奇异的树叶作文

奇异的树叶作文（精选15篇）

1.奇异的树叶作文 篇一

在一个星球上的某个角落，有一位叫做小米的人，她是一位小学生，她跟同学的感情一直都很好，但其实，在他的平常生活中还有一个世界，被称为”异想世界”。

在一个很平凡的日子里，小米在一间有很多绿色植物的植物园里观察植物，她为了把自然作业做好，而到了植物园中，后来她得准备前往异想世界，在去的过程中，只要绕过她所在的`国家，就能到达异想世界，但不一定要用路上的交通工具，天空中的交通工具也行，就这样，她到了异想世界，在那儿，不仅有众多美丽的风景还有许多奇特的动植物和建筑物，她已经赶不上那里的上课时间，她要上什幺课呢?当然是特别的魔法课啦!

在他们正聊天时，魔法师走进来了，后来，她经过了好几天，终于学会了魔法，但是，还有很多进阶的魔法还没学会，一年过后，她学会了很多进阶的魔法，这时，魔法老师跟他说：”从现在起，你不可以让你的家人、朋友和不认识的人来到这里，更不可以让他们看到你回去，否则你的魔法就会通通消失，而且再也不能来到这个世界!”结果，在某一天的夜晚，她的祕密被发现了，她的父母到房间看她时，她刚好从窗户外头飞了出去，之后就发出了一道光芒，而她隔天才发现她的魔法不见了。

我觉得在这个故事之中，她应该要小心一点才是，这样她才不会失去她原有得东西，而这个故事也告诉我们，若没有好好在正确的时间做该做的事，就会受到处罚。

2.奇异的树叶作文 篇二

洞穴按地下空间的形成原因分为原生洞穴和次生洞穴。原生洞穴的地下空间与周围岩壁同时形成,一般来说,与地下水没有关系,其中最主要的是由火“炼制”的熔岩隧道(俗称火山洞)。最大的火山洞穴位于夏威夷岛,该岛本身就是火的杰作。火山洞穴由流动岩浆的内外温差造成,外面的冷却快,就结成硬壳,而中部的岩浆保持高温继续流动,就不断向前形成洞道。

次生洞穴是先形成岩石,然后岩石又受各种外力作用形成洞穴,其中包括各种自然力侵蚀作用形成的洞穴。比如海浪拍打侵蚀形成的海蚀洞穴;干旱地区的风成洞穴;土层中的潜蚀洞穴等。而最重要的,也是洞穴科考和研究的主要对象是我们通常所说的溶洞,也就是喀斯特洞穴。喀斯特是前南斯拉夫西北一个高原的名字,那里覆盖着大量的石灰岩,最早对其研究的学者便以之命名类似地貌,也就是著名的喀斯特地貌。地表水在运动过程中对所经过的沉积物或岩石有着重要的侵蚀作用,既包括水动力作用下的碎屑物搬运,又包括水对岩石或沉积物的化学溶蚀,还包括碎屑物在搬运过程中的磨蚀。喀斯特地貌就是地下水对碳酸盐岩侵蚀作用的结果,在水流作用下,形成陡峭的海岸、弯曲的沟壑、高高的冰蚀悬谷、气势磅礴的大峡谷。

“水滴石穿”就是水化学侵蚀作用的写照,溶洞的形成也是石灰岩地区地下水长期溶蚀的结果。水将可溶性基岩溶解为重碳酸钙,年复一年,洞道空间不断扩大,到无法承受顶部重力的时候,产生坍塌。坍塌物又随水流被带出,水流继续溶蚀基岩,如此反复,洞系也就形成了。如果用化学来解释可以归纳为:CaC03+H20+C02→Ca(HC03)2(岩石溶解形成洞穴)和Ca(HC03)2→CaCO3↓+H2O+CO2↑(析出沉淀形成钟乳石)。水流顺势而下,它遇到坚固的岩层,就会改变方向,洞穴随之横向延伸;当下方岩层变得松软,水流在重力作用下就会继续向下渗年没有阳光的地底,是不可能出现原始森林般的繁荣景象的。因此,洞穴中的巨蟒和怪兽只不过是想象,这里的常住居民只有较为低等的昆虫、鱼类,还有一些临时寄居的透,这样形成的洞穴也就越来越深。

岩溶洞穴不仅是美丽的自然景观,还为万千生命提供了栖息地,许多动物在地下岩洞中,特别是许多长年生活在地下的动物。但是在常老鼠、蛇、蝙蝠和雨燕。

沿着这些洞穴的内壁缓缓向下,人们仿佛来到时空的隧道。那些沉睡了几十万年以上的岩层,它们是地球气候和环境变迁的宝贵的见证人,如今就这样直接地展现在人们眼前。大自然的魅力就在于它的变化无常,研究者们的动作必须要快,因为这些季节性很强的洞穴堪称是瞬息即逝的。在下一个季节,水流也许就会选择其他路径。

3.奇异的黄山作文 篇三

来到黄山，眼前的奇观让我目瞪口呆——看！人山人海，好像成千上万只蚂蚁在叠峦起伏的群峰中挪动；挤！肩并肩，踵接踵，好像蚊子飞进，会被挤死。黄山真险啊！爬上陡峭的山道非得拉着铁索不可，最险的要数“鲫鱼背”了，这是两山之间架起的一座天桥，低头向下一望，真让人胆战心惊；黄山真高啊！一座座山峰拔地而起、高耸入云，像一把把利剑直插云霄；黄山真奇啊，怪石嶙峋、千奇百怪，有的像仙女弹琴，有的像猴子观海，还有的像仙人指路，各个栩栩如生、活灵活现。

