简介：加密算法需要提供加密密钥、48bit蓝牙地址、主单元时钟比特与128bit随机数RAND,初始化密钥Kinit是蓝牙初始化过程中使用的链路密钥,每一对要实现认证与加密的蓝牙单元都要执行初始化过程

简介：FP_growth算法是一种不产生候选项集的关联分析算法,克服了Apriori算法需要产生候选项集的缺点,提高了效率。但是在挖掘FP树时,没有按长度对条件模式基排序,再按条件模式基中各项的长度判断各项之间的子集关系从而快速挖掘频繁项集。实验表明改进后的算法比原算法在效率上有了显著提高。

简介：对于交叉或变异染色体适应度函数值差异过小导致的进化停滞问题,遗传算法中解决进化停滞问题的可行方案,网络优化问题中出现的进化停滞问题就是其中一个例子

简介：图像分割4.1图像分割算法的定义与分类在图像的研究和应用中,3.详细讨论了图像分割中的基于阈值的图像分割方法,全局阈值分割方法在图像处理中应用比较多

简介：随着指纹识别技术的广泛应用，人们对指纹匹配速度和精度的要求越来越高。为了满足用户的需求，研究人员提出了许多优秀的匹配算法，其中点匹配算法是目前研究较广泛的一种算法。由于指纹录入时产生旋转、平移和非才性形变，一般在进行精确的匹配之前先将指纹进行校正。切践校正算法简单，有利于解决指纹录入时产生的旋转和平移，提高匹配速度。在点匹配算法中，利用特征点的方向信息和坐标信息进行匹配，同时采用自适应阀值法，对指纹录入时产生的非玑性形变具有较好的鲁棒性，可以提高识别率。

简介：重点讨论了基于遗传算法理论的图像分割问题,只适于对一些简单的背景和目标图像的灰度差别很大的图像的处理,遗传算法处理流程中

简介：介绍了一种实数快速傅里叶变换(FFT)的设计原理及实现方法,利用输入序列的对称性,将2N点的实数FFT计算转化为N点复数FFT计算,然后将FFT的N点复数输出序列进行适当的运算组合,获得原实数输入的2N点FFT复数输出序列,使FFT的运算量减少了近一半,很大程度上减少了系统的运算时间,解决了信号处理系统要求实时处理与傅里叶变换运算量大之间的矛盾.同时,给出了在TMS320VC5402DSP上实现实数FFT的软件设计,并比较了执行16,32,64,128,256,512,1024点实数FFT程序代码与相同点数复数FFT的程序代码运行时间.经过实验验证,各项指标均达到了设计要求.

简介：K-均值聚类算法（K-means）是基于划分的聚类算法中的典型算法，针对K-means算法初始聚类中心存在对K依赖的缺陷，提出一种新的选取K-means算法初始聚类中心的方法，该方法提高聚类结果的有效性和稳定性；还提出一种极值选择法，将最大距离法和最小距离法相结合，进一步提高初始聚类中心选择的准确性。

简介：本文提出了一种基于余数条件稳定性的自适应盲水印算法，并将DC和AC系数结合进行水印的嵌入。使用余数设置的方法在四个系数中嵌入水印，将它们的余数关联起来。并利用视觉掩蔽效应自适应地选择嵌入强度，使得不可见性和鲁棒性得到很好的折中。通过对系数的重组，对灰度水印权值较高的位（高平面位）进行重点保护，使提取的水印质量得以提高。改进了通常在DC系数中嵌入水印是非盲算法和嵌入容量较小的缺陷，同时避免了DC系数改变过大引起的块效应。实验证明该算法取得了很好的效果。

简介：复杂图像中对特定目标的检测和定位是机器视觉领域的难点之一。提出使用中层视觉元素描述检测目标,以建立权值模板图像;然后对目标图像和权值模板进行加权SIFT特征匹配得到最优匹配位置,从而实现目标检测。该方法以自行车为检测目标进行实验,检测率达到86%,优于传统SIFT-AdaBoost和HOG-SVM检测方法。实验结果表明该方法能够减少复杂图像中背景干扰的问题,对于不同姿态的目标进行检测也有较强的鲁棒性。

