在大数据传输、云端存储、军事通信、医疗影像共享等场景中，图像作为核心信息载体，其隐私保护至关重要。传统明文传输或简单加密方式易遭窃取、篡改，而图像的冗余性、相关性等特性，也对加密算法提出了 “高安全性、抗攻击、易实现” 的核心要求 —— 图像加密的本质，是通过数学变换将原始图像转化为无意义的乱码，仅授权者可通过密钥还原，从而保障信息安全。

一、引言：路径规划的 “痛点” 与算法融合的破局思路1.1 路径规划：智能系统的 “导航大脑”在科技飞速发展的当下，机器人、自动驾驶车辆等智能设备如雨后春笋般涌现，逐渐融入人们生活与工业生产的各个角落。它们能够自主运行的核心支撑，便是路径规划技术，这项技术堪称智能系统的 “导航大脑”。简单来说，路径规划的目标明确而关键，就是要在复杂多变的环境里，为智能设备生成一条从起点顺利抵达终点的路径，且这条路

本项目致力于开发一套先进的多机器人协同系统，实现仓库场景中货物运输的高效协调。我们将“协议”多机器人协作机制应用于仓储运输领域，该系统通过多台机器人协同作业，能够共同搬运不同重量的货物。例如，若单台机器人可承载5公斤货物，则需要11台机器人（11×5=55>53.5）来完成53.5公斤的运输任务。系统模型确保最近的机器人能精准抵达指定位置，完成货物搬运并运送到最终目标点，通过持续迭代直至任务完成或

本项目致力于开发一套先进的多机器人协同系统，实现仓库场景中货物运输的高效协调。我们将“协议”多机器人协作机制应用于仓储运输领域，该系统通过多台机器人协同作业，能够共同搬运不同重量的货物。例如，若单台机器人可承载5公斤货物，则需要11台机器人（11×5=55>53.5）来完成53.5公斤的运输任务。系统模型确保最近的机器人能精准抵达指定位置，完成货物搬运并运送到最终目标点，通过持续迭代直至任务完成或

基音周期检测与预测增益计算是语音信号处理的核心基础技术。本文系统研究了短时自相关（STAC）算法在基音周期检测中的应用原理，结合线性预测编码（LPC）技术实现预测增益参数计算，构建了完整的语音特征提取框架。通过分析语音信号的短时平稳特性，设计了基于双门限的自相关峰值检测策略，解决了传统自相关法在噪声环境下的基音模糊问题。同时，基于 LPC 模型推导了预测增益的解析表达式，实现了语音信号的频谱包络估

1 研究背景与意义工程优化（含工艺参数优化、工程设计优化）是提升产品质量、降低成本、提高资源利用率的核心手段，在机械制造、土木工程、化工生产等领域具有关键作用。但实际工程优化面临四大核心挑战：多目标强冲突性：工程优化常涉及相互制约的多目标（如工艺参数优化中 “最小化成本、最小化能耗、最大化质量、最小化周期”），四目标协同优化需平衡全局最优与各目标均衡，传统单目标优化或双目标优化难以满足复杂需求；

音频信号的包络和音高蕴含着丰富的信息，对其进行提取和分析在语音处理、音乐信息检索等领域具有重要意义。本文系统研究音频信号包络提取和音高提取的常用方法，包括基于希尔伯特变换的包络提取、自相关函数法和基于谐波乘积谱的音高提取等，并结合具体案例对提取结果进行分析。通过实验对比不同方法的性能，为音频信号处理相关应用提供了方法参考和技术支持，有助于提升语音识别准确性、音乐分析精度等。关键词音频信号；包络提取

情感识别作为人机交互领域的重要组成部分，其应用场景日益广泛，从心理咨询到客户服务，无不依赖于准确的情感判断。语音作为人类交流的主要方式之一，蕴含着丰富的情感信息。本文以卷积神经网络（CNN）为核心，探讨了基于深度学习模型在实时语音情感识别领域的应用。通过对语音信号进行特征提取，并构建合适的CNN模型，实现对语音中情感的准确、高效识别，为提升人机交互体验提供技术支持。语音情感识别；深度学习；卷积神经

适当正交分解（Proper Orthogonal Decomposition, POD），又称主成分分析（PCA）在信号处理领域的延伸，是一种通过正交基函数展开信号、提取主导特征的经典方法。其核心价值在于：能从海量信号数据中筛选出能量占比最高的 “主导模态”，实现信号的降维与关键信息提取，广泛应用于振动信号去噪、流体流动分析、生物医学信号处理等领域。传统 POD 多基于时域信号展开，通过构建信号的

基于多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）的分布式学习和协同控制是当前人工智能、控制理论、机器人学等领域的研究热点。其核心目标是：通过多个智能体（如机器人、传感器、无人机等）的局部交互与协作，在无中心节点的分布式架构下，实现 “共同学习知识 / 模型” 与 “协同完成复杂任务” 的双重目标。以下从核心概念、关键技术、融合关系及应用场景展开详细说明。