2、数字水印系统:从基础元素到协议考量

数字水印系统:从基础元素到协议考量

1. 数字水印系统概述

数字水印系统是一种将信息隐藏在宿主数据中的技术,广泛应用于版权保护、数据认证等领域。从数据嵌入到恢复,数字水印系统可类比为一个通信系统,包含发送器、通信信道和接收器三个主要元素。

  • 发送器 :负责将待隐藏的信息嵌入到宿主信号中,这一过程类似于数据传输。
  • 通信信道 :隐藏信息后对宿主数据进行的任何处理,以及隐藏数据与宿主数据之间的相互作用,代表通过通信信道的传输。
  • 接收器 :从宿主数据中恢复隐藏信息。

数字水印系统的整体流程如下:

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px

    A([信息编码]):::startend --> B(数据嵌入):::process
    B --> C(水印受损处理):::process
    C --> D(隐藏数据恢复):::process
2. 水印系统的元素

一个完整的数字水印系统由多个关键部分组成,包括信息编码、水印嵌入、水印隐藏和信息恢复等环节。

2.1 信息编码 <
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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