ViCowel：一种支持视频组播应用的可伸缩性小波视频编码方法

WebLearning+是作者开发的基于IP组播的协同学习环境,可伸缩性视频编解码及其自适应组播传输是系统研制中的核心技术。针对WebLearning+中自适应视频组播对编解码器的要求,提出了一种基于行扫描的可伸缩性小波视频编码方法ViCowel。实验结果表明该方法对于视频组播应用具有较好的适应性。     

一种基于Hadamard变换与SVD的彩色图像双水印算法

针对实际应用中彩色图像的版权保护问题,提出了一种结合Hadamard变换与奇异值分解（SVD）的非盲水印算法。实验证明,该算法对加噪、JPEG压缩、剪切、缩放和旋转攻击均有较强的抵抗力,具有较好的实用价值。     

两种数字水印算法的比较

分别介绍迭加水印方案和量化水印方案,对每种方案一些常见算法予以说明,阐明其优缺点,对两种水印方案的相同点和不同点进行了研究。通过实验证明,两种水印方案的PSNR比较相似：迭加水印检测的相关值分布比较扩散,受高斯影响大;量化水印检测的相关值比较稳定,受高斯噪声的影响小。     

基于改进人工鱼群算法的WNN优化设计

针对人工鱼群算法优化设计小波神经网络(WNN)的缺陷,引入了视野范围与步长的自调整策略,以提高搜索效率和收敛速度。改进后的人工鱼群算法可在WNN的搜索空间中同时确定参数初始值和隐节点数。仿真实例验证了其有效性。     

基于小波神经网络的MEMS陀螺输出预测方法

为了解决弹载MEMS陀螺实时输出预测问题,提高陀螺输出预测精度并减小计算量,通过分析弹载陀螺信号时间序列特性,结合小波分析和神经网络两种方法的优势,提出了一种基于小波神经网络的MEMS陀螺输出预测方法。选取并优化神经网络结构参数,利用实测陀螺数据对建立的小波神经网络进行训练,并预测出未来一段较短时间的陀螺输出值。与陀螺实测值和ARMA模型预测结果的对比发现,小波神经网络方法有效地提高了MEMS陀螺输出预测的精度、减小了计算量,从而验证了该方法的有效性和精度。     

运动潜艇的感应电场分布

采用相对论电磁变换法计算了单个磁偶极子匀速运动时产生的感应电场三分量。利用沿圆柱表面排列的磁偶极子阵列近似模拟潜艇的磁场分布,通过对磁偶极子阵列运动感应电场三分量的积分运算,得到了潜艇运动感应电场的分布规律,解决了由高斯定理计算感应电场因电场方向不同难以进行积分运算的难题。利用海水中布放的传感器,实际测量了运动潜艇模型的感应电场,测量结果验证了所提出的感应电场计算方法的正确性。     

机动输油管线泄漏监测技术

机动输油管线采用露天方式快速铺设,容易发生泄漏事故。根据负压波原理,利用一种基于可变窗长中值滤波器的泄漏检测算法,在不降低检测灵敏度的前提下,能有效降低泄漏误报率。该算法在保证泄漏定位精度的同时,还能保持较高的实时性,较好地满足机动输油管线泄漏监测的需要。     

基于GA-SVDD的轴承性能退化评估

为解决因机械设备轴承损伤导致机械故障而无法正常工作的问题,提出了一种基于GA-SVDD的轴承性能退化定量评估方法。该方法采用遗传算法优化选择特征参量,并建立SVDD超球体模型,运用SVDD距离评估轴承的性能退化程度。实验分析表明：该方法能够有效地对轴承性能退化过程的细节进行描述,实现对待测样本退化程度的定量评估。     

基于AdaBoost-SVM算法的某火炮炮闩技术状态评估

针对现役装备技术状态评估多依赖于手工拆卸的现状,提出一种基于AdaBoost-SVM模式识别算法的在线技术状态评估方法。利用人工后坐在线检测设备对炮闩装置技术状态参数进行检测,在对检测数据进行相关性分析特征提取的基础上,引入支持向量机模式识别方法,建立炮闩装置技术状态评估模型。通过将评估模型与Ada-Boost算法相结合,每次迭代都根据测试精度对分类错误的样本点和各分量分类器的权重重新赋值,在下一次迭代中形成新的分量分类器以优化分类结果,最终将各分量分类器依其权重综合完成评估。实例分析结果验证了评估模型的正确性和有效性。     

猎雷具定位水中悬浮目标的方法

猎雷具的前视声纳在发现锚雷时,无法解算其位置坐标,从而使猎雷具无法准确、安全地消灭锚雷,影响了猎雷具的作战效能,因此利用目标在声纳波束中的临界状态,结合单位波束的方向性特点,提出了对水中悬浮目标进行定位的方法,并根据实际作战环境,对计算结果进行了修正,完善了解算模型。