山道中，一位老人映入我的眼帘：他满头银发，面前放着一块画板，下面摆放着墨汁和毛笔。游人经过，都要伫足观看。我走近一看，原来是老人正画迎客松。我呆呆地看着，老人看了我的神态，说：“孩子，想学国画吗？”我愣了一下，说：“是啊，老爷爷。”老爷爷让我拿出一块画板，把毛笔蘸了点墨汁，开始手把手地教我画画。先画树枝，可是，我的手一点儿也不听使唤，一抖一抖的，画出来的线条像蛇爬的——弯弯曲曲。老爷爷说：“画画时手不要抖，要静下心来，”我慢慢地静下心，继续画，先画主干，再画枝干，然后画枝干上的鳞片，最后画松针——这样才有层次感。老爷爷说过，松针要有重叠，前面的墨重些，后面的墨淡些，我按照他的方法画了起来，可是，我把松针画得有粗有细的，和老爷爷的相比，差多了，我并不灰心，又画了起来，费了九牛二虎之力，才画好了松针。虽然我的画没有老爷爷的好看，但是，我也心满意足——总算学习了国画。

4.想象作文：奇异的旅程 篇四

想象作文：奇异的旅程

参加夏令营的小娜娜在神农架原始森林里迷路了。她身上除一个照相机与一点小食品外，没有了其他的东西，小娜娜一个人在原始森林里摸索着。差不多过了半个小时，她还是找不到出路，眼看着天就黑了，小娜娜又是担心又是害怕，不禁哇地一声哭了出来。沙沙，沙沙。小娜娜的耳边响起了一阵奇怪巨的声音，小娜娜心里不由地奇怪起来：在这一大片林海里面会有人吗？不是人又会是什么呢？小娜娜鼓起勇气，大声喊道：你是什么人，如果是人的话你就来救救我，好吗？突然间，小娜娜看见了一个像人，但是全身上下都是长毛的东西。她的心里一下子闪过了一个念头：这不是传说中的神农架野人吗？那个野人突然拉住小娜娜的小手，然后飞森林的深处，小娜娜不知何故，忽晕倒了︹ 她醒来时，发现自己正在一个奇怪的房间里，那房里仅有一个草垫，其余的什么都没有，小娜娜飞快地拿出相机来，拍了几张照片。到了晚上，那个野人又回来了，他的手里拿着一只兔子，给小娜娜吃，小娜娜没有吃，因为这实在令人非常的恶心。又过了两天，小娜娜已经会与野人作一些简单的对话了。一次偶然的机会，小娜娜看见了野人正在睡觉，她静悄悄地拿起了相机对着那个野人拍了一张相片，以作为纪念，因为小娜娜有一种预感，她肯定会回到原来的世界的。大概又过了几天，小娜娜终于用不流利的语言对那个野人说：你能让我回到原来的世界吗？野人回答道： 可以，不过你得先跟我去一个地方！小娜娜听到可以回到原来的世界高兴还来不及呢，怎会想到野人将带她去一个终生难忘的地方呢？于是小娜娜随口就说了一声：好！他们各自准备了一下子，然后出发来到了一片空地。说时迟那时快，刹那间在空地上出现了一架奇怪的飞船，小娜娜上了飞船，他们就飞上了宇宙！小娜娜终于明白了飞碟与野人的关系，原来野人就是外星人！那个野人手里拿着一台微型的机器，他要求小娜娜坐在他前方一个金黄色的椅子上。小娜娜突然想起来在电视上的这种的情节，原来那个野人要给她洗脑，这是多么的可怕呀！不过她已被四根电线给绑住了，无奈只好坐上椅子，一眨眼的工夫，小娜娜就晕倒了。不知过了多久，小娜娜慢慢睁开了眼睛，看见的不再是飞船也不是野人，更不是那奇怪的地方神农架的原始森林，而是她最熟悉的地方。她的家与她的同学、朋友与亲人。当大家看见她醒后都不约而同地问些你这几年去了哪里，怎么还会回来等问题，但是小娜娜怎么想也想不起来，只是记得野人、相片与飞船。大约又过了几年，小娜娜已是一位美丽的少女了，她才完全想起那一次奇异的旅程与经过，仔细一算历经两年，不过娜娜却说她确信最多只有十天而已。来，她所照的相片成了珍贵的文物，不过大家始终无法知道，为何那里与现在的时间会不一样，也许到了将来人类会明白。也许这是一个谜，一个无法解开的谜，直到永远，永远︹

5.我的奇异老爸作文 篇五

岁月悠悠，岁月虽然美丽，但也冷酷无情，就像一把刻刀，在慢慢地改变我们的模样，一刀一刀又一刀地刻在爸爸的脸上，化作皱纹，曾经那个英俊的老爸已经渐行渐远。

爸爸已经四十多岁了，但仍保有一颗儿时的心，妈妈为我新买的.玩具，按理说应该我先玩，但是老爸总是说：“嘿，儿子，先让老爸来探探其中的奥秘。”我就又无奈的把玩具给了老爸，这是，妈妈总是说：“看都多大了，还跟小孩似的。”

爸爸不但有童心，他在家里还有一颗“贼心”，还是“夜行贼”。

晚上，爸爸总是喜欢等到其他人都睡下后，吃一些妈妈平日定的“禁品”才可以安心入睡。“禁品”食物总是莫名其妙的消失。起初，妈妈还以为是老鼠，还特意的买了一些粘鼠板，但每天早上一看粘鼠板都是空空如也，妈妈自言自语地说：“现在的老鼠进化了？认识粘鼠板了？”

一天，晚上妈妈起床上厕所，突然发现厨房里的灯亮着，还以为是谁忘关了，就顺手去关，却发现老爸正津津有味地吃着“禁品”，妈妈的出现把老爸吓了一跳，手中的“禁品”都掉地上了，还没等妈妈开口，老爸用他那三寸不烂之舌说了一通歪理，弄的妈妈哑口无言，不得不原谅老爸。就说道：“好吧，就原谅你这个大老鼠一次吧！”

6.基于奇异值分解的灰度水印算法 篇六

随着数字技术和因特网技术的快速发展,多媒体作品(图像、视频、声频)传播的范围和速度突飞猛进,同时盗版现象也愈演愈烈。于是保护数字音像产品的版权,维护创作者的合法利益,成为关系文化市场繁荣的重大课题。数字水印(digitalwater-marking)技术正是在这个背景下诞生的,并作为一种潜在的解决方案已受到广泛关注,成为国际学术界研究的一个热点[1,2,3]。

