提出一种基于离散余弦变换(DCT)和Arnold变换的数字水印算法。该算法首先使用Arnold变换对水印图像进行置乱预处理，然后对载体图像进行8×8的离散余弦变换，根据预处理后的水印像素值，调整 DCT系数的大小关系。算法简单且易于实现，并具有较好的安全性、鲁棒性和不可见性。仿真结果证明该算法的有效性及抗JPEG压缩、低通滤波、剪切和噪声干扰能力。在版权保护方面具有一定的应用价值。

离散小波变换dwt matlab代码 服务 主分支 特拉维斯 传送带 阅读文档 内容 PyWavelets是一个免费的开源库，用于Python中的小波变换。 小波是在时间和频率上都局部化的数学基础函数。 小波变换是采用小波的时频变换。 它们类似于傅立叶变换，不同之处在于傅立叶变换仅在频率而不是时间和频率上定位。 PyWavelets的主要功能是： 1D，2D和nD正向和反向离散小波变换（DWT和IDWT） 1D，2D和nD多层DWT和IDWT 一维和二维固定小波变换（未抽取小波变换） 一维和二维小波包分解与重构 一维连续小波变换 计算小波和缩放函数的近似值 超过100个并支持自定义小波 单精度和双精度计算 真实和复杂的计算 与Matlab Wavelet Toolbox（TM）兼容的结果 可在以下网址在线获取带有详细示例的文档以及指向更多资源的链接。 有关更多用法示例，请参见源包中的目录。 PyWavelets支持> = 3.5，并且仅依赖于（受支持的版本当前>= 1.13.3 ）。 要通过所有测试，也是必需的。 也是可选的依赖项。 如果存在，基于FFT的连续小波变换将使用来自SciP

收集到的离散数学及其应用 第七版的课后习题答案，其中包含偶数题和奇数题的答案

《数字通信:离散时间方法(英文影印版)》运用离散信号处理的原则来介绍和分析数字通信，连接了实时和离散方式，注重理论与实践相结合。涵盖了离散信号处理、离散滤波器设计、多速率处理及估计理论，并提出了基于离散信号的空间分析、数值算法。《数字通信:离散时间方法(英文影印版)》可作为电子信息工程、通信工程专业本科生教材，也可作为相关领域工程技术人员的参考书。

线性定常离散系统渐进稳定性判别 设系统状态方程： 其中 -非奇异阵， 是平衡状态。 设

哈尔滨工业大学数理逻辑期末考试

重点介绍FISH脚本语言的变量定义、数据类型、自定义函数、分支结构等基本组成内容。指导学习帮助文件的基本框架，并对其中的重要内容和概念进行讲解。

离散控制Matlab代码DPA机会 关于这个项目 动态规划算法（DPA）解决具有联合概率约束的问题。 它可用于解决路径规划问题，在这种情况下，碰到障碍物的机会必须保持在阈值以下。 该项目实现了本文[1]，可以直接用于有效解决具有较大状态作用噪声空间的问题。 以下动画逐步显示了DPA在路径规划问题上的结果。 路径规划问题定义 与[1]中的代码一样，该代码通过以下动态方式解决了路径规划问题： 如论文[1]所示，该模型足以解决火星的进入，下降和着陆问题。 请注意，对于此处考虑的路径规划问题，包含100x100个状态，使用我们的离散网格可以获取多达81个不同的值，并且噪声分布增加了应用DPA所需的计算量，因此需要对问题进行有效的解决。 与[1]中一样，我们使用。 因此，为了最小化问题的复杂性，我们使用来近似离散化的值。 成本定义如下： 我们还定义了需要最小化的拉格朗日和定义状态是否为障碍的变量： 为了有效地计算每个状态和动作的预期成本值，我们将每个动作的成本与概率过滤器进行卷积，因为 这样就避免了通过应用不同的值来使用随机方法的需要，该值可以取平均值（蒙特卡洛）以获取每个操作的成本估算值。 这

单脉冲、离散脉冲串、LFM波的模糊函数matlab仿真程序。 程序输出： 图1为多普勒切面、时间切面图 图2为模糊函数等高线contour图 图3为模糊函数三维图

本文介绍了用于非平稳信号的时频技术的方法，特性和处理方法，该方法在生物医学，通信和图像处理领域中经常使用。 本研究选择了两类时频分析技术。 一种是基于线性时频分析的短时傅立叶变换（STFT）技术，另一种是基于二次时频分析技术的Wigner-Ville分布（WVD）。 针对频谱分析的非平稳信号，开发并实现了这两种技术的算法。 这项研究的结果表明，WVD及其类别最适合于时频分析。