小波变换可以将音频边缘信息完整提出,利用边缘掩蔽水印信息,使水印算法具有透明 性,基于此提出了一种基于离散小波变换的数字音频水印算法,该算法将能代表更多版权信息的 二维图像信息经过 Arnold置乱变换,嵌入到音频小波变换域的低频系数中.并将该算法与已有 的离散余弦( DCT)水印算法相比较,发现该算法在抵抗剪切、加噪、滤波及压缩攻击方面要优于 DCT水印算法.

此示意程序用DWT实现二维小波变换，矩阵行数与输入图像一致，为2的整数幂，

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。

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为了提高水印技术的鲁棒性，提出了彩色图像离散小波变换（DWT）下的块奇异值分解（SVD）的零水印．首先对原始载体图像进行离散小波变换，然后选择低频子带进行分块，且对每一块进行奇异值分解，水印则由分解得到的最大前m个奇异值产生．实验结果表明，算法对各种攻击有较强的鲁棒性．

去噪声代码matlab ECG_Denoising_DWT 这项工作是关于使用离散小波变换对心电图进行“降噪”，并能够从中提取QRS波群。 对于该项目，使用了从MIT-BIH噪声应力测试数据库中获取的记录样本。 该项目是在Matlab中完成的，所选的小波是Coiflet4。 118e00m_n.mat 是MIT-BIH噪声压力测试数据库中的ECG示例文件 my_ecg_test.m 这是项目的Matlab代码。

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数值微分在各种应用中都很重要。 但是，应该谨慎对待，因为它可以极大地放大数据中的噪声，尤其是在高频下。 当小波函数是平滑函数的导数时，小波变换具有平滑和微分的综合性质。

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