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。

该文档实现了如何利用MATLAB来对图像进行压缩，用到了DCT以及DWT变换，还给出了具体的实现代码。

该课题为基于Matlab的数字水印系统。带有一个人机交互界面。方法包括DCT和DWT。实现方式流程为水印进入到载体进行，各种参数可调到攻击提取出水印，对这个水印进行评价。需要在人机交互界面的基础上进行相应拓展。

该各地为基于Matlab的数字水印系统，带有多个方法有人机交互界面。dct dwt lsb等，带有不同的攻击方法和评价参数，需要在人机交互界面的基础之上进行拓展。

音乐节拍是音乐的重要特征之一，对音乐节拍的提取是音乐识别的重要研究内容。小波变换方法可以实现对音乐节拍特征进行有效的提取与识别。文中对音乐节拍的分析采用双尺度小波变换（DWT）方法，即离散小波变换，提取音乐信号的自相关包络，对自相关包络信息进行分析，从而实现对音乐节拍信息的识别。实验证明，文中提出的方法可以有效地对音乐信号的节拍信息进行识别。