利用两个非对称直方图分别向相反方向平移嵌入信息，会产生像素值的补偿还原效应，提出了一种更好的像素值预测方法，生成两个更偏向0值右侧和左侧的非对称预测误差直方图，这样的两个直方图在进行第二层信息嵌入时，会出现更多的像素点恢复到原始图像像素值，减少图像扭曲失真，提高载密图像质量。与传统算法相比，减少了参与直方图修改的像素量，进一步保护了载密图像质量。

这些函数使用高斯平滑和对称差分进行梯度估计。 它们可用于支持例如 Canny 边缘检测器，并可形成许多图像和数据处理操作的初始阶段。 梯度函数接受不同类型的数据： gradients_x: 一个向量 gradients_xy：一个二维数组，通常是一个图像。 返回梯度的两个分量。 gradients_xyt：两个二维数组，每个数组通常是一个图像。 返回空间和时间梯度。 gradients_n：一个 ND 数组。 返回沿每个轴的梯度。 支持平滑函数执行高斯平滑，输入： gsmooth：一个向量 gsmooth2：二维数组 gsmoothn：ND 阵列 如果需要，这些函数提供各向异性平滑。 （也就是说，每个轴的平滑常数不同。） 特别注意如何处理靠近数组边界的元素。 默认情况下，输出数组小于输入数组，因此只需要计算有效值。 但是，一个选项允许输出与输入的大小相同； 然后通过使用反射或平

基于边缘对称性的车辆前方行人检测方法研究

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你只要写： [beamsymmetry_y,beamsymmetry_x] = 波束对称（EPIDsF） EPIDsF是图像轮廓剂量，因此您可以得到光束对称线内和交叉线方向

对称分量法(零序-正序-负序)的理解与计算 对称分量法(零序-正序-负序)的理解与计算

设A为n阶实对称半正定矩阵，若存在一个对角线上元素全为非负的下三角阵L，使A=LLT，称为对A的三角分解。本文讨论了实对称半正定矩阵的三角分解的存在性以及这种分解的唯一性的充要条件，最后给出了实对称半正定矩阵的三角分解的一种算法。

低密度校验码（LDPC）是一类线性分组纠错码，和积传递算法是LDPC码迭代译码算法中的常用算法。在此基础上研究了二进制对称信道（BSC）下LDPC码的消息传递迭代译码算法，对其误码特性进行了仿真，并用密度进化方法仿真了校验节点、变量节点的概率密度在迭代过程中的收敛情况。结果表明在给定的信道门限下LDPC码具有良好的纠错性能。

讲述了电力系统不对称故障的类型分析和计算方法，正序等效定则和电压和电流对称分量经变压器后的相位变换等等

登录时，用户的密码用明文传输，太不安全，应该加密传输，怎么做呢，对称加密一旦秘钥丢失则形同虚设，最好使用非对称加密的方式，由后端事先生成公钥和私钥，公钥发给前端页面，私钥后端自己保留，前端进行认证时，把密码原文用公钥加密再发给后端，后端用私钥解密而得到原文。非对称加密算法常用RSA算法，秘钥使用base64编码成字符串，后端使用jdk8的标准API,前端使用jsencrypt.js进行RSA的对应操作。经过测试，本例中的前后端代码的加密解密计算结果是一致的。