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紫精导向的卤化铜杂化分子的可逆电双稳行为：实验和理论研究，李浩宏，李奕，本文报道了一个紫精导向的卤化铜杂化分子 [(EV)(Cu2I4oI2)]n (1) 的结构及其电双稳行为。其结构基于紫精阳离子模板导向剂[depp]2+导向下的[C

实际积分问题matlab代码拟可逆系统的循环伏安法仿真 我试图回答问题B.5。 （附录B：电化学问题的数字模拟） ：电化学方法：基本原理和应用（Bard，2001年）。 807。 作者：Tristan Chauvin-Bosse。 问题B.5 “使用计算机对拟逆系统进行伏