墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
300+累计阅读
316平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
音频数字水印嵌入与提取的实现（基于小波变换算法DWT和LSB）
音频数字水印嵌入与提取是一种常见的信息隐藏技术，它可以在音频信号中嵌入一些不可见的数字信息，以实现版权保护、身份验证等应用。本文将介绍如何使用小波变换算法DWT（Discrete Wavelet Transform）和LSB（Least Significant Bit）来实现音频数字水印的嵌入和提取，并提供相应的MATLAB代码。
首先，我们需要进行音频的小波变换。小波变换是一种多尺度分析方法，可以将信号分解为不同频率的子带。在MATLAB中，我们可以使用dwt函数进行小波分解。
% 读取音频文件
audio = audioread('audio.wav');
% 定义小波基函数和分解层数
wavelet = 【图像隐藏】基于DWT+DCT+LSB三种算法实现数字水印隐藏提取含Matlab源码
1 简介 基于LSB+DWT+DCT三种算法实现图像和音频水印嵌入提取。 1.1 LSB算法 根据LSB算法简单易实现的特点,结合在图像置乱技术中很好特性的Arnold变换。利用变化产生影子图像。通过LSB算法将影子图像嵌入到掩饰图像中,再利用LSB算法将图像的影子图像提取出来。将提取出来的影子图像经过文中设计的Arnold反变换恢复出原始。该方法不但有效地无损伤隐藏了图像,同样还保证了隐藏图像的安全性,无损伤性。 1.2 小波变换算法 **2 基于DWT的音频水印算法**
数字水印隐藏和提取的比较：基于Matlab的DWT+DCT+LSB算法实现
数字水印技术可以在不影响原始数据质量的情况下，将一些信息嵌入到媒体信息中，用于鉴别、追踪和证明数字信息的所有权和完整性。在数字水印嵌入和提取算法中，离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和最低有效位（LSB）方法是常用的技术。DCT变换能够将信号分解成一系列互相正交的实数基函数，对于数字水印嵌入来说，可以将水印信息嵌入到DCT系数比较大的分量中，从而保证水印的不可见性。DWT能够将信号分解成多个不同分辨率的子带，对于图像水印嵌入来说，可以将水印信息嵌入到低频子带中，从而保证水印的鲁棒性。
MATLAB数字水印技术：多种算法与GUI界面实战
数字水印技术是指将特定的标记信息嵌入数字媒体（如图像、音频、视频等）中，以达到版权保护或内容验证等目的的方法。在数字图像处理领域，水印技术可以防止未经授权的复制和传播，同时不影响载体媒体的使用价值。MATLAB作为一种强大的数学计算和可视化软件，提供了丰富的图像处理工具箱，是研究和实现数字水印技术的理想平台。最小显著位（Least Significant Bit, LSB）算法是一种简单且广泛使用的数字水印技术。其核心思想是利用图像像素颜色值的最低有效位来进行信息的隐藏。
MATLAB实现基于离散小波变换的数字水印技术
在当今数字化时代，随着互联网的普及和多媒体技术的发展，版权保护和信息安全问题日益凸显。数字水印技术作为一种信息隐藏技术，在确保数字媒体内容版权的同时，也保证了内容的完整性和安全性。本章将为您介绍数字水印技术的基本概念、发展历程以及应用场景。数字水印是通过在数字图像、音频或视频文件中嵌入不可感知的标记来实现版权保护的技术。这些标记通常是一串数字，可识别作品的版权所有者，并在必要时用于版权证明。数字水印技术的核心挑战在于如何在不明显降低媒体质量的前提下，确保水印信息的隐蔽性和鲁棒性。
基于DWT的音频数字水印嵌入算法
能够实现水印图像的嵌入和提取，以及snr，nc的计算！
音频数字水印代码
用matlab写的一个基于DCT的音频数字水印代码段，其中包括完整的水印的嵌入和提取，大家可以看一下，还是不错的，简单易懂。
基于小波变换的数字水印方法_python_数字水印python_数字水印python_水印_小波变换
使用 python 语言实现水印的去除和添加，增加多种对抗
