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  1. 余弦和小波混合变换的数字水印算法

  2. 余弦和小波混合变换的数字水印算法我也是在别的地方花钱下载的.希望对大家有用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-01-16
    • 文件大小：188kb
    • 提供者：shoujiya

  1. 基于变换域与高斯混合模型聚类的煤岩识别方法

  2. 借助图像处理技术及特征提取方法,提出了基于变换域与高斯混合模型聚类的煤岩识别方法。采用离散余弦变换和离散小波变换分别提取煤岩图像的内容和纹理信息,组成的特征向量经过高斯混合模型聚类进行分类识别。通过仿真分析,有效获得煤岩图像的主要特征,提高了识别准确率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-16
    • 文件大小：268kb
    • 提供者：weixin_38742571

  1. 图像处理图像的坐标变换，典型分割等.zip

  2. （1）图像的坐标变换，包括（图像进行平移变换、尺度变换、旋转变换、仿射变换）。 （2）空域增强处理，包括给定变化曲线的灰度映射（求反、动态范围压缩、阶梯量化、阈值分割）、图像的算术运算（加法、平均法消除噪声、减法）、直方图修正（直方图均衡化、直方图规定化）、空域滤波（线性平滑滤波器、线性锐化滤波器、非线性平滑滤波器、非线性锐化滤波器） （3）频域图像增强，包括图像的傅里叶变换和反变换（需要考虑图像旋转、平移时的变换）、高通和低通滤波器（分别考虑:理想滤波器、巴特沃斯滤波器，指数滤波器）、特殊高通

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2020-07-29
    • 文件大小：13kb
    • 提供者：qq_31244453

  1. 基于基音周期的语音内容认证算法

  2. 针对采用二值图像作为水印的数字水印算法所存在的安全缺陷,提出了一种基于语音特征生成半脆弱水印的内容认证算法。首先,将基音周期生成的半脆弱水印嵌入在每帧语音第1部分的离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)构成的混合域;之后结合语音统计均值稳定特性及同步码技术,选取稳健的16位同步码作为同步标记,通过量化每帧语音第2部分的样本统计均值嵌入同步码。实验表明,该算法具有很好的不可感知性,对添加噪声、重量化等常规信号处理具有一定的鲁棒性,同时能够准确定位剪切、插入等恶意攻击的篡改位置。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：640kb
    • 提供者：weixin_38651286

  1. DCT和DWT域音频水印幅值变化规律分析

  2. 嵌入水印对音频信号波形的影响受到的关注不多.分析得出改变采样序列离散余弦变换(Discrete CosineTransform,DCT)域某个交流系数时,逆DCT后幅值变化服从余弦曲线,改变离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)域某个近似系数时,重构后采样序列幅值变化呈现为所选小波的尺度函数.并对在DWT-DCT混合域嵌入水印做了讨论.通过推导和实验,得到采样点的改变量与DCT域低频系数的改变量、DWT域近似系数的改变量及混合域低频系数的改变量成线性关系.所

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：606kb
    • 提供者：weixin_38621897

  1. 基于小波包变换和半余弦模糊聚类的智能手机活动信号无监督分类

  2. 使用智能手机进行活动识别为人们实现健康监控和环境辅助生活提供了一种无所不在的简便方法。 由于人类活动具有高度复杂性和多样性的特征，因此活动的准确识别在很大程度上取决于从有限的智能手机信号中提取的适当功能以及模式识别方法的效率。 提出了一种基于小波包变换（WPT）和半余弦模糊聚类（HFC）的无监督分类方案，用于智能手机上人类活动的自动特征提取和识别。 小波包系数特征与统计特征相结合，全面地描述了传感器信号。 新颖的半余弦初始化消除了模糊聚类对初始中心分布的敏感性。 公开数据集的实验结果表明，与统计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：348kb
    • 提供者：weixin_38648037