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多媒体信息隐藏通信及其盲提取技术/国之重器出版工程 版权信息
- ISBN：9787115531650
- 条形码：9787115531650 ; 978-7-115-53165-0
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
多媒体信息隐藏通信及其盲提取技术/国之重器出版工程 本书特色
1.反映当前混沌遮掩保密通信和信号盲提取的关键技术； 2.涉及新的多媒体信号保密通信及盲提取相关技术； 3.理论基础扎实，并辅以丰富的实例说明，读者更易理解； 4.展望多媒体保密通信领域今后的技术发展和应用前景。
多媒体信息隐藏通信及其盲提取技术/国之重器出版工程 内容简介
在通信环境日益复杂的大背景下，面对经济与信息优选化的趋势，信息已经成为当今社会很重要的战略资源之一，借助混沌载体对多媒体信号进行遮掩传输是当今信息安全通信领域中亟待解决的重要问题。本书结合多种变换域处理手段及优选的信号处理方式，侧重于算法在混沌保密通信领域中的典型应用，以多媒体信号为对象，将相关基础理论及近年来研究成果进行汇编，为相关技术研发人员及相关专业的研究生提供素材。 本书适合从事混沌保密通信、多媒体信息隐藏及盲信号处理领域的专业研究人员阅读，也可作为通信与信息系统、信号与信息处理专业研究生的专业课教材。
多媒体信息隐藏通信及其盲提取技术/国之重器出版工程 目录
第 1章 典型混沌系统及混沌遮掩 001
1．1 混沌的定义与特性 002
1．2 混沌的分析及判定方法 003
1．3 常见的混沌系统 005
1．3．1 Logistic混沌系统 005
1．3．2 Henon混沌系统 006
1．3．3 Lorenz混沌系统 008
1．3．4 Chen混沌系统 009
1．3．5 Qi混沌系统 011
1．4 混沌遮掩及保密特性 013
1．5 本章小结 013
参考文献 014
第 2章 正定含噪混沌遮掩及语音信号盲分离 017
2．1 ICA基本原理 018
2．2 正定系统模型建立 019
2．3 数字化编码方式 020
2．3．1 波形编码 021
2．3．2 参数编码 021
2．3．3 混合编码 022
2．4 二进制判决门限的选择 024
2．5 语音信号与混沌载体的时频分析 026
2．6 噪声影响及其分类 028
2．7 算法的评价指标 029
2．7．1 定性评价 030
2．7．2 定量评价 030
2．7．3 主观听觉感受 031
2．8 正定含噪系统中语音信号盲分离的实现 031
2．8．1 无干扰情况下语音信号盲分离 033
2．8．2 有干扰情况下语音信号盲分离 046
2．9 本章小结 055
参考文献 055
第3章 欠定含噪混沌遮掩及语音信号盲提取 057
3．1 欠定系统模型建立 058
3．2 欠定到正定模型的转化 059
3．3 经验模态分解算法 060
3．4 欠定含噪系统中语音信号的盲提取 062
3．5 算法可行性分析与验证 064
3．5．1 无干扰情况下语音信号盲提取 064
3．5．2 有干扰情况下语音信号盲提取 072
3．6 本章小结 077
参考文献 077
第4章 时频分析与欠定图像分离算法 079
4．1 信号模型与设计 080
4．2 基于特征向量聚类的混合矩阵估计 082
4．2．1 特征向量提取 082
4．2．2 特征向量聚类 083
4．3 源信号分离 084
4．3．1 Lp范数*小化模型 084
4．3．2 拉格朗日数乘法 085
4．4 算法实现 086
4．5 仿真实现与性能分析 086
4．6 本章小结 089
参考文献 090
第5章 基于序贯削减技术的图像盲提取算法 093
5．1 基于虚拟接收阵元的序贯削减技术 094
5．1．1 欠定系统模型 094
5．1．2 经验模态分解原理 095
5．1．3 顺序提取和削减处理 096
5．2 EMD单分量补足法的图像盲提取 097
5．2．1 单分量补足法模型 097
5．2．2 单分量补足法的仿真实现及性能分析 098
