抗噪声能力。这里提出的非均匀采样方法满足了采样定理的要求,并得到了均匀采信号在分数阶域的频谱表达式。

分数阶Fourier域上非均匀采样信号的频谱重构研究

本文研究了分数阶Fourier变换域上非均匀采样信号的重构问题.首先得到周期非均匀采样信号经非均匀分数阶Fourier变换后的频谱表达式,研究了该分数阶频谱和信号连续分数阶频谱之间的关系,并基于该关系式提出了一种分数阶Fourier域周期非均匀采样信号的频谱重构算法;其次,讨论了分数阶Fourier变换域上更加一般情况下非均匀采样信号重构问题;最后,给出了周期非均匀采样信号频谱重构的仿真结果.

一种基于小波变换的非均匀量化索引调制水印算法

为了提高数字水印的稳健性与不可见性,将图像小波变换与量化索引调制算法相结合,提出了一种基于小波变换的非均匀量化索引调制数字水印算法。该算法对原始图像进行离散小波变换,将中频小波系数分成3×3的系数子块作为水印载体,对子块的系数均值采用非均匀量化索引调制,实现二值水印的嵌入。根据人类视觉特性,不同的系数子块采用不同的量化间隔并自适应于子块内相邻系数的差值。实验结果表明,该算法透明性好,安全性高,对高斯白噪声、剪切、滤波以及JPEG压缩等常见攻击具有较强的稳健性。

基于离散时间分数阶Fourier变换的多抽样率信号处理

多抽样率技术广泛应用于信号的分频带编码,图像压缩等领域.文中基于离散时间分数阶Fourier变换的chirp周期性和分数阶域滤波,定义了分数阶域等效滤波器.在此概念的基础上,得到了分数阶域等效滤波器的时域直接实现高效结构.然后导出了基于分数阶域等效滤波器的多相实现结构,并得到了分数阶抽样率转换系统的多相实现和分数阶域滤波器的多抽样率实现.最后得到分数阶差分抽样滤波器组和非均匀抽样滤波器组线性相位准确重建条件.

基于线性正则变换的非均匀采样信号重构方法

提出了一种新的基于线性正则变换的非均匀采样信号的重构方法.根据周期非均匀采样信号模型的特点,提出了一种新的非均匀线性正则变换;研究所提出信号的离散非均匀线性正则变换谱与其连续谱的关系,并根据此关系提出了一种线性正则变换域基于周期非均匀采样信号点重构算法;为验证推导结果,采用一维周期非均匀采样信号进行仿真,仿真结果表明,重建信号与原始信号基本一致.

分数阶Fourier域非均匀采样Chirp信号的频谱研究

文中提出了一种自适应非均匀采样方法，并利用分数阶Fourier变换对这类非均匀采样信号在分数阶域的频谱进行了分析和研究，得到了这类非均匀采样信号在分数阶域的数字谱表达式；进一步得到了非均匀采样Chirp信号的分数阶频谱表达式；最后，通过仿真验证了结论。

基于非均匀取样的DCT变换

文章首先利用Chebyshev多项式插值与DCT(离散余弦变换)变换之间的相互关系,提出了基于第一类Chebyshev多项式的第N次多项式的零点作为非均匀取样点的DCT变换方法。然后根据Chebyshev展开式良好的下降特性,证明了文章提出的非均匀取样的DCT变换与传统的均匀取样DCT变换相比在信号的压缩倍数和压缩质量方面所具有的良好特性。并通过两个实例给予说明。此外文章还就取样点和取样频率的选取对结论的影响作了讨论。

取样频率对非均匀取样的DCT变换的影响

本文先介绍了基于第一类Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ多项式的第Ｎ次多项式的零点作为取样点的非均匀取样的ＤＣＴ变换方法．然后从插值聚合的角度（ｌｉｍＮ→∞εｎ＝０）出发，得出了为保证非均匀取样的ＤＣＴ变换具有良好的压缩效果，非均匀取样的ＤＣＴ变换的平均取样频率所应满足的要求．并通过实例验证了当取样频率满足一定要求时，非均匀取样的ＤＣＴ变换方法与传统的均匀取样ＤＣＴ变换相比在信号的压缩倍数和压缩质量方面具有优越性．

分数阶Fourier域非均匀采样LFM信号的检测概率

为了减少分数阶Fourier域线性调频(LFM)信号处理的计算量,满足实时性要求,提出了一种新的非均匀采样方法.与传统的非均匀采样方法相比,该方法既解决了整个采样时段内由于过采样造成的数据冗余性,也消除了信号时变特征造成的局部冗余性.最后,应用该方法得到了非均匀采样LFM信号在分数阶Fourier变换域的频谱表达式,并对不同信噪比(SNR)条件下信号的检测概率进行了研究.结果表明,该方法具有较好的抗噪声能力.

