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該文針對圖像融合領(lǐng)域內(nèi)難于對先驗(yàn)知識加以利用的問題提出一種新的有監(jiān)督學(xué)習(xí)的Takagi Sugeno Kang (TSK)模糊系統(tǒng)圖像融合方法。該方法通過引入TSK模糊系統(tǒng)構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)圖像融合圖像庫進(jìn)行學(xué)習(xí)，將學(xué)習(xí)準(zhǔn)則記錄下來形成融合模型，并指導(dǎo)新的圖像融合過程。不同于傳統(tǒng)方法，該方法可以有效地避免模型參數(shù)擇優(yōu)的難題，在融合圖像質(zhì)量和適用范圍方面表現(xiàn)出一定的優(yōu)勢。從單一類型圖像融合和多種類型圖像融合兩個(gè)角度進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究，實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明該方法的有效性。

該文首先從變分學(xué)的角度分析Le等人(2007)基于全變差的圖像泊松去噪模型，得到該模型解的一框式約束限制。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合交替方向乘子算法(ADMM)，給出了基于框式約束的快速全變差圖像泊松去噪算法，并證明了該算法的收斂性。最后，數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該快速算法的可行性與有效性。

基音在語音編碼中通常采用7bit無失真均勻量化。由于濁音段語音的基音普遍具有緩慢漸變的特點(diǎn)，為了更有效地去除前后幀基音之間存在的相關(guān)性，該文基于Eriksson和Kang提出的4bit基音量化算法，針對漢語語音進(jìn)行研究，實(shí)現(xiàn)了一套4~6bit基音量化算法。該算法計(jì)算簡單，無需碼書存儲(chǔ)。將此基音量化方案應(yīng)用于WI模型和WI編碼器，主觀A/B聽力測試結(jié)果表明，該方案在高效量化基音的同時(shí)保證了合成語音質(zhì)量幾乎沒有損失，完全滿足低速率WI編碼器對量化基音的要求。

Lai-Massey結(jié)構(gòu)是由IDEA算法發(fā)展而來的一個(gè)分組密碼結(jié)構(gòu)，F(xiàn)OX系列密碼算法是該密碼結(jié)構(gòu)的代表。該文從差分概率關(guān)于獨(dú)立等概輪密鑰的平均概率上界和給定起點(diǎn)和終點(diǎn)的線性鏈的平均概率上界兩個(gè)角度出發(fā)，研究Lai-Massey 結(jié)構(gòu)的差分和線性可證明安全性。該文證明了2輪Lai-Massey結(jié)構(gòu)的非平凡差分對應(yīng)關(guān)于獨(dú)立等概的輪密鑰的平均概率 $ \le p{}_{\max }$ ；證明了當(dāng)Lai-Massey 結(jié)構(gòu)的F函數(shù)是正型置換時(shí)，輪數(shù) $r \ge 3$ 的非平凡差分對應(yīng)關(guān)于獨(dú)立等概的輪密鑰的平均概率 $ \le p_{\max }^2$ 。針對給定起點(diǎn)和終點(diǎn)的線性鏈的平均概率上界，該文也獲得了類似的結(jié)論。

SIMON算法是由美國國家安全局(NSA)在2013 年推出的一簇輕量級分組密碼算法，具有實(shí)現(xiàn)代價(jià)低、安全性能好等優(yōu)點(diǎn)，其輪函數(shù)采用了$F(x) = (x < < < a){{\& }}(x < < < b) \oplus (x < < < c)$類型的非線性函數(shù)。該文研究了移位參數(shù)(a,b,c)一般化時(shí)SIMON類算法輪函數(shù)的線性性質(zhì)，解決了這類非線性函數(shù)的Walsh譜分布規(guī)律問題，證明了其相關(guān)優(yōu)勢只可能取到${{0}}$或${2^{ - k}}$，其中$k \in Z$且${{0}} \le k \le \left\lfloor {{2^{ - 1}}n} \right\rfloor $，并且對于特定條件下的每一個(gè)$k$，都存在相應(yīng)的掩碼對使得相關(guān)優(yōu)勢等于${2^{ - k}}$，給出了相關(guān)優(yōu)勢取到${2^{ - 1}}$時(shí)的充分必要條件及掩碼對的計(jì)數(shù)，給出了特定條件下非平凡相關(guān)優(yōu)勢取到最小值時(shí)的充分必要條件與掩碼對的計(jì)數(shù)。