5．3 EMD多分量补足法的图像盲提取 103
5．3．1 多分量补足法模型 103
5．3．2 多分量补足法的仿真实现及性能分析 104
5．4 本章小结 109
参考文献 109
第6章 噪声对盲提取的影响 111
6．1 引言 112
6．2 信源噪声的影响分析 112
6．2．1 信源噪声模型 113
6．2．2 信源噪声模型的仿真实现及性能分析 113
6．3 接收传感器分布噪声的影响分析 117
6．3．1 接收传感器分布噪声模型 117
6．3．2 基于动态噪声相关度的接收传感器模型 118
6．3．3 动态接收传感器噪声模型的仿真实现及性能分析 119
6．4 信道噪声的影响分析 126
6．4．1 信道噪声模型 126
6．4．2 信道噪声模型的仿真实现及性能分析 127
6．5 本章小结 132
参考文献 132
第7章 含噪环境中接收天线低元化技术 133
7．1 基于信源噪声的低元化提取技术 134
7．1．1 信源噪声干扰的低元化提取模型 134
7．1．2 信源噪声背景下的低元化提取技术实现 134
7．2 基于接收传感器分布噪声的低元化提取技术 139
7．2．1 接收传感器分布噪声干扰的低元化提取模型 139
7．2．2 接收传感器分布噪声背景下的低元化提取技术实现 139
7．3 本章小结 145
第8章 信源噪声与VMD分量补足算法 147
8．1 引言 148
8．2 信号模型与设计 149
8．3 变分模态分解算法 149
8．3．1 VMD算法介绍 150
8．3．2 VMD变分问题的构造与求解 150
8．3．3 VMD算法实现步骤 151
8．4 图像信号VMD分量补足分离算法的实现 152
8．5 仿真实验与性能分析 153
8．5．1 仿真设计 153
8．5．2 噪声对仿真性能的影响分析 154
8．6 本章小结 159
参考文献 159
第9章 混沌遮掩图像分离及噪声影响分析 161
9．1 欠定混沌遮掩系统设计与实现 162
9．1．1 系统模型与设计 162
9．1．2 算法实现步骤 163
9．2 仿真实现与性能分析 164
9．2．1 仿真设计 164
9．2．2 信道噪声对仿真性能的影响分析 166
9．2．3 单通道噪声对仿真性能的影响分析 172
9．3 本章小结 178
参考文献 178
第 10章 混沌与压缩感知理论的研究现状 179
10．1 研究背景与目的意义 180
10．2 国内外研究现状 182
10．2．1 混沌理论及相关理论发展 182
10．2．2 压缩感知理论发展 183
10．2．3 混沌与压缩感知结合的研究进展 184
10．3 本章小结 185
参考文献 185
第 11章 压缩感知理论 189
11．1 压缩感知理论框架 190
11．2 信号的稀疏性表达 192
11．3 压缩感知的测量矩阵 194
11．4 压缩感知的重构算法 194
11．5 本章小结 197
参考文献 197
第 12章 图像重构及性能评价体系 199
12．1 引言 200
12．2 重构图像的质量分析 200
12．3 重构图像的安全性分析指标 201
12．4 本章小结 203
参考文献 203
第 13章 基于新三维超混沌的图像压缩感知与重构 205
13．1 引言 206
13．2 新三维离散超混沌系统 207
13．3 新三维离散超混沌系统的性能分析 207
13．3．1 李雅普诺夫指数 208
13．3．2 混沌系统的分岔图 209
13．3．3 混沌系统的复杂度 210
13．4 测量矩阵的构造与验证 211
13．5 图像压缩感知实验仿真与分析 213
13．5．1 探究重构算法对图像重构的影响 214
13．5．2 探究压缩比对图像重构的影响 215
13．5．3 不同测量矩阵的重构效果对比 217
13．6 本章小结 219
参考文献 219
第 14章 基于超混沌的图像压缩感知加密算法 221
14．1 引言 222
14．2 加解密方案设计 222
14．2．1 图像加密算法 224
14．2．2 图像解密算法 225
14．3 加解密方案仿真实验 225