非均匀采样莫尔条纹信号的分析与处理

为了动态、实时地测量光电编码器在变速转动情况下的细分误差,提出了一种莫尔条纹信号的非均匀采样分析与处理方法。利用傅里叶级数原理构造了实际情况下的莫尔条纹信号方程,根据编码器在不同转速下的实时采样,揭示了莫尔条纹信号的非均匀采样特征。鉴于信号采样的非均匀性,采用曲线拟合的最小二乘法重构莫尔条纹信号,利用离散傅里叶变换算法分析重构信号并求出波形参数。通过信号参数与细分误差的关系式,测量了编码器动态细分误差。采用该方法对21位绝对式光电编码器莫尔条纹信号进行了分析和处理,两次测试得到其动态细分极值误差为+3.21″、-4.69″和+3.45″、-4.81″。实验结果表明,该方法可以有效地分析和处理编码器在非匀速转动下产生的变频莫尔条纹信号,精确地测量编码器的动态细分误差,为工作现场编码器误差的实时检测与修正奠定了基础。

非均匀采样信号的分数阶数字频谱研究

利用分数阶Fourier变换对实际采样过程中出现的非均匀、非理想采样信号进行了分数阶频谱分析与研究,得到了这类非均匀采样信号在分数阶Fourier变换域的数字频谱表达形式.由此进一步得到了非均匀采样Chirp信号在分数阶域的频谱表达式,并分析了非均匀采样Chirp信号在分数阶Fourier变换域的分数阶频谱性质,最后仿真结果证明了结论的正确性.

一种非均匀转动目标的ISAR自聚焦算法

在ISAR成像中,目标的非均匀转动会引入与散射点位置有关相位误差,无法用统一的相位误差函数表示,因此通常的自聚焦方法难以消除。针对加速转动目标,本文提出了一种基于离散调频傅立叶变换(discrete chirp-Fourier trans- form)的自聚焦算法。在预先选定的距离单元上,利用离散调频傅立叶变换提取最大功率散射点对应的调频信号,并以之为参考信号消除目标平动引起的相位误差。然后,利用同样的方法,在多个距离单元上提取最大功率散射点对应的调频信号,根据该散射点信号估计目标非均匀转动的参数,并进行非均匀采样,去除非均匀转动的相位误差。将该算法应用于仿真试验和实测数据的ISAR成像中,都得到了较好的聚焦结果。

基于非均匀采样的信号频率、幅值和相位检测

分析了单频和多频信号经非均匀采样的离散傅里叶频谱,推导出频率、幅值、相位的计算表达式,解决了目前文献中未提及的基于非均匀采样方法的幅值和相位检测问题。此外,提出一种基于多路并行非均匀采样的信号检测方法,通过合并多路非均匀采样信号频谱,使谱估计结果趋于原信号的真实频谱,进而实现信号检测。数值仿真显示,提出的方法可实现信号的频率、幅值、相位的精确检测,可以突破奈奎斯特频率限制、抗混叠能力强,且计算复杂性小。

基于人眼视觉非均匀特性的实时Mean Shift跟踪方法(英文)

由于在成像制导过程中需要实时处理大量的信息,为了在尽可能保留有效信息情况下降低计算量,采用了一种人眼视觉非均匀采样模型——对数极坐标模型,来压缩信息量以提高计算速度;另外,由于对数极坐标变换对目标形状具有旋转和缩放不变性,在跟踪非刚性变形目标时该模型能表现出很好的稳健性;考虑到在成像跟踪末段,质心、角点之类的跟踪方法会产生匹配点漂移,为了抑制匹配点漂移,采用基于目标强度特征的Mean Shift跟踪方法,并对采用Gauss核函数的Mean Shift方法进行了优化来加快计算速度;实验结果表明,该方法能够有效抑制匹配点漂移,是一个稳健的目标跟踪方法.

基于非均匀DCT的量化索引调制隐写

基于量化索引调制(QIM)的隐写技术正日益受到隐写分析的威胁。该文将通常在DCT域隐写的做法改为在非均匀DCT域进行,将参数作为密钥,提出了一种NDCT-QIM图像隐写方法。由于在攻击者猜测的域中,嵌入信号具有扩散性,NDCT-QIM方法不利于隐写分析对隐写特征的检测,分析和实验表明,它能够更好地抵御基于梯度能量、直方图及小波统计特征等常用统计量的隐写分析,增强了隐写的隐蔽性。

非均匀采样光电编码器莫尔条纹信号分析方法

为实现高精度光电编码器非匀速转动时动态细分误差的检测,提出了一种基于非均匀采样的莫尔条纹光电信号分析方法.首先,利用曲线拟合的最小二乘法将采集到的编码器非均匀信号数据重构出真实的信号波形.然后,根据离散傅里叶变换算法分析重构信号,同时推导出信号的频率、幅值和相位的计算表达式,运用软件仿真评估算法可行性.最后,采用该方法对某21位绝对式光电轴角编码器精码信号进行分析,根据信号参数与细分误差的关系获得动态细分误差,其细分极值误差为+2.41"和-3.08".实验结果表明,该方法利用信号重构和傅里叶变换算法得到信号参数,真实的反应了莫尔条纹信号质量,在编码器非匀速转动时,可有效地测量动态细分误差,为实际工作现场编码器精度误差的实时检测奠定了基础.