提出了一种DCT域量化索引调制水印算法.水印嵌入在经过像素置换的相邻图像块DCT系数的差值上,根据二值水印的信息位对该差值进行正/负调制,从而实现水印的嵌入.为了平衡不可见性和鲁棒性的要求,根据人类视觉系统的掩蔽特性及图像局部特征对不同嵌入点的嵌入强度进行自适应调整,在确保视觉质量的前提下,得到良好的水印性能.实验结果显示该算法对各种常见图像处理具有良好的鲁棒性.

二维离散余弦变换-矩阵形式 矩阵形式 正变换:F=DfDT; 反变换：f=DTFD; 产生DCT矩阵的MATLAB函数： D=dctmtx(N);

提出了一种基于余弦相似度的点云配准(PCR-CS)算法,该算法主要解决点云刚性配准问题,即找到点云配准的旋转矩阵R和平移矩阵T,从而实现原始点云P到目标点云Q的配准。先对两个待配准点云进行去中心化处理,再进行点云余弦相似度的研究,将两个待配准的三维点云分别投影到XY平面上,对XY平面上的点云进行栅格化处理,统计栅格上的数据点从而形成统计矩阵SP和SQ,采用差分进化算法,以两点云余弦相似度为条件,寻求最优R,从而实现点云配准,最后,利用中心点计算T。实验结果表明,与其他算法相比,该算法具有较高的配准精度,即使在点云数据伴随有噪声和数据缺失的情况下,也都能达到良好的配准效果。

java实现图像水印(基于快速离散余弦变换FDCT)

文本聚类 文本聚类的一种实现，使用 k-means 进行聚类，并使用作为距离度量。 等等，什么？ 基本上，如果您有一堆文本文档，并且您想按相似性将它们分成 n 个组，那么您很幸运。 例子 为了测试这一点，我们可以查看test_clustering.py ： from vectorizer import cluster_paragraphs from random import shuffle text1 = """Type theory is closely related to (and in some cases overlaps with) type systems, which are a programming language feature used to reduce bugs. The types of type theory were created to avo

本设计实现了数字基带传输系统的MATLAB代码仿真 通过信源产生器产生N位二进制随机数据 进行BPSK调制 设计升余弦滚降滤波器及匹配滤波器消除码间干扰

MATLAB数字水印技术，方法有小波，lsb，dct等，带界面

Img2VecCosSim-Django-Pytorch 提取任何图像的特征向量，并找到余弦相似度以使用Pytorch进行比较。 我已经使用ResNet-18提取图像的特征向量。 最后，开发了一个Django应用程序来输入两个图像并找到余弦相似度。 包装方式： 火炬 Django 2.0 学分： 灵感来自 如何开始： 克隆存储库 git clone https://github.com/MexsonFernandes/Img2VecCosSim-Django-Pytorch 变更目录 cd Img2VecCosSim-Django-Pytorch 安装虚拟环境 pipenv install 安装所有依赖项 pipenv install -r requirements.txt或pip install -r requirements.txt 启动Django服务器 python

使用DSP芯片对图像进行压缩处理，使用离散余弦变化，理论最大压缩倍速为64倍。

Harmony_extract - 使用傅立叶正弦和余弦给出信号的第 n 次谐波系列。 Harmony_reconsruct - 使用傅立叶将重构信号提供至指定的谐波正弦和余弦系列。