14．4 加密算法的安全性分析 228
14．4．1 NIST测试 228
14．4．2 密钥空间 229
14．4．3 直方图分析 230
14．4．4 信息熵分析 232
14．4．5 相邻像素相关性分析 233
14．4．6 抗差分攻击能力分析 233
14．5 本章小结 235
参考文献 235
中英文对照表 237
名词索引 239
1．1 混沌的定义与特性 002
1．2 混沌的分析及判定方法 003
1．3 常见的混沌系统 005
1．3．1 Logistic混沌系统 005
1．3．2 Henon混沌系统 006
1．3．3 Lorenz混沌系统 008
1．3．4 Chen混沌系统 009
1．3．5 Qi混沌系统 011
1．4 混沌遮掩及保密特性 013
1．5 本章小结 013
参考文献 014
第 2章 正定含噪混沌遮掩及语音信号盲分离 017
2．1 ICA基本原理 018
2．2 正定系统模型建立 019
2．3 数字化编码方式 020
2．3．1 波形编码 021
2．3．2 参数编码 021
2．3．3 混合编码 022
2．4 二进制判决门限的选择 024
2．5 语音信号与混沌载体的时频分析 026
2．6 噪声影响及其分类 028
2．7 算法的评价指标 029
2．7．1 定性评价 030
2．7．2 定量评价 030
2．7．3 主观听觉感受 031
2．8 正定含噪系统中语音信号盲分离的实现 031
2．8．1 无干扰情况下语音信号盲分离 033
2．8．2 有干扰情况下语音信号盲分离 046
2．9 本章小结 055
参考文献 055
第3章 欠定含噪混沌遮掩及语音信号盲提取 057
3．1 欠定系统模型建立 058
3．2 欠定到正定模型的转化 059
3．3 经验模态分解算法 060
3．4 欠定含噪系统中语音信号的盲提取 062
3．5 算法可行性分析与验证 064
3．5．1 无干扰情况下语音信号盲提取 064
3．5．2 有干扰情况下语音信号盲提取 072
3．6 本章小结 077
参考文献 077
第4章 时频分析与欠定图像分离算法 079
4．1 信号模型与设计 080
4．2 基于特征向量聚类的混合矩阵估计 082
4．2．1 特征向量提取 082
4．2．2 特征向量聚类 083
4．3 源信号分离 084
4．3．1 Lp范数*小化模型 084
4．3．2 拉格朗日数乘法 085
4．4 算法实现 086
4．5 仿真实现与性能分析 086
4．6 本章小结 089
参考文献 090
第5章 基于序贯削减技术的图像盲提取算法 093
5．1 基于虚拟接收阵元的序贯削减技术 094
5．1．1 欠定系统模型 094
5．1．2 经验模态分解原理 095
5．1．3 顺序提取和削减处理 096
5．2 EMD单分量补足法的图像盲提取 097
5．2．1 单分量补足法模型 097
5．2．2 单分量补足法的仿真实现及性能分析 098
5．3 EMD多分量补足法的图像盲提取 103
5．3．1 多分量补足法模型 103
5．3．2 多分量补足法的仿真实现及性能分析 104
5．4 本章小结 109
参考文献 109
第6章 噪声对盲提取的影响 111
6．1 引言 112
6．2 信源噪声的影响分析 112
6．2．1 信源噪声模型 113
6．2．2 信源噪声模型的仿真实现及性能分析 113
6．3 接收传感器分布噪声的影响分析 117
6．3．1 接收传感器分布噪声模型 117
6．3．2 基于动态噪声相关度的接收传感器模型 118
6．3．3 动态接收传感器噪声模型的仿真实现及性能分析 119
6．4 信道噪声的影响分析 126
6．4．1 信道噪声模型 126
6．4．2 信道噪声模型的仿真实现及性能分析 127
6．5 本章小结 132
参考文献 132
第7章 含噪环境中接收天线低元化技术 133
7．1 基于信源噪声的低元化提取技术 134
7．1．1 信源噪声干扰的低元化提取模型 134
7．1．2 信源噪声背景下的低元化提取技术实现 134
7．2 基于接收传感器分布噪声的低元化提取技术 139
7．2．1 接收传感器分布噪声干扰的低元化提取模型 139
7．2．2 接收传感器分布噪声背景下的低元化提取技术实现 139
7．3 本章小结 145
第8章 信源噪声与VMD分量补足算法 147
8．1 引言 148
8．2 信号模型与设计 149
8．3 变分模态分解算法 149
8．3．1 VMD算法介绍 150
8．3．2 VMD变分问题的构造与求解 150
8．3．3 VMD算法实现步骤 151
8．4 图像信号VMD分量补足分离算法的实现 152
8．5 仿真实验与性能分析 153
8．5．1 仿真设计 153
8．5．2 噪声对仿真性能的影响分析 154
8．6 本章小结 159
参考文献 159
第9章 混沌遮掩图像分离及噪声影响分析 161
9．1 欠定混沌遮掩系统设计与实现 162
9．1．1 系统模型与设计 162
9．1．2 算法实现步骤 163
9．2 仿真实现与性能分析 164
9．2．1 仿真设计 164
9．2．2 信道噪声对仿真性能的影响分析 166
9．2．3 单通道噪声对仿真性能的影响分析 172
9．3 本章小结 178
参考文献 178
第 10章 混沌与压缩感知理论的研究现状 179
10．1 研究背景与目的意义 180
10．2 国内外研究现状 182
10．2．1 混沌理论及相关理论发展 182
10．2．2 压缩感知理论发展 183
10．2．3 混沌与压缩感知结合的研究进展 184
10．3 本章小结 185
参考文献 185
第 11章 压缩感知理论 189
11．1 压缩感知理论框架 190
11．2 信号的稀疏性表达 192
11．3 压缩感知的测量矩阵 194
11．4 压缩感知的重构算法 194
11．5 本章小结 197
参考文献 197
第 12章 图像重构及性能评价体系 199
12．1 引言 200
12．2 重构图像的质量分析 200
12．3 重构图像的安全性分析指标 201
12．4 本章小结 203
参考文献 203
第 13章 基于新三维超混沌的图像压缩感知与重构 205
13．1 引言 206
13．2 新三维离散超混沌系统 207
13．3 新三维离散超混沌系统的性能分析 207
13．3．1 李雅普诺夫指数 208
13．3．2 混沌系统的分岔图 209
13．3．3 混沌系统的复杂度 210
13．4 测量矩阵的构造与验证 211
13．5 图像压缩感知实验仿真与分析 213
13．5．1 探究重构算法对图像重构的影响 214
13．5．2 探究压缩比对图像重构的影响 215
13．5．3 不同测量矩阵的重构效果对比 217
13．6 本章小结 219
参考文献 219
第 14章 基于超混沌的图像压缩感知加密算法 221
14．1 引言 222
14．2 加解密方案设计 222
14．2．1 图像加密算法 224
14．2．2 图像解密算法 225
14．3 加解密方案仿真实验 225
14．4 加密算法的安全性分析 228
14．4．1 NIST测试 228
14．4．2 密钥空间 229
14．4．3 直方图分析 230
14．4．4 信息熵分析 232
14．4．5 相邻像素相关性分析 233
14．4．6 抗差分攻击能力分析 233
14．5 本章小结 235
参考文献 235
中英文对照表 237
名词索引 239
展开全部
多媒体信息隐藏通信及其盲提取技术/国之重器出版工程 作者简介
王尔馥，黑龙江大学教授、博士生导师，信息与通信工程学科带头人，黑龙江大学电子工程学院学位委员会、学术委员会、教学指导委员会委员，中国密码学会混沌保密通信专委会委员，中国电工技术学会会员。2009年在哈尔滨工业大学获得信息与通信工程博士学位，长期从事阵列信号处理、盲信号处理及混沌保密通信方面的教学和研究工作。出版专著《盲源分离及其在混沌信号处理中的应用》，在国内外期刊发表SCI/EI收录论文50余篇，主持国家自然科学基金2项、省部级项目10余项，获黑龙江省教学成果二等奖一项。
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