信号压缩 步骤 1.信号的小波分解 2.对高频系数进行阈值量化处理。对第一到第N层的高频系数，均可选择不同的阈值，并用硬阈值进行系数的量化。 对量化的系数进行小波重构。 压缩与消噪主要区别：第2步。 有效的信号压缩方法： 1.对信号进行小波尺度的扩展，并保留绝对值最大的系数； 2.根据分解后各层的效果来确定某一层的阈值，且这些阈值是互不相同。

Python 实现LSB算法进行信息隐藏 包含空域与变换域 JPEG信息隐藏算法 对PDF文件进行信息隐藏 基于卷积神经网络的隐写分析 Matlab SRM、SCA隐写分析• 空域编码是指在图像空间域进行编码，也就是直接针对图像像素进行编码 • 对像素进行编码，如 LSB 算法，主要有下面两种方式 ◦ 光栅格式 ◦ 调色板格式 GIF(graphics interchange format) • 一个图像编码标准往往包括多类编码方法，一个图像仅仅是其一类方法的实例。例如，常见的 BMP（Bitmap）、 TIFF（ Tagged Image File Format）、 PNG（Portable Network Graphics）均支持光栅格式与调色板格式编码，对这两种格式 编码分别又支持多种具体编码方法 LSB 隐写算法 --- • LSB 隐写是最基础、最简单的隐写方法，具有容量大、嵌入速度快、对载体图像质量影响小的特点 • LSB 的大意就是最低比特位隐写。我们将深度为 8 的 BMP 图像，分为 8 个二值平面（位平面），我们将待嵌入的信息（info）直接写到最低

matlab尺度变换代码自然电影的空间和变换不变量 感谢您下载/查看此代码！ 提供此代码以伴随研究项目： “从自然电影中学习形式和动作的中间层表示” 查尔斯·卡迪厄（Charles F.Cadieu）和布鲁诺·奥尔什豪森（Bruno A. 该代码是用Matlab编写的。 如果您认为此代码有用，发现任何错误或希望提出改进建议，请与我联系。 我的电子邮件可以在这里找到： 谢谢， 查尔斯·卡迪厄 入门 在此处下载代码： 在此处获取数据： 在Linux下： wget http://redwood.berkeley.edu/cadieu/data/vid075-chunks.tar.gz . tar -zxf vid075-chunks.tar.gz twolayer/data/vid075-chunks “ twolayer”是您放置代码的地方。 我建议从学习脚本开始： run_8.m 该代码将学习第一层基础函数以及相位变换分量和幅度分量。 它运行在8x8图像补丁上，因此您将无法在第二层功能中看到太多的结构。 run_20.m适用于20x20图像补丁。 请注意，您无需在子目录中编译任何C /

针对语音处理问题对离散小波变换及其性质进行了研究,给出了作为语音处理的小波函数及时间因子(a,b)必须满足的条件.利用离散小波变换对语音信号的基音提取、频谱分析和清／浊音分割进行了分析．结果表明,小波变换能准确地提取基音和清／浊音分割,并具有较好的稳健性．

二、变换矩阵求逆 方式1： 方式2： 2.4、齐次变换矩阵的运算(续)

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本文通过n个倍流整流结构交错并联方式用以进一步减小纹波电流。给出了电路的开关信号波形和仿真模型，并使用Pspice仿真软件对该模型进行仿真，取得满意效果。最后通过实验验证。这种结构特别适用于通信设备、计算机、宇航等领域的电源。

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讨论了小波变换的分析方法，为提取旋转机械振动信号特征提供了理论方法。实践表明：小波理论的发展适应于振动信号检测的要求，给监测旋转机械的正常运转和可能引发故障的原因提供了一种科学的研究方法。

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