近似1D-DCT体系结构 介绍： 这是1-D 8点DCT架构的Verilog实现。 它实现了一个近似设计，整个计算仅使用12个加法器，而没有乘法器。 流水线由8个加法器块组成，它们计算流水线中连续操作数的不同位位置。 由于产生纹波进位而引起的延迟被用于执行其他独立任务，以提高性能。 要求： Xilinx Vivado设计套件（Vivado 2019.1）用于HDL合成和分析。 安装指南在。 在Vivado Simulator上可以看到仿真波形，用户需要将输入文本文件提供给测试台。 定制输入： Testbench输入生成： 输入序列作为文本文件提供。 运行python脚本gen_in.py生成输入的.txt文件。 该模块将一个csv文件作为输入，其元素是元素的8位2的补码二进制表示形式（每行8个）。 在examples文件夹中签出给定的输入文件，以获取更多说明。 注意：此特定模式指导将

dwt 用vc实现源码,用于对图像进行小波分解的三级小波变换。

基于matlab实现对图像进行数字编码，将彩色图像转换为灰度图像对像素进行dct运算。含代码，运算结果。

该课题为基于MATLAB的离散余弦DCT数字水印技术。带有人机交互GUI界面，方便操作。流程为：读取载体，水印图像，嵌入，各种不同攻击，然后提取水印，计算峰值信噪比psnr和互相关系数nc来评价鲁棒性，得出DCT算法，在不同攻击条件下的抗干扰能力。其他算法DWT,DFT，lsb等都是可二次改造，本设计带算法原理技术文档。

MATLAB数字水印处理，包括dwt，lsb，dct等多种算法，带攻击测试，参数可调，评价指标

dct变换matlab代码介绍 此存储库包含以下技术报告的源代码： @inproceedings{NBIQA2019, author = {Fu-Zhao {Ou} and Yuan-Gen {Wang} and Guopu {Zhu}}, title = {A Novel Blind Image Quality Assessment Method Based on Refined Natural Scene Statistics}, booktitle = {2019 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)}, pages = {1004-1008}, year = {2019}, } 摘要：自然场景统计（NSS）模型由于其对图像失真的高度敏感性而在图像质量评估（IQA）社区中受到了相当大的关注。 然而，大多数现有的基于 NSS 的 IQA 方法从空间域或变换域提取特征。 同时考虑这两个领域的特征的工作很少。 在本文中，提出了一种基于精化 NSS 的新型盲 IQA 方法（NBIQA）。 提议的 NBIQA 首先

随着数字技术和互联网的发展，很多艺术作品纷纷通过网络媒体发表。但数字媒体的便利性和不安全性是互相矛盾的。不安全性体现在，数字作品可以很轻易地被复制和篡改。基于此，采用多种手段对这些作品进行版权保护是非常有意义的。而DCT水印技术便是在这种要求下Swift发展起来的。DCT变换全称为离散余弦变换，可将空间域上的图像变换到频率域上，在图像的DCT系数上嵌入水印信息具有诸多优势，它不仅兼容有损JEPG压缩，而且编码效率也很高，鲁棒性也较强。

：提出了一种基于DCT域和DWT域的音频信息隐藏算法。该算法充分利用了离散小波变换的多分辨率特性和离散 余弦变换的能量压缩能力，通过量化的方法把保密语音信息隐藏到原始的载体音频中，在保密语音的提取过程中不需要原 始音频信号的参与。仿真试验表明，该算法的鲁棒性和不可感知性比单独采用DCT变换或DWT变换更好。

该项目与Itajubá联邦大学的Gabriel CS Almeida题为“智能学习中先进功率质量扰动的鲁棒分类器的机器学习应用”的硕士学位论文相关。 以下是MATLAB代码的详细信息。 新设备的插入，数据流的增加，间歇性生成和大规模计算机化大大增加了当前电气系统的复杂性。 这种增加导致了必要的变化，例如需要更智能的电气网络来适应这种不同的现实。 以大数据，机器学习（ML），深度学习（DL）和模式识别为代表的人工智能（AI）技术的出现代表了基于信息和知识的社会和全球发展的新时代。 随着最近的智能电网（SG），使用这种类型智能的技术的使用将变得更加必要。 本文研究了在SG中使用高级信号处理和ML算法创建高级功率质量扰动的鲁棒分类器的方法。 为此，使用随机元素生成已知的PQ干扰模型，以逼近实际应用。 从这些模型中，随着这些干扰的产生，产生了成千上万的信号。 使用离散小波变换（DWT）的信号处

此处提供的代码适用于一维信号。 如果要为二维信号（例如灰度图像）处理它，请首先按行处理信号，然后按列处理。