导读:本文包含了数字算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:数字,水印,分量,算法,分解,深度,果蝇。
数字算法论文文献综述
王岩,王晓光,张立旻[1]（2019）在《基于BEMD的数字图像水印算法》一文中研究指出数字水印技术作为信息隐藏在多媒体领域得到了广泛应用,它的主要思想是将信息的秘密嵌入进图像视频等数字信息产品中,使信息版权得到有效地保护。经验模态分解是一种全新的多尺度分析方法,在非线性非平稳信号分析方面有良好的性能。文章实现了将二维经验模态分解方法应用于数字水印的嵌入与提取,对水印图像添加高斯白噪声和JPEG压缩图像进行攻击并进行水印再提取,验证了算法具有一定的不可见性和较强的鲁棒性。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2019年35期）
赵宇红,王帝,王艳蓉,闫江[2]（2019）在《一种用于数字锁相放大器的改进Goertzel算法》一文中研究指出传统数字锁相放大器必需独立生成参考信号序列,且计算量很大,系统复杂。针对该问题提出了一种改良的Goertzel算法,以完成对采样序列的下变频与降采样,在现有的基于傅里叶变换的数字锁相放大器基础上,引入迭代的相位校正因子,使理论检测范围扩展至任意频率,可以精确的进行对信号相位的跟踪,并对低信噪比信号的幅值与相位进行准确识别。(本文来源于《电子世界》期刊2019年23期）
陈鹏,程思,鲍婷婷,翟伶俐,王宏斌[3]（2019）在《基于二分K均值聚类算法的数字档案优化》一文中研究指出精细化预报服务和气象能源开发等需要时间序列长、空间和时间分辨率更高的气象资料,对逐小时资料的需求尤为突出。现存历史气象资料进行数字化扫描之后存在污点、褪色、模糊、字迹洇透等问题,不符合档案归档和服务的要求、同时也造成对图像进行数值提取的难度大大增加,提取结果的准确性也难以保证。本文提出一种基于K均值的图像优化算法,能够快速识别和区分图像背景和数据记录曲线,过滤图像中的噪点,统一数据记录曲线的颜色和粗细。经过优化之后的图像对比度和清晰度明显增加,体积明显缩小,实际应用中发现,经过优化之后的图像节约了存储资源和成本,同时清晰度有明显地提高,结果表明基于K均值的优化方法明显提高了气象数字化档案的质量和应用效果。(本文来源于《气象科技》期刊2019年06期）
翁韶伟,彭一航,危博,易林,叶武剑[4]（2019）在《基于Inception-V3网络的双阶段数字视频篡改检测算法》一文中研究指出为了克服现有数字视频取证算法识别准确率低、定位能力差等缺点,提出一种具有高识别率且定位准确的基于Inception-V3网络的二级分类取证算法.在第一级分类器中提出简单的阈值判断方法来区分原始和篡改视频,第二级分类器将采用Inception-V3网络的稠密卷积核结构来自动提取篡改视频帧的高维多尺度特征.高维多尺度特征有助于提升篡改视频帧的识别率.实验结果表明,本文提出的算法不仅能准确地检测出篡改视频,还能从篡改视频中精确定位出篡改帧.(本文来源于《广东工业大学学报》期刊2019年06期）
刘小波,徐波,宋爱国,田定胜,吴道平[5]（2019）在《基于的变电站巡检机器人数字仪表识别算法》一文中研究指出当前巡检机器人使用传统的图像识别算法,传统图像识别算法需要进行字符切割以及大量人工建模操作,受环境变化影响大。本文采用深度学习CRNN模型,对数字区域进行整行识别,简化了人工建模步骤,识别正确率高,数字表计识别率达到99%以上。针对部分场景识别错误率高的问题,结合attention机制,对模型进行扩展,实验结果表明,该扩展模型获得了良好的提升效果。(本文来源于《2019年江西省电机工程学会年会论文集》期刊2019-12-06）
刘小波,徐波,宋爱国,田定胜,吴道平[6]（2019）在《基于变电站巡检机器人数字仪表识别算法》一文中研究指出当前巡检机器人使用传统的图像识别算法,传统图像识别算法需要进行字符切割以及大量人工建模操作,受环境变化影响大。文章采用深度学习CRNN模型,对数字区域进行整行识别,简化了人工建模步骤,识别正确率高,数字表计识别率达到99%以上。针对部分场景识别错误率高的问题,结合attention机制,对模型进行扩展,实验结果表明,该扩展模型获得了良好的提升效果。(本文来源于《供用电》期刊2019年12期）
牛盼盼,杨思宇,王丽,杨红颖,李丽[7]（2019）在《基于稳健特征点的平稳小波域数字水印算法》一文中研究指出基于目前绝大多数数字音频水印方案仅仅能够对抗简单的常规信号处理,尚无法有效抵抗破坏性较强的局部去同步攻击,提出了一种基于稳健特征点的平稳小波域数字音频水印算法。首先利用高斯滤波技术计算出平稳小波域低频子带的一阶平滑梯度响应并确定基准阈值,进而提取出分布均匀且性能稳定的音频特征点;然后结合短时能量自适应确定适合于水印嵌入的局部特征音频段;最后利用扩展抖动调制方法将水印信息嵌入局部特征音频段中。仿真实验结果证明,所提算法具有较好的不可感知性,并且对常规信号处理(MP3压缩等)和去同步攻击(音调伸缩等)均具有较好的稳健性。利用描述能力强且性能稳定的平滑梯度刻画局部数字音频性质,提出一种基于平滑梯度的平稳小波域音频特征点提取方法,有效解决音频特征点稳定性差且分布极不均匀的缺点,提高了数字音频水印对幅度伸缩、局部变调、随机剪切等去同步攻击的抵抗能力。(本文来源于《通信学报》期刊2019年11期）