简介：随着数据库应用的不断深化，数据库的规模急剧膨胀，人们需要对这些数据进行分析，从中发现有价值的信息。但是数据库管理系统本身却没有提供有效的工具和方法来利用这些数据，因此数据挖掘成为当今研究的热点。本文即以混合遗传算法为基础对数据挖掘中的算法问题进行系统研究。

简介：实现以语音为载体的信息嵌入,该算法也可以在语音中嵌入文本、图像等信息数据,且该算法可以用于在语音信号中隐藏文本、图像等信息数据

简介：步骤7从成熟克隆集合中选择n个亲和力最高的抗体作为记忆抗体的候选,进化过程中抗体与抗原的距离变化情况如表2所示,第3幅图和第4幅图分别是进化到第10代和第20代的抗体集

简介：本文阐述了一个网页自动分类系统的设计和实现。设计了一种有效的网页噪音数据过滤算法,并针对kNN算法的主要缺陷进行了改进,提出一种基于中心文本的kNN算法,通过中心文本的获取提高了算法的效率。实验结果表明这两种算法可以改善分类系统的性能。

简介：为了获得指纹检测概率和视觉质量的平衡性能,提出基于SVD-GA的量化指纹优化算法。首先对载体图像的离散余弦变换域进行奇异值分解,然后根据视觉模型调节量化嵌入的强度,在原始图像的最大奇异值分量嵌入指纹信息,最后利用遗传算法优化指纹的量化嵌入参数,以权衡指纹算法的共谋抵抗性能和视觉保真度。实验结果表明,提出的指纹算法具有较好的抗共谋攻击能力和视觉保真度。

简介：基于遗传算法的最大类间方差法分割后图像,将最后一代群体中适应度最大的个体作为最优结果,即在当前种群中每次选取两个个体按设定的交叉概率（0.7）进行交叉操作

简介：为了进一步优化神经网络算法,提高网络神经算法的速率并提高其稳定性,就现有BP算法所存在的收敛速度慢以及容易陷入局部极小值的弊病,我们将进一步通过一般改进算法解决在神经网络结构优化过程中依然无法解决的问题。依据遗传算法的特征,进一步在经过改进的压缩映射遗传的基础上提出了BP神经网络优化方案。泛函分析中压缩映射原理的应用,一方面解决了困扰人们的BP神经网络算法所固有的缺点,显著地提高了神经网络算法的收敛速度,而且解决了BP神经在运行的过程中和网络连接权值初值的取值紧密相连的缺点。经过大量的计算我们得到如下数据：经过优化改进后,训练时间节约了8.3%,训练步数降低了近17.4%。经过大量的研究实验表明：经过改进后的BP神经网络算法取得了良好的效果,十分具有应用价值。

简介：其中W(p1)=W(p0)．F(t1)=0.90．0.90=0.81,W(p5)．F(t6)=0.53．0.75=0.40,W(p0))且p=P0

简介：随着科技的飞速发展，现如今世界已经步入信息时代，掌握一定的计算机技能是每一个当代人必备的一项生存手段。计算机学习和数学知识紧密联系在一起，我们数学中经常见到的初等函数比如对数函数、指数函数以及三角函数等都叫做超越函数，如何用超越函数来做一些基本简单的计算机算法编程呢？这对于初学计算机编程的人员来讲，是非常有必要学习和掌握的，笔者通过对于数学知识中超越函数的理解和总结，开深入探讨将其应用于计算机的算法研究中，希望，本文的研究能够为广大运用计算机编程和制作算法的工作者和学习者带来些许帮助。

简介：近年来,我国科技的飞速发展,使物联网在各个领域中的应用变得越来越广泛,并为我国各个领域的发展带来了一次新的技术革命。物联网是通过无线传感器网络来实现其感知功能的,不过由于无线传感网络具有开放性的特点,因此环境噪声很容易会对其传感信号造成影响,而如果仅仅采用压缩感知的方法来对数据进行欠采样,势必会造成欠采样数据的不完整,进而导致其对环境噪声更加敏感。为了解决这一问题,本文便对基于物联网的无线传感信号重构算法进行深入的研究,以期能够为物联网技术的进一步发展做出贡献。