现在大多数图像水印研究集中在不可见水印研究上,不可视水印算法从实现上基本上可以分为两类:空域方法和变换域方法。空域方法通过直接改变图像某些像素的灰度值来加入水印,而变换域方法先对图像作某种变换。例如DCT[4,5,6], DWT[7,8,9],然后通过改变某些变换系数来加入水印。

1 水印算法

1.1 Arnold变换

Arnold变换对于数字图像来说,可以将其看作是一个函数在离散网格点处的采样值,这样就得到了一个表示图像的矩阵。矩阵中元素的值是对应点处的灰度值或RGB颜色分量值,对于正方形数字图像,离散化的Arnold绘制一个猫脸图像,通过如下变换完成:

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其中,N为图像的宽度和高度。通过变换,猫脸图像由清晰变模糊,这实际上是一点点的位置移动,并且这种变换是一一对应的。此外,这个变换可以迭代地做下去,并且最终恢复到原始图像。

图1-2分别为cameramen原图及经过单步Arnold变换后显示的图像。

1.2 奇异值理论

在图像中应用奇异值分解的主要理论背景是:图像的奇异值稳定性非常好。即当图像被施加较小扰动时。图像奇异值不会有太大变化:延伸开来,当图像奇异值有较小扰动时,图像仍具有非常好的稳定性。

在水印的嵌入过程中先做n×n灰度图像A的奇异值分解,得到两个正交矩阵U,V及一个对角阵S。A=USVT,S表示元素为非负的对角阵,其对角线上的元素满足:λ1≥λ2≥…λr≥λr+1=…λm=0,其中,r是A的秩,它等于非负奇异值的个数。λi(i=1,2,…m)就叫做矩阵A的奇异值。

1.3 水印的嵌入和提取算法

1.3.1 水印嵌入算法

(1)选择具有紧支撑性,双正交性和正则性的小波函数dbl将原始宿主灰度图像I进行三级小波分解,得到逼近子图系数LL3和不同分辨率级下的水平边缘分量、垂直边缘分量和对角边缘分量,分别记为HL3,LH3, HH3。

(2)分别对逼近子带LL3,HL3,LH3,HH3做一次奇异值分解,得到对角阵Sa。

(3)用Anord变换置乱水印,同时把变换次数作为密钥保存;接着对水印图像进行两级小波分解,得到一个逼近子图WLL2和三个方向上的细节子图WLH2,WHL2,WHH2。将水印图像第一层的高频系数WLH1,WHL1,WHH1也作为检测时的密钥存放起来。

(4)将置乱小波分解后的水印WLL2,WLH2,WHL2,WHH2,分别嵌入到原图奇异值分解后的对应的LL3,LH3,HL3,HH3对角矩阵中。

(5)做一次逆奇异值分解和三层逆小波变化,得到嵌入水印后的载体图像IW。1.3.2 水印提取过程基本是水印嵌入过程的逆过程

具体步骤如下:

(1)读取可能遭受到攻击的含水印载体图像IW′。

(2)选择小波函数dbl对IW′进行三级小波分解,得到逼近子图系数LL31和不同分辨率级下的水平边缘分量、垂直边缘分量和对角边缘分量,分别记为HL31,LH31,HH31,并对LL31及其HL31,LH31,HH31,一次奇异值分解,得到新的对角阵Sa1。

(3)把Sa1与Sa相减并重构水印矩阵的中低频系数。

(4)把中低频系数,同作为密钥保存的高频系数进行小波逆变换(重构),即得到提取置乱水印,把水印进行置乱逆变换,则得到提取水印图像。

2 实验结果

本实验选取的宿主图像为256×256的8位灰度ˈ Baboonˈ图像,水印图像为64×64的灰度图像Cameraman,在其小波变换域嵌入水印,并在计算机上进行了仿真试验测试水印的鲁棒性能和不可见性。水印嵌入参数分别为0.4(逼近子图)和3(三级水平边缘分量),3(三级垂直边缘分量),4.2(三级对角边缘分量)。本文采用峰值信噪比( PSNR) 和归一化互相关(相似度NC) 量度来测试水印算法的性能。图3给出原始图像与原始水印,图4给出嵌入水印后的图像(PSNR = 321989) 和提取的水印(NC = 1) 。从图中可以看出,所嵌的水印具有很好的不可见性。

为验证嵌入算法对常规信号处理的鲁棒性,分别对水印进行了加噪、JPEG压缩等攻击试验,如表1 所示。从实验结果不难看出该算法具有良好的鲁棒性。

3 结束语

实验结果表明,上述算法能够经受住剪切、噪声、滤波、压缩等处理,具有很强的鲁棒性。

摘要：提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解的灰度水印算法。首先在嵌入前对水印做Arnold置乱处理,然后对置乱后的水印图像及其原图像进行离散小波变换分解,同时保留小波分解后水印的高频系数,并在水印检测过程中作为密钥使用。最后对原图像小波变换后的中低频系数进行奇异值分解(SVD),并把相应的水印嵌入其中。实验结果表明,上述算法能够经受住剪切、噪声、滤波、压缩等处理,具有很强的鲁棒性。

关键词：灰度水印,离散小波变换,Arnold置乱,奇异值分解

参考文献

[1]Lu C S,Liao HY.Multipurpose Watermarking for Image Authenticationand Protection[J].IEEE Trans on Image Processing,2001,10(10).

[2]Cox I J,Miller M L.The First 50 Years of Electronic Watermarking[J].Journal of Applied Signal Processing,2002(2).

[3]暴晋飞,柏森.一种抗JPEG压缩的数字图像水印算法[J].重庆邮电大学学报:自然科学版,2009,21(6):749-753.

[4]Koch E,Zhao J.Towards robust and hidden image copyright labeling[C]//IEEE Workshop on Nonlinear Signal and Image Processing,Neos Marmaras,Greece.1995:123-132.

[5]Wu M,Liu B.Watermarking for image authentication[C]//IEEEInternational Conference on Image Processing,Chicago,Illinois,USA.1998,2:437-441.

[6]spread spectrum watermarking formultimedia[J].IEEE Transaction-son Image Processing,1997,6(12):1673-1687.

[7]Deepa Kundur,Dimitrios Hatzinakos.A robust digital image water-marking methodusing wavelet-based fusion[C]//Proceedings of theIEEE International Conference on Image Processing,ICIP9'7,1997-10,1:544-547.

