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胡勃宁

作品数:8 被引量:4H指数:2
供职机构:河北科技大学信息科学与工程学院更多>>
发文基金:河北省教育科学'十一五'规划课题河北省科技厅科技攻关项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 6篇期刊文章
  • 1篇会议论文
  • 1篇专利

领域

  • 6篇自动化与计算...
  • 4篇电子电信

主题

  • 2篇多径
  • 2篇多径干扰
  • 2篇数字水印
  • 2篇水印
  • 2篇鲁棒
  • 2篇鲁棒性
  • 2篇接收机
  • 2篇RAKE接收
  • 2篇RAKE接收...
  • 1篇直接序列扩频
  • 1篇生成器
  • 1篇视觉
  • 1篇数字水印算法
  • 1篇水印算法
  • 1篇通信
  • 1篇通信抗干扰
  • 1篇透明性
  • 1篇中文翻译
  • 1篇网络
  • 1篇网络空间安全

机构

  • 8篇河北科技大学
  • 1篇西安电子科技...

作者

  • 8篇胡勃宁
  • 5篇赵瑞梅
  • 5篇连华
  • 2篇庞华伟
  • 2篇崔慧敏
  • 2篇张光华
  • 1篇张毅
  • 1篇王亚芳
  • 1篇崔惠敏

传媒

  • 2篇黑龙江科技信...
  • 1篇内蒙古大学学...
  • 1篇信息网络安全
  • 1篇邢台职业技术...
  • 1篇软件导刊

年份

  • 3篇2024
  • 2篇2010
  • 1篇2009
  • 2篇2008
8 条 记 录,以下是 1-8
排序方式:
基于小波变换的数字水印算法设计被引量:2
2010年
提出了一种基于小波变换域的盲检测数字水印算法.对载体图像进行二级小波变换,以一级小波变换中的水平细节子带系数为参考,自适应地调整同方向二级小波系数来实现水印信息的嵌入.实验结果表明,嵌入的水印具有较好的透明性和鲁棒性,并且可实现水印信息的盲提取.
连华赵瑞梅胡勃宁
关键词:数字水印小波变换鲁棒性透明性
一种盲数字水印算法的Matlab实现
2008年
介绍了数字水印技术的一般处理方法,给出了一种DCT域盲水印的嵌入和提取的具体操作处理过程,并以Matlab为开发工具,对DCT域图像水印的嵌入与盲检测进行仿真。实验结果表明,该算法对一些常见的攻击,如JPEG压缩、滤波、噪声、剪切具有一定的鲁棒性。
赵瑞梅连华胡勃宁
关键词:数字水印DCT变换盲检测
网络信息隐藏模型和提取模型的构建方法及设备
本申请适用于网络空间安全技术领域,提供了网络信息隐藏模型和提取模型的构建方法及设备,该方法包括:获取需要隐藏的目标网络信息样本和承载目标网络信息的载体样本,以及第一生成器、第二生成器、第一判别器和第二判别器;将目标网络信...
屈梦楠胡勃宁陈放常继友魏传祥张光华
直接序列扩频通信技术及其军事应用
在简述直接序列扩频通信基本原理的基础上,讨论了直接序列扩频通信的特点,分析直接序列扩频通信系统的抗干扰能力,提出了几种用于提高该通信系统抗干扰能力的具体方法。最后论述了直接序列扩频通信系统在军事方面的应用。
庞华伟崔慧敏连华赵瑞梅胡勃宁张毅
关键词:直接序列扩频通信抗干扰军事应用
文献传递
CDMA系统中的分集接收技术研究被引量:2
2010年
分集接收技术在蜂窝移动通信系统中广泛使用。文中介绍了分集接收技术及其在CDMA移动通信网络中的应用,重点分析了RAKE接收机的原理及性能。
连华崔惠敏赵瑞梅胡勃宁王亚芳
关键词:分集接收多径干扰RAKE接收机
RAKE接收机原理及仿真设计
2009年
RAKE接收技术是采用码分多址的蜂窝移动通信系统的关键技术之一。分析了RAKE接收机的原理,采用MATLAB仿真软件对RAKE接收机进行了仿真,对仿真结果进行了分析,仿真结果表明RAKE接收机起到了抗多径干扰的目的,接收信号的信噪比得到了改善。
连华赵瑞梅胡勃宁崔慧敏庞华伟
关键词:多径干扰RAKE接收机系统仿真MATLAB
基于JSMA对抗攻击的去除深度神经网络后门防御方案
2024年
深度学习模型缺乏透明性和可解释性,在推理阶段触发恶意攻击者设定的后门时,模型会出现异常行为,导致性能下降。针对此问题,文章提出一种基于JSMA对抗攻击的去除深度神经网络后门防御方案。首先通过模拟JSMA产生的特殊扰动还原潜藏的后门触发器,并以此为基础模拟还原后门触发图案;然后采用热力图定位还原后隐藏触发器的权重位置;最后使用脊回归函数将权重置零,有效去除深度神经网络中的后门。在MNIST和CIFAR10数据集上对模型性能进行测试,并评估去除后门后的模型性能,实验结果表明,文章所提方案能有效去除深度神经网络模型中的后门,而深度神经网络的测试精度仅下降了不到3%。
张光华张光华王鹤胡勃宁
基于跨模态互译渲染模型的预训练视觉翻译技术
2024年
如何在保证风格不变的情况下将图片中的外文替换为中文是一个有趣并富有挑战的问题。为此,针对图像中文本的跨语言转换提出一种预训练视觉翻译技术,结合文字检测、字体识别、OCR、图像修复、机器翻译及图像渲染技术构建跨模态自适应互译渲染模型,以保持原文风格和排版样式。首先使用EAST算法定位并提取文字区域;其次采用ResNet识别字体样式,CTC-OCR提取文字内容并由GPT模型进行翻译;最后由LaMa算法修复文字区域后,采用区域坐标渲染算法将翻译文字融入修复图像,实现高质量视觉翻译。由评估员对翻译效果进行定量评估,该方法主观评估分数达到7.90,具有较高准确性。
屈梦楠靳宇浩胡勃宁
关键词:GPT中文翻译
共1页<1>
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