孔明,郝玲,刘维,王道档,许新科[8]（2019）在《数字全息中基于优化Harris角点的相位拼接算法》一文中研究指出针对数字全息技术中测量面积受限的问题,提出基于优化Harris角点算法的拼接算法实现相位的双方向拼接。在获取数字全息图像时,保证相邻区域具有部分重迭,再对获得的物体的各子孔径相位图像进行拼接;用Harris角点算法检测角点密集区域为匹配模板,可高效且精准地确定重迭区域,结合高斯尺度空间和金字塔匹配思想对算法进行优化,通过加权融合实现叁维形貌的再现相位拼接。以玻璃样板为实验对象,完成了物体再现相位的双方向拼接。实验结果表明:该拼接方法能够有效扩大数字全息测量物体的测量面积,并保证了较高的拼接准确度。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2019年11期）
张帅,贾有,杨雪霞[9]（2019）在《基于果蝇优化算法和DWT-SVD的数字水印方法》一文中研究指出针对嵌入水印强度的不确定性,提出了一种利用果蝇优化算法并结合小波变换与奇异值分解的数字图像水印嵌入算法。首先,利用小波变换对载体图像进行二级小波分解,然后对LL2子带进行4×4分块并进行奇异值分解以提高嵌入水印的稳定性,最终将水印信息以一定的强度嵌入到分解的最大奇异值中。果蝇优化算法综合考虑水印嵌入算法的鲁棒性与不可见性之间的矛盾,并结合水印嵌入方案确定最佳嵌入强度,首先根据影响水印性能的指标定义适应度函数,并对该函数的参数进行优化,确定了最佳的适应度函数,然后再应用果蝇优化算法寻找嵌入水印强度的最优解。最后通过仿真实验对该水印方案的性能进行测试与分析,实验结果表明,当嵌入水印图像的峰值信噪比达到40 dB时,提取水印的平均NC值能达到0.98以上。(本文来源于《太原科技大学学报》期刊2019年06期）
郭春妮,高瑜翔,黄坤超[10]（2019）在《基于二维双向PCA的手写数字识别算法研究》一文中研究指出手写数字识别系统中,传统K最近邻(KNN)算法的识别速度较慢,而基于主分量分析(PCA)以及二维主分量分析(2DPCA)的KNN识别算法其识别速度虽有提升,但识别率仍然有待提高。为此,提出了一种基于二维双向主分量分析(Two Dimension Double PCA,2DDPCA)结合KNN的识别算法,并使用MINIST手写数据集进行了仿真实验验证,结果表明,该算法与2DPCA相比,在识别速度相当的情况下,识别率可提高近3个百分点。(本文来源于《无线电工程》期刊2019年12期）
数字算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
传统数字锁相放大器必需独立生成参考信号序列,且计算量很大,系统复杂。针对该问题提出了一种改良的Goertzel算法,以完成对采样序列的下变频与降采样,在现有的基于傅里叶变换的数字锁相放大器基础上,引入迭代的相位校正因子,使理论检测范围扩展至任意频率,可以精确的进行对信号相位的跟踪,并对低信噪比信号的幅值与相位进行准确识别。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
数字算法论文参考文献
[1].王岩,王晓光,张立旻.基于BEMD的数字图像水印算法[J].科技创新与应用.2019
[2].赵宇红,王帝,王艳蓉,闫江.一种用于数字锁相放大器的改进Goertzel算法[J].电子世界.2019
[3].陈鹏,程思,鲍婷婷,翟伶俐,王宏斌.基于二分K均值聚类算法的数字档案优化[J].气象科技.2019
[4].翁韶伟,彭一航,危博,易林,叶武剑.基于Inception-V3网络的双阶段数字视频篡改检测算法[J].广东工业大学学报.2019
[5].刘小波,徐波,宋爱国,田定胜,吴道平.基于的变电站巡检机器人数字仪表识别算法[C].2019年江西省电机工程学会年会论文集.2019
[6].刘小波,徐波,宋爱国,田定胜,吴道平.基于变电站巡检机器人数字仪表识别算法[J].供用电.2019
[7].牛盼盼,杨思宇,王丽,杨红颖,李丽.基于稳健特征点的平稳小波域数字水印算法[J].通信学报.2019
[8].孔明,郝玲,刘维,王道档,许新科.数字全息中基于优化Harris角点的相位拼接算法[J].红外与激光工程.2019
[9].张帅,贾有,杨雪霞.基于果蝇优化算法和DWT-SVD的数字水印方法[J].太原科技大学学报.2019
[10].郭春妮,高瑜翔,黄坤超.基于二维双向PCA的手写数字识别算法研究[J].无线电工程.2019
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