7.1 两通道滤波器组中各信号的关系 第 6.1 节已提及,滤波器组分为分析滤波器组和综合滤波器组。分析滤波器组将 )(nx 分成 M 个子带信号。若 M=2,则分析滤波器组由一个低通滤波器和一个高通滤波器所组 成,它们把 )(nx 分成了一个低通信号和一个高通信号。我们可依据这两个子带信号所具有 的能量的不同,也即“重要性”的不同而分别给以不同的对待及处理。例如,分别赋以不 同的字长来实现信号的编码及压缩,或是别的处理。处理后的信号经传输后再由综合滤波 器组重建出原信号。由于分析滤波器组将原信号的带宽压缩为 1/M,因此,对每一个子带 信号均可作 M 倍的抽取,从而将抽样率减低 M 倍。这样可减小编码和处理的计算量,同 时,在硬件实现时也可以降低对系统性能的要求,从而降低成本。在综合滤波器组前面, 再作 M 倍的插值,以得到和原信号相同的抽样率。一个两通道滤波器组如图 7.1.1 所示。 图 7.1.1 两通道滤波器组 如果 )()(ˆ nxnx  ,或 )()(ˆ 0 nncxnx  ,式中c 和 0 n 为常数,我们称 )(ˆ nx 是对 )(nx 的“准确重建(Perfect Reconstruction,PR)”。本节首先讨论图 7.1.1 中各信号间的关系,然 后讨论实现准确重建的途径。也即,如何确定 )( 0 zH , )( 1 zH , )( 0 zG 和 )( 1 ZG 才能去除混 叠失真,幅度失真及相位失真。 由图 7.1.1 及第五章关于抽取与插值的输入、输出关系,对图中的分析滤波器组,有: )()()( 00 zHzXzX  , )()()( 11 zHzXzX  ↓2 H0 (z) ↑2 G0 (z) H1 (z) ↓2 ↑2 G1 (z) )(zX )( 0 zX )( 1 zX )( 0 zV )( 1 zV )( 0 zU )( 1 zU )(ˆ zX
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来自file exchange https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/25293-matlab-for-digital-communication?tab=reviews 作者最后一次更新是在11 Sep 2009 有些地方出现???因为这是章后的作业题 randint在新版本MATLAB中已被启用,请考虑randsrc,rani。转换可以看这篇博客 https://www.cnblogs.com/yhm138/articles/16103686.html
2022-04-06 13:04:38 146KB matlab 开发语言
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更多细节可以在https://free-thesis.com/product/digital-image-watermarking-using-optimized-dwt-dct/查看 数字图像水印基于这样一个事实,即消息隐藏在图像中,这样图像就不会受到干扰,并且可以轻松检索消息。 该方法应该是稳健的。 为此,该存储库正在级联实现离散小波变换 (DWT) 和离散余弦变换 (DCT),以便实现更高的鲁棒性和安全性。 这些方法将图像划分为不同的频率区域,以便将水印信息嵌入到不会干扰图像的最低频率区域。 首先应用 DCT,它类似于傅立叶变换,将图像分成低频和高频区域两部分。 低频区域包含大部分图像信息。
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