[8]Xia Xiang-Gen,Boncelet C G,Arce G R.Wavelet transform based-watermark for digital images[J].Watermarking Special Issue of Op-ticsExperss.December 1998,3(12):497-511.

7.一次奇异的旅程作文 篇七

—可爱的

西峪河南小学 5年级2班 王志颖

科技，引领生活之光;变化，打开富强之门，如今，美丽的雪野又是一番景象。

踏着时光快车，忆往昔岁月，一座座崇山峻岭，一条条羊肠小道，一弯弯无声流淌的小河，一个个光秃秃的山坡显得一片寂静。

望眼现在，一条条宽敞大路通四方，一处处

南看凤凰山、“小三峡”。山上郁郁葱葱，到处莺歌燕舞，更有潺潺流水，高径如云山，过了凤凰山，“天下皆无山”。游乐于其间，翠绿的大树衬托着直泄而下的“瀑布”，让人不由得联想到李白的“飞流直下三千尺，疑是银河落九天。”

北观吕祖，美丽的传说、神奇的佳话，更让人百听不厌。平坦的小路延伸山林，奇峰怪石，高山流水，又何不令男女老少陶醉?

8.奇异的琥珀的600字作文 篇八

你们一定知道那块奇异的琥珀吧!奇异的琥珀里包裹着两只小虫，一只苍蝇和一只蜘蛛。我就是那只小苍蝇。下面让我来介绍一下这块琥珀。

在一万年前，我还在森林里快乐地飞翔。太阳暖暖地照着我沐浴在这温暖的

太阳光里。海在翻腾怒吼，树叶在飒飒作响。我穿过草丛，飞进一片松树的海洋。太阳光照得火热，可以闻到一股松脂的.香味。我有些累了，停在一棵大松树上休息，伸出腿来拍去翅膀上的灰尘，又拂拭着那个长着红眼睛的圆脑袋。忽然，有只蜘蛛慢慢逼紧我，想把我当成美餐来享用，可我却浑然不知!它离我越来越近，正当它过来的一刹那一大滴松脂不偏不倚地落在我和蜘蛛身上，我们俩被紧紧包裹住了。我试图展开翅膀，可无能为力，我又依靠瘦弱的腿向前不停地爬行，可老松树的黄色泪珠实在太黏稠了，任凭我怎么晃动，就是摆脱不了。我心想：这下完了，我一定会被淹死的。想到这，我双腿一齐发力，竭力展开柔嫩的翅膀，希望能逃脱这个“牢笼”。一旁的蜘蛛划动着细长的腿，依靠强壮的身体向一边用力撞，还对我说：“咱们一齐摆脱困境。”我也尽自己所能使出全力晃动了一番，又和蜘蛛一起前俯后仰地挣扎一番，终于不动了。

时间转眼飞逝，后来，陆地渐渐下沉，海水逐步漫上来。波浪冲刷着树干，树也腐烂了，只留下一些松脂球，被泥沙淹埋了。

又过了几千年，这些松脂球变成了化石。有一天把我包裹住的松脂球变成了化石，被海浪卷到岸边，一个渔民的儿子捡到了它，交给了父亲。父亲看见后，惊喜不已，他说这是很稀有的。

经过科学家研究，人们可已从这块琥珀里看见我身上的每一根毫毛，还可以想象我是怎样挣扎的，还可以推测出远古时代就有我们苍蝇和蜘蛛了!

9.奇异的树叶作文 篇九

随着多媒体和互联网技术的发展,数字图像信息的应用越来越广泛,要求大量存储和传输图像。未压缩的数字图像信息量过于庞大,通过网络传输图像信息会占用大量的网络资源,往往要求在保证质量的前提下以较小的空间存储图像,以较少的比特率传输图像,因此采用合适的方法对图像进行压缩,以便图像的存储和传输,具有重要的意义。

奇异值分解(SVD,Singular Value Decomposition)是线性代数最有用的工具之一,广泛应用于应用数学、信号处理和模式识别等诸多领域。它是通过对矩阵的分解和近似,有效地把任意矩阵降低到一个较小的可逆方阵,然后再利用可逆矩阵进行数据分析,从而达到简化分析的目的。

1 图像压缩原理

图像数据压缩的目的是在满足一定图像质量条件下,用尽可能少的比特数来表示原始图像,以提高图像传输的效率和减少图像存储的容量。压缩编码节省了数据的存储空间,这样不论是在传输数据还是在处理数据的时候都会带来很大的便利,图像数据压缩在信息论中称为信源编码[1]。

去除多余数据以数学的观点来看,这一过程实际上就是将二维像素阵列变换为一个在统计上无关联的数据集合,图像压缩是指以较少的比特有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术,也称图像编码。

图像数据之所以能被压缩,就是因为数据中存在着冗余,图像数据的冗余主要表现为:图像中相邻像素间的相关性引起的空间冗余;图像序列中不同帧之间存在相关性引起的时间冗余;不同彩色平面或频谱带的相关性引起的频谱冗余。数据压缩的目的就是通过去除这些数据冗余来减少表示数据所需的比特数。由于图像数据量的庞大,在存储、传输、处理时非常困难,因此图像数据的压缩就显得非常重要[2,3]。

2 奇异值分解

奇异值分解是线性代数中一种重要的矩阵分解,是矩阵分析中正规矩阵酉对角化的推广。在信号处理、统计学等领域有重要应用。

奇异值分解在某些方面与对称矩阵或Hermite矩阵基于特征向量的对角化类似。然而这两种矩阵分解尽管有其相关性,但还是有明显的不同。对称阵特征向量分解的基础是谱分析,而奇异值分解则是谱分析理论在任意矩阵上的推广。

在目前的图像编码研究领域中,虽然存在着种类繁多的编码方法,但是他们都或多或少地遭遇到其自身发展的瓶颈,于是不断开拓新的图像压缩编码方法自然成为这个信息时代的必然选择。SVD方法具有编码效率不确定性、数据矩阵复杂性等等特点。SVD方法在图像压缩领域有巨大的应用潜力[4,5]。

3 奇异值分解的图像压缩原理

矩阵奇异值分解在图像处理中有着重要应用。假设一幅图像有n×n个像素,如果将这个n2数据一起传送,数据量往往会很大。因此,希望能够改为传送一些较少的数据,并且在接收端还能够利用这些传送的数据重构原图像。

假设用n×n维矩阵A表示要传送的原始图像。假定对矩阵A进行奇异值分解,便得到

A=U∑VT. (1)

其中,奇异值按照从大到小的顺序排列。如果从中选择k个大奇异值以及与这些奇异值相对应的左右奇异向量逼近原图像,便可以使用k(2n+1)个数值代替原来的n×n个图像数据。这k(2n+1)个被选择的新数据是矩阵A的前k个奇异值、n×n左奇异向量矩阵U的前k列和n×n右奇异向量矩阵V的前k列的元素。

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式(2)称为图像的压缩比。显然,被选择的大奇异值的个数k应该满足条件k(2n+1)

图1是有效压缩曲线图,图中,当选定n后,对应的k值只有选择在曲线下方才有效,所以图1也是k值的有效性边界曲线。

显而易见,若k值偏小,则压缩比偏大,重构的图像质量较差。反之,过大的k值又会导致压缩比过小,降低图像压缩的效率。

由上述分析可知,在传送图像的过程中,就无需传送n2个原始数据,而只需要传送k(2n+1)个有关奇异值和奇异向量的数据即可。另外,在接收端接收到奇异值σ1,σ2,…,σk以及左奇异向量u1,u2,…,uk和右奇异向量v1,v2,…,vk后,即可通过公式(2)重构出原图像。

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图2给出了SVD图像压缩方法的流程图。

4 仿真分析

仿真中,将一幅卡通图像变成矩阵的形式,然后对矩阵进行奇异值分解,在不影响原图像品质的情况下,缩小图像的数据量,选取适当的k值,然后再将分解后的矩阵转换成图像,来达到压缩图像的目的。图3是一个大小为5.9 kB的jpg图像,利用提出的SVD方法对其进行压缩。其压缩结果如图3～6所示。

k=5压缩为3.38 kB,k=20为4.36 kB,k=30为4.52 kB,可以看出k越小,压缩后的图像越小,但图像不清晰,随着k的变大,图像变清晰,但压缩率也变小,满足奇异值的大L曲线。

5 结论

图像压缩的最终目的是达到减少存储资源、提高传输效率。为此,本文利用矩阵的奇异值分解这一数学工具,实现了图像的压缩与恢复,在选择忽略部分较小奇异值的基础上,可以达到很高的压缩比,同时不产生图像失真。仿真分析表明,矩阵的奇异值分解压缩方法具有较好的压缩效率。

参考文献

[1]DaVidSalomon.数据压缩原理与应用[M].第2版.吴乐南,等译.北京:电子工业出版社,2003.

[2]刘榴娣,刘明奇,党长民.实用数字图像处理[M].北京:北京理工大学出版社,2001.

[3]冯玉氓,邵玉明,张星.数据图像压缩编码[M].北京:中国铁道出版社,1993.

[4]胡乡峰,卫金茂.基于奇异值分解(SVD)的图像压缩[J].东北师大学报,2006,38(3):36-39.

10.七年级奇异的作文600字 篇十

因为刚刚好吃懒做，已经丢了往日的威风，差不多一贫如洗了，连小蚂蚁都开起了“宝马”，住起了舒适的别墅，吃上了大蛋糕。这让刚刚气得半死，他下定决心，准备找份工作。

可是以前是别人为老虎服务，刚刚这下不喜欢别人提意见。到理发店，把小花猫的小卷发剪成了爆炸头，把老黄牛的脸也染得绿绿的，他被老黄牛骂得稀哩哗啦的;到食堂端菜的时候，他头上顶个碗，下马夹个碗，手臂上排放着好多碗，一不小心，一下子滑倒了，全身被汤倒得像溶化的冰淇淋一样，这儿一块“草莓味”，那儿一块“芒果味”，被老板的“骂人炸弹”打到十万八千里外去了;他还去做衣工厂，把礼服做成了破洞的小内裤，老板送他了一顿臭骂。

刚刚忙了一天，一点儿成果都没有。刚刚正郁闷着，突然一家店铺把刚刚吸引了过去，原来是“职业介绍所”!他一下子钻进了那家店里，刚刚问店员：“我要一个轻松、纯洁、简单又舒适的工作，有吗?店员凑到刚刚身边，对他说了些话……第二天一则火爆的消息传出了好远，那就是：动物王国游乐场边老虎让大家摸他的屁股啦!以前是“老虎的屁股摸不得”现在只要买了票，就能摸老虎屁股了!

大家都不相信自己的耳朵，于是大家派小乌龟去试一试。小乌龟小心翼翼地摸了摸老虎的尾巴，结果不是老虎动，是小乌龟吓得抖了一下，接着小乌龟又踢了踢老虎屁股，确定没问题，尝试了几次又开心的玩起来了。

11.奇异王国的仙女作文800字 篇十一

大家一定都知道，奥拉岛上的奇异王国里，有一个叫艾瑞娜的仙女，她聪明机智，美丽勇敢。

有一次，邪恶的大法师波噜为了让自己登上皇位，想出了一个可怕又邪恶的办法。一天，他对国王说：“嗷！我亲爱的国王陛下，您想让皇宫变得又漂亮又高雅吗？”国王顿了一下，说：“嗯，是很想。”“我听说在万能三座上上，有木匠、裁缝、画家。木匠可以做出发出声音的.地板。裁缝可以织出会飞的衣服。画家画的画可以成真。”“哇，那么神奇！我明天就去看看。”

第二天，国王肚子出发了，大法师窥视国王离开王宫，心里非常高兴，心想：哈哈，你是会被万能三座山的守卫杀死的，那样我就可以称国王了！国王路上遇到一个老婆婆，国王问：“老人家，请问万能三座山在哪儿啊？”“在森林对面。你是找木匠、裁缝和画家的吧？”“是的。”“哎，他们因为被人看不起，不给人做事啦！”“啊？！”国王半信半疑，决定去看个究竟。果然如此！国王失望极了，他想：他们没有了工作，怎么生活呢？我要帮助他们。于是邀请他们到王宫里玩几天，并给他们100块金子。

他们看到国王那么善良。也决定帮助国王除掉大法师。他们拉着国王来到卧室里，现出原样――仙女。“我叫艾瑞娜，是60级仙女。”“哇，那上次的老婆婆是你吗？”“呵呵，是的。”……

第二天，艾瑞娜在唱歌，外面的小鸟欢快地叫着，艾瑞娜每踩一步，地板就会发出动人的音符。她又画了一幅画，王宫变成天堂。她快速做好了一件会飞的衣服，留给国王穿。

几天后，大法师来到王宫，企图用魔法占领王宫。这时地板发出战斗的号角。王宫发出能刺伤大法师眼睛的强光。国王穿上会飞的衣服，拿出宝剑，与大法师搏斗。大法师睁不开眼睛，无法施展他的魔力。几个回合，就被国王的卫士团团围住。

最后，国王下令：“将大法师关入牢内，秋后问斩！”

从此，王宫变得十分安宁、快乐。

12.奇异的树叶作文 篇十二

关键词：去噪,奇异值分解,能量贡献率,电压降落,信号突变点

0 引言

近年来,随着现代工业技术的发展和城乡居民生活水平的提高,电网中的谐波,电压波动和闪变,三相电压不平衡和电压暂态等电能质量问题越来越受到重视。对电能质量控制和治理的前提是实现对电能质量的准确测量,这就需要从电力系统中提取电力信号,但由于线路、设备安装位置和干扰等原因,电力信号中总带有噪声,而这些噪声的干扰会降低后续信号分析方法的有效性,甚至会使它们失效,因此,从检测信号中消除噪声,是电能质量检测的关键环节之一。另一方面,在消除噪声的同时,及时准确地保留电能质量扰动信号的扰动特征有利于进一步采取有效措施改善电能质量,因此设计能够在去噪的同时及时准确地保留各种扰动特征的去噪算法也是电能质量研究的重要问题之一。

目前,国际上对电能质量扰动问题的分类与辨识已经开展了多方面的研究,提出了各种去噪算法。但无论是傅立叶变换还是小波变换去噪,采用的都是去除观测序列的某些频谱段(主要是噪声集中的频谱段)成分的方法。比如,高斯白噪声通常表现为高频信号,在去噪处理时就通常采用阈值方法去除掉高频成分来去除高斯白噪声。但是现场采集的电能质量观测数据序列往往是具有混沌行为特征的观测序列,其频谱通常散布在整个频率空间,无论傅立叶变换还是小波变换都很难把噪声频谱严格地分离出来。这样,传统的去噪方法在去噪的同时会不可避免地把电能质量信号的一些突变信息也去除掉了,用这种方法去噪后的电能质量信号,必然会影响进一步的电能质量治理。除此之外,小波变换实时性差,硬件实现困难,难以自动确定适用于不同噪声水平的阈值,而且当噪声严重时,滤波方法失效,突变信息可能被噪声湮没[1,2,3]。基于此,本文提出了基于奇异值分解的电能质量信号去噪方法[4],算法首先重构采集信号时间序列的吸引子轨迹矩阵并进行奇异值分解,然后根据轨迹矩阵奇异值的加权能量贡献率选择奇异值进行扰动信号重建,重建信号即为去除噪声后的电能质量扰动信号。仿真试验结果表明奇异值分解能够有效地提高信噪比,突出原始电能质量信号的扰动特征,具有良好的发展前景。

1 矩阵奇异值分解原理

奇异值分解(SVD)是一种矩阵分解和变换技术,通过一系列的线性变换,把矩阵旋转到一个新的坐标,奇异值分解去噪利用了信号与噪声的能量可分性,对于含有噪声的矩阵数据,通过奇异值分解方法处理后,可以达到去噪的目的,同时又能保持原数据的基本特征不变。

SVD在信号处理中的应用主要体现在反卷积、信号的最小平方估计、去噪、ARMA模型求解及参数模型阶次的估计等方面。

式(1)中矩阵X为M×N矩阵

X的奇异值分解为

式中:U,V均为单位正交矩阵;U=[u1,u2,⋅⋅⋅,uM]∈RM×M; V=[v1,v2,⋅⋅⋅,vN]∈RN×N;D=diag(σ1,σ2,⋅⋅⋅,σr,0,⋅⋅⋅,0);( σ1>σ2>⋅⋅⋅>σr≥0为矩阵X的奇异值)。

由式(2)的奇异值分解可知矩阵X可看作是奇异向量作外积后的加权和,权重即非零的奇异值。权重越大,相应的特征向量在重建X中所占的比重越大。

2 基于奇异值分解的电能质量信号去噪

2.1 电能质量信号的相空间重构

设电能质量信号的采样序列为{xi,i=1,2,3,⋅⋅⋅,N},若要重构n维相空间具体步骤为:

(1) 从原始时间序列中抽取子序列{x1,x 2,⋅⋅⋅,xn}作为n维相空间的第一个向量y1;

(2) 向右移动一个步长,抽取{x2,x 3,⋅⋅⋅,xn+1}作为n维相空间的第二个向量y2;

(3) 依此类推,可以得到一组列向量{y1,y2,⋅⋅⋅,ym};

(4) 每一个向量对应重构相空间中的一个点,所有向量构成m×n维的矩阵

式中:Dm即为重构的相空间,为Hankel矩阵。

若测取的电能质量信号中包含有一定的噪声或突变的信息,则Dm可以写做Dm=D+W,其中D为对应于信号平滑部分在重构相空间中的轨迹矩阵,W为对应于噪声的轨迹矩阵,且W可以认为是对D矩阵的一个摄动。

对Dm矩阵做奇异值分解,Dm=USVT,U和V分别为m×m和n×n正交矩阵,S是m×n的对角矩阵,对角线元素为σ1,σ2,σ3,…,σp;p=min(m,n),σ1>σ2>⋅⋅⋅>σp≥0;σ1,σ2,σ3,…,σp称为Dm的奇异值,U和V分别表示左右奇异阵。

研究表明光滑信号对应的重构相空间中的吸引子轨迹矩阵是奇异的,即其秩r

2.2 基于奇异值加权能量贡献率(PCTE)的降噪阶次选取

在奇异值重建的过程中,保留那些由光滑信号所产生的奇异值,而将由噪声引起的奇异值置零,再经过奇异值分解的反变换,就能够得到去除噪声的原信号的最优估计。在不同的奇异值选取即降噪阶次选取条件下,所得的信号降噪效果明显不同[5]。当所选奇异值数目较少,降噪阶次较低时,降噪信号包含的信息不完整,甚至有信号波形畸变现象发生,难以对原信号的有效信息特征做出准确反映;而当所选奇异值数目较多,降噪阶次较高时,在降噪后的信号中仍保留了一部分噪声信息,又无法达到信号充分降噪的目的。为了选择最优的降噪阶次,从信号能量的角度出发,本文提出了基于奇异值加权能量贡献率的降噪阶次选取方法。

首先介绍一下PCTE的定义,阶次为i的奇异值σi的PCTE如式(4)所示:

其中:σ1,σ2,σ3,…,σp为Dm的奇异值;‖Dm‖F为重构矩阵Dm的Frobenious范数,

研究发现,重构矩阵奇异值分解得到的奇异值中,噪声信号的奇异值较小,相应的PCTE也较小,光滑信号的奇异值较大,相应的PCTE也较大。所以,选择较大的PCTE对应的奇异值,而将较小的PCTE对应的奇异值置零,能够保证信号的特征信息的基本完整,且能达到去除噪声的目的。将选取的奇异值及其特征向量经过奇异值分解的反变换,就能够得到滤除噪声后的电能质量信号。

3 仿真算例

电压凹陷是目前电力系统中最严重的电能质量问题之一。电压凹陷是指在系统频率时电压有效值(RMS)瞬时减小到额定值的10%~90%的范围内,持续时间从半个工频周期到几秒钟。引起电压凹陷的原因有短路故障、大型电动机启动和再加速等。随着控制和自动化过程中对电压凹陷敏感的电力电子设备的激增,电压凹陷导致生产过程中断的范围不断扩大,给工业用户带来了巨大的经济损失。目前在工业化国家,电压凹陷已经上升为最重要的电能质量问题。

基于此,本文重点给出电压暂降电能质量信号去噪的实验结果,其他电能质量信号的处理结果不再赘述。

本文利用Matlab生成单相电压暂降信号,仿真中设定系统电压为220 V,频率为50 Hz,暂降持续时间为3个周波,暂降深度为75%,暂降期间的电压为正弦波,采样频率为6.4 kHz。

暂降信号加入高斯白噪声作为仿真噪声。高斯白噪声均值为0,方差为0.04。原始信号及其加噪后的信号如图1所示。

电压暂降信号相空间重构后进行奇异值分解,分解得到的吸引子轨迹矩阵特征值的PCTE曲线如图2所示。

从图2的PCTE曲线可以看出,阶次大于3的奇异值的PCTE接近于零,也就是说,原电压暂降信号(不含噪声)产生三个“非零”奇异值,其它的奇异值都是由噪声引起的。因此,选择阶次1~3的奇异值进行奇异值重构。奇异值重构得到的电压暂降波形如图3所示。

从图3与图1(b)的对比可知,奇异值重构得到的电压暂降信号已经被滤除掉了大部分噪声,同时,暂降的特征得到了很好的保留。

为了进一步验证基于奇异值分解的滤波方法的效果,特选取不同噪声背景下的电压暂降信号进行滤波,并与FFT滤波,小波变换滤波方法进行了比较。仿真比较结果如表1所示。

4 结论

本文根据电能质量扰动信号的特点提出了基于奇异值分解的电能质量信号去噪方法,通过奇异值加权能量贡献率选择降噪阶次。仿真实验证明该方法能够有效地保留原始扰动特征,同时滤除有害噪声的干扰。

参考文献

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[4]吕志民,张武军,徐金梧,等.基于奇异谱的降噪方法及其在故障诊断技术中的应用[J].机械工程学报,1999,35(3):85-88.LüZhi-min,ZHANG Wu-jun,XU Jin-wu,et al.A Noise Reduction Method Based on Singular Spectrum and its Application in Machine Fault Diagnosis[J].Chinese Journal of Mechanical Engineering,1999,35(3):85-88.

13.一次奇异的游历作文600字 篇十三

我的目光追随着它，作了一次奇异游历。空间在我眼前发生了变化，方形的铁盖变成了一毛不拔的荒芜之地，一只黑乎乎的小蚂蚁，闲逛在荒芜之地上。很快它闻到了一阵香气，径直地朝面包前进。我想它一定是美食家吧，对美食有灵敏的嗅觉。他来到面包前，不停地摆动触角，围着这庞然大物，绕了一圈又一圈，似乎在对它进行测量。测量了好一会儿后，就以极快的速度穿过这不毛之地，踏过大广场，朝自己的村子奔去。我想他一定是招兵买马去了。

他们的村子隐藏在哪呢?我带着疑问，跟着它的脚步前进，很快它来到花坛前的空地上。我发现不时有同伴来来往往，我想估计是到村子了，果不其然它停下脚步，频频挥动触角与同伴打招呼，接着它攀上小山堆，钻进大树下的村口——这是一棵树叶茂盛的小草，没过多久就领着组建好的运输队出发了。

伴着知了吟唱的《进行曲》，它们浩浩荡荡地排着队列，穿过大广场，踏过不毛之地，来到“美食山”前，它们纷纷爬上美食山开工了，美食山上很快布满了黑压压的身影，它们各司其职，彼此间没有纷争、斗殴，更无踩踏事件，扯下食物的蚂蚁一只又一只地排着队往回走，很快美食山由大变小，慢慢被他们一扫而空。

14.奇异的琥珀优秀作文 篇十四

一万年前的一个夏天，一只蜘蛛趁一只小苍蝇停在树上休息的时候，慢慢地靠近它，这时已是晌午，老松树被阳光照得渗出许多松脂。就在蜘蛛挨近小苍蝇的时候，一滴大松脂从树上滴来，刚好把两只小虫包在里面，松脂继续滴下来，两只小虫被这么多松脂包裹在里面，动弹不得。慢慢地，松脂积成了一个大大的松脂球。

几千年过去了，树慢慢地腐烂了，树上的松脂球掉了下来，埋没在泥沙里面，海水漫了上来，淹没了整片松林。

又是几千年过去了，那颗松脂球成了化石。

15.奇异的树叶作文 篇十五

关键词：奇异边值问题,可去奇点,区间分段,幂级数法,ODE,解题器

奇异微分方程边值问题是在数学、物理、化学、工程等科学领域常见的一类问题。直接用试射、延拓等方法结合ODE解题器显然在奇异点无法进行。处理奇异点问题可以采用函数因子法[1]、基于非等距网络的差分法[2]或样条有限差分法[3]等方法,通常采用差分方法,它跨越奇点进行差分近似,显然它不能较好地刻画解的奇异行为[4]。现讨论一类线性奇异边值问题,奇异点出现在边界,对原问题进行区间分段[5],奇点附近(或邻域)段和正则区间段,在奇点附近对原问题进行近似,然后对近似问题采用幂级数求解,而在正则区间段内可以采用一般的方法,例如差分法、试射法,或者直接作为初值问题使用ODE解题器求解。

1 问题的提出

考虑以下两点边值问题

式(1)中,P(x)、Q(x)和R(x)均为已知函数。

二阶线性方程(1)若在点x=xs,P(x)、Q(x)、R(x)都是解析的,则点xs为方程(1)的常点,否则为奇点。对于方程(1),若x=xs是它的奇点,但(x-xs)P(x)、(x-xs)2Q(x)及(x-xs)2R(x)在该点都是解析的,则点xs为方程(1)的正则奇点,否则为非正则奇点。

设问题(1)有一个正则奇点x=xs,根据Frobenius方法[6],方程两边乘(x-xs)2后有

现考虑方程(2)对应的齐次方程

设此方程的解有如下形式

式(4)中r和am均为待定系数,且设a0≠0。

其一、二阶导数分别为

现将式(5)—式(7)代入齐次方程(3),得到

将式(8)置x=xs、并由a0≠0得

该二次方程即为指示方程,它是指数r必须满足的方程,其两个解r=r1、r=r2即为指示根。方程(3)的解的形式因指示根的不同情况而不同,这由文献[6]中的如下定理给出。

定理设x=xs为方程(3)的正则奇点,其指示根为r1、r2,则它存在两个线性无关的解v1(x)和v2(x),它们在(xs,xs+λ)有效(λ为某个大于零的数),两个解的形式由r1、r2决定。

(1)若r1–r2不等于整数,则

(2)若r1=r2=r,则

(3)若r1–r2等于整数,设r1>r2,则

其中c为常数。

再设方程(1)的一个特解为v3(x),则其解可以表示成

式(10)中系数c1、c2为常数,它们可以通过代入边界条件到式(10)确定。

根据Keller[7]、Coddington和Levinson[8]的关于奇异点级数展开的讨论结果可知,在整个区间,原问题可以用级数来求数值解。上述解法中特解的计算可能是困难的,但是,如果式(1)右端函数R(x)是任意常数项,则特解的计算就相对简单。

现假设奇点xs为右端函数R(x)的可去奇点,即xli→mxsR(x)存在且为A,则原问题(1)在奇点x=xs的邻域可以近似为

现在对问题(1)的求解分段处理,在奇点邻域可以用近似问题(11)代替,近似问题(11)易采用幂级数解法求解,而在正则区间作为初值问题来处理,当然,这两段的求解并不是独立进行的,例如为了求得奇异点的函数值,需要两段求解联合进行。下面仅对边界奇点情形结合例子进行具体讨论。

2 边界奇点(xs=a或xs=b)情形

假设边界奇点为左端点xs=a,常数δ>a。在奇点xs=a的右邻域[a,δ]内问题近似为式(11),从而展开成式(10),可求出在点δ处的边界条件v(δ)、v’(δ),这便在[δ,b]导出一个初值问题,而在[a,δ]上的幂级数形式的解由式(10)来近似表示。

例求解奇异两点边值问题

根据Frobenius方法,方程(13)对应齐次方程的指示方程的两个指示根为r1=r2=0,属于定理中情况(2),所以两个线性无关的解为

其中初值问题(14)要求满足y(b)=cos4,该条件的满足与c1有关,如果问题(14)满足

则问题(12)就能迎刃而解了,而常数c1易通过试射等方法确定。

本例分别取δ=0.1与δ=0.5,通过试射法常数c1确定分别为0.995 07和0.898 9,允许误差为10-10,其分段解与解析解对比曲线分别如图1和图2所示,已知方程(12)的解析解为y=cost。对比图1与图2发现,δ较大时,解的精度较低。

对于其他边界条件的情况以及边界奇点为右端点情况,其处理方法类似于方程(12),对于四类边界条件(1)给定y(a)、y(b);(2)给定y(a)、y’(b);(3)给定y’(a)、y(b);(4)给定y’(a)、y’(b),由方程(13)的解为y(t)=c1+c2ln t-t2/2及其导函数y’(t)=c2/t–t可知,边界条件类型(1)和(2),只需求常数c1、c2中的一个,不妨设为求c1,由y(δ)=c1+c2lnδ-δ2/2可得c2;边界条件类型(3)和(4),只需求常数c1,c2由y’(δ)=c2/δ–δ计算得到。也就是说,对于单个边界奇点情况,计算关键在于确定一个变量即常数c1。

3 结束语

对一类线性奇异边值问题,通过对自变量区间进行划分,在各区间内分别使用不同的方法来求解,从而避免了一般方法中遇到奇点就跨越而导致的未能很好地刻画解的奇异行为的缺陷。实际计算时把奇点邻域尽可能取得小,以减少误差。对于内部奇点情形,处理思想基本相同,但算法与计算更复杂,有待今后进一步讨论。

参考文献

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[6]尚汉翼.常微分方程.上海:科学技术出版社,2001

[7]Keller H B.Numerical Methods for Two Point Boundary Value Prob-lems.Waltham,Mass:Blaisdell,1968