在分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中，當(dāng)節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障時(shí)局部修復(fù)碼(LRC)可以通過訪問少量其他節(jié)點(diǎn)來恢復(fù)數(shù)據(jù)，然而LRC的局部度不盡相同，該文構(gòu)造了短碼長且局部度較小的四元LRC。當(dāng)碼長不超過20，最小距離大于2時(shí)，若四元距離最優(yōu)線性碼的生成陣維數(shù)不超過校驗(yàn)陣維數(shù)，可利用其生成陣給出LRC，否則利用其校驗(yàn)陣給出LRC。對已構(gòu)造的LRC的生成陣或校驗(yàn)陣，利用刪除、并置等方法得到新矩陣，從而構(gòu)造出190個(gè)碼長$n \le 20$，最小距離$d \ge 2$的LRC。除12個(gè)LRC外，其他LRC是局部度最優(yōu)的。

經(jīng)典數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊系統(tǒng)在獲取模糊規(guī)則時(shí)，會(huì)考慮數(shù)據(jù)的所有特征空間，其帶來一個(gè)重要缺陷：如果數(shù)據(jù)的特征空間維數(shù)過高，則系統(tǒng)獲取的模糊規(guī)則繁雜，使系統(tǒng)復(fù)雜度增加而導(dǎo)致解釋性下降。該文針對此缺陷，探討了一種基于模糊子空間聚類的〇階L2型TSK模糊系統(tǒng)(Fuzzy Subspace Clustering based zero-order L2- norm TSK Fuzzy System, FSC-0-L2-TSK-FS)構(gòu)建新方法。新方法構(gòu)建的模糊系統(tǒng)不僅能縮減模糊規(guī)則前件的特征空間，而且獲取的模糊規(guī)則可對應(yīng)于不同的特征子空間，從而具有更接近人類思維的推理機(jī)制。模擬和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的建模結(jié)果表明，新方法增強(qiáng)了面對高維數(shù)據(jù)所建模型的解釋性，同時(shí)所建模型得到了較之于一些經(jīng)典方法更好或可比較的泛化性能。

該文針對在密集多徑室內(nèi)環(huán)境中超寬帶(UWB)信道的延遲擴(kuò)展時(shí)間長，脈沖超寬帶(IR-UWB)系統(tǒng)在高速數(shù)據(jù)傳輸時(shí)碼間干擾(ISI)嚴(yán)重致使誤碼率(BER)增加以至于系統(tǒng)無法工作的問題，基于ISI的成因，提出了一種分?jǐn)?shù)間隔判決反饋居中均衡(FS-DFME)均衡接收機(jī)，該均衡接收機(jī)能夠聯(lián)合實(shí)現(xiàn)匹配濾波和信道均衡，從而能夠有效地收集多徑信號能量和抑制ISI影響。研究結(jié)果表明均衡接收機(jī)的觀察窗口長度是影響ISI消除效果的重要參數(shù)；與線性均衡(LE)和分?jǐn)?shù)間隔判決反饋非居中均衡(FS-DFNME)均衡接收機(jī)相比，F(xiàn)S-DFME均衡接收機(jī)能夠更加有效地消除ISI，提高系統(tǒng)的BER性能。

該文在高級加密標(biāo)準(zhǔn)(AES)快速算法的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一組基于可配置處理器NiosII上的擴(kuò)展指令，用于IEEE802.15.4標(biāo)準(zhǔn)媒體訪問控制層中基于AES算法的計(jì)數(shù)器模式和密碼分組鏈接消息驗(yàn)證碼(AES-CCM)協(xié)議的硬件加速。該文首先推導(dǎo)出快速算法中用于輪變換的查找表與S盒的邏輯關(guān)系，然后通過復(fù)合域變換方法用硬件電路實(shí)現(xiàn)S盒的計(jì)算，從而消除了支撐擴(kuò)展指令集的硬件邏輯對片上存儲(chǔ)空間的消耗。同時(shí)給出該協(xié)議基于查表法的擴(kuò)展指令集和協(xié)處理器的設(shè)計(jì)方案，并在EP2C35芯片上進(jìn)行實(shí)現(xiàn)和對比。該方案僅消耗223個(gè)邏輯單元(LE)，吞吐量為668.7 kbps，時(shí)鐘周期數(shù)比軟件算法加速174.6倍，芯片面積僅為協(xié)處理器方案的9.5%，顯著降低了無線傳感網(wǎng)節(jié)點(diǎn)設(shè)備的成本和功耗。