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21.
结构双层多重调谐质量阻尼器(DMTMD)控制策略的鲁棒性评价 总被引：1，自引：0，他引：1
基于定义的二类优化目标函数,评价双层多重调谐质量阻尼器(DMTMD)控制策略对漂移频率系数(DFR)摄动的鲁棒性。数值研究表明,使用第二类优化准则设计的DMTMD、双重调谐质量阻尼器(DTMD)和多重调谐质量阻尼器(MTMD)比使用第一类优化准则设计的DMTMD、DTMD和MTMD具有更高的对DFR摄动的鲁棒性。而且,使用第二类优化准则设计的总数为4的DMTMD、DTMD和总数为11的MTMD具有近似相同的对DFR摄动的鲁棒性。 相似文献
22.
传统水印嵌入方法往往导致原始载体数据质量的下降,而可逆水印技术由于能完整恢复原始载体数据,因此,在精度要求较高的矢量地图版权保护应用中具有较高的适用性。目前,栅格图像的可逆水印算法研究较为成熟,而在矢量地图领域则主要借鉴栅格图像的相关方法,由于没有充分利用矢量数据的组织特性,因此鲁棒性不强。针对上述问题,本文以矢量地图坐标点之间的基本空间关系在常规地图操作前后的不变性,提出一种鲁棒的矢量地图可逆水印算法。算法首先利用道格拉斯—普克方法将要素点分为特征点与非特征点两类,在此基础上计算每个非特征点与其相邻前后特征点连线所构成的夹角。在水印嵌入时,利用该夹角来映射水印比特位,并通过调整非特征点坐标来对该夹角进行调制以实现水印信息的嵌入。实验表明该算法所生成的水印具有一般可逆水印的不可感知性与可逆性,同时,对旋转、平移、要素排序、裁剪、压缩、简化等攻击也具有较好的鲁棒性。 相似文献
23.
针对多自由度时变系统参数识别问题,基于Daubechies小波多分辨率展开的时变参数辨识方法分析影响参数识别鲁棒性的各个因素。通过数值分析针对突变、线性慢变以及谐波快变的时变参数进行识别,研究结果表明:当基函数dbN一定时,在预先确立的分解尺度范围内,识别精度随分解尺度的增加而增加;待识别参数的频率特性对分解尺度的选择有很大影响,快时变参数比慢时变参数对分解尺度更为敏感;基函数dbN并不是影响识别精度的主要因素;在分解尺度相同的情况下,可以通过提高采样频率增加快时变参数识别精度。 相似文献
24.
一种空间域矢量地图数据盲水印算法 总被引：2，自引：2，他引：0
对目前已有的针对二雏矢量数据的水印算法进行了分析,并提出了一种新的鲁棒的盲水印算法.该算法首先将矢量数据分块,然后在不同分块中,结合密钥修改某些点的x坐标或者y坐标,从而嵌入水印信息.实验证明,该算法对平移、坐标转换、制图综合、插值等常规操作以及地物对象顺序置乱等攻击具有较好的鲁棒性,并且是一种盲检算法,具有较好的实用价值. 相似文献
25.
26.
为了满足矢量地理空间数据高精度和零扰动的实用性需要,该文提出一种零水印算法。首先利用Logistic混沌映射置乱原始水印图像;然后对原始矢量线数据进行离散傅里叶变换,获得离散傅里叶变换后的相位值,并将相位值由弧度值转换为角度值;接着随机选取均匀分布的角度值,向下取整后转换为相应的二进制形式,得到二值矩阵;最后将置乱后的水印图像与由相位值构成的二值矩阵进行异或操作,从而构造出零水印图像。实验结果表明,该算法能够抵抗常见的平移、缩放等几何攻击,并且对数据格式转换攻击、投影变换攻击具有较好的鲁棒性。 相似文献
27.
近几年,数字水印作为版权保护的关键技术被用于矢量地图。目前,矢量图形水印算法主要分为空域算法和频域算法,但这两种算法在完成数字水印嵌入的同时,均修改了矢量地图数据,会影响地图精度,而且数字水印容易擦除。针对这一问题,温泉等首先提出了零水印方案,并成功将其应用于数字图像中。零水印是指不修改原始作品的内容,利用原 相似文献
28.
提出了一种鲁棒的图像检索方法，它能够在检索大规模图像库时实现基于内容的快速匹配。匹配的索引来源于重量化HSV颜色空间得到的灰度图（Z值图）的区域特征。由于Z值图由反映色彩的聚类区域组成，并且使用矩方法来表达特征，因此该检索方法是鲁棒的，具有2维平移、尺度、旋转不变性，同时可以避免逐点匹配产生的时间耗费。 相似文献
29.
滑动屋盖摩擦控制系统对地震频谱和结构刚度的鲁棒性 总被引：1，自引：0，他引：1
地震功率谱密度函数的频率范围和结构刚度变化对滑动屋盖摩擦控制系统减震效果的影响分析表明 :控制系统减震效果对地震功率谱的频域宽窄不敏感 ,而对功率谱所覆盖的结构自振频率敏感 ;结构刚度发生± 15 %的变化对减震效果的影响不大。分析还表明 ,滑动屋盖摩擦控制系统对于结构非线性地震反应有显著的减震作用 相似文献
30.
倾斜摄影三维模型作为一种地理数据,其数据安全问题不容忽视,数字水印技术可以为其版权保护提供有效的解决方案。本文基于倾斜摄影三维模型数据特征,根据其垂直方向上的稳定性,提出了一种基于距离映射机制的三维点云数据盲水印算法。首先,提取倾斜摄影三维模型中的点云并对其按照高度值排序;其次,将点云间相邻点的高度差作为信息载体,利用映射思想建立水印信息与水印嵌入位置的对应;最后,通过修改坐标值的奇偶性完成水印信息的嵌入。检测水印时通过顶点提取、排序、水平距离与水印位的映射和统计相邻点水印嵌入位置的奇偶性实现水印信息的提取。实验表明,该算法具有良好的不可感知性,并对平移、裁剪和旋转等常见攻击具有较强的鲁棒性。 相似文献