STM32F103C8T6+I2C+DMA读取陀螺仪模块JY901S（硬件I2C
说明：1.本实验代码适用移植一切stm32f1系列；2.本实验使用的是外设资源硬件I2C2；3.本实验运用的是DMA单次模式，如果需要DMA的循环模式，请移步我的另一篇文章；4.本文章不提供陀螺仪校准教学，并是在没有校准陀螺仪情况下读取数据；5.本文章是作者的学习记录及心得，如有不足，欢迎指正。 总结：亲测stm32f103c8t6最小系统板通过片上外设资源I2C配合DMA读去陀螺仪模块jy901s偏航角有效。
华大HC32F460RS485通信实验
华大HC32F460RS485通信实验
【TensorRT】TensorRT C# API 项目介绍：基于C#与TensorRT部署深度学习模型（上篇）
开发了TensorRT C# API 2.0版本，该版本在开发时充分考虑了上一版本应用时出现的问题，并进行了改进。同时在本版本中，我们对接口进行了优化，使用起来更加简单，并同时提供了相关的应用案例，方便开发者进行使用。
避坑指南：华为2288H-V5服务器安装系统时常见的RAID与驱动问题解决方案
本文针对华为2288H-V5服务器在安装系统时常见的RAID与驱动问题，提供了详细的避坑指南。文章深度解析了从BIOS版本兼容性核查、RAID配置实战到驱动加载与集成的全流程，重点解决了安装过程中因RAID控制器驱动缺失或兼容性问题导致的硬盘无法识别等典型故障，帮助用户高效完成系统部署。
LTM4644 四通道并联 16A 输出配置：PCB 布局 3 要点与热仿真验证
本文详细解析了LTM4644四通道并联实现16A输出的PCB布局与热管理要点，包括电流路径对称性设计、热优化布局技巧和接地系统优化。通过实际工程案例，展示了如何确保电流均流、热分布均衡及长期可靠性，为FPGA、ASIC和服务器主板供电设计提供高效解决方案。
使用VS Code创建第一个Flutter工程
你可以使用任意文本编辑器结合命令行工具来开发Flutter应用。然而，我们推荐使用本文介绍的编辑器插件以获取更好的开发体验。这些插件提供了代码补全、代码高亮、widget辅助编辑等功能，以及为项目的运行和调试提供支持。推荐的开发工具有VS Code、Android Studio、IntelliJ。本文将重点介绍如何使用VS Code进行Flutter应用开发。
学Simulink——基于Simulink的固态变压器（SST）多级协同控制
本文介绍了基于Simulink的固态变压器（SST）多级协同控制系统设计与仿真方法。SST作为智能电网关键设备，包含AC-DC整流、DC-DC隔离和DC-AC逆变三级变换器。针对级间耦合问题，提出了能量-功率协同控制策略，通过纵向解耦和横向联动实现稳定运行。详细演示了在Simulink中搭建三级主电路、设计协同控制器（含电网定向控制、功率前馈和虚拟惯性控制）的全过程，并通过负载突变测试验证了系统动态性能（直流母线电压波动<2%）。最后给出了工程部署建议，包括数字控制延时补偿、启动序列设计和代码自动生成
【Arduino+ESP32专题】CP2102串口自动下载电路
CP2102串口自动下载电路原理是什么?
廖雪峰Python教程[完整版]
廖雪峰的python教程整理的，已经排好版了，而且还是完整的，适合小白
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版
Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf：最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版，包括SDIO 接口的外设，SDIO 接口官方协议等。
Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10
英文版 Outlook Express6.0， 兼容Win7/Win10/WinXP，解压就可用。
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
订阅专栏 解锁全文
1800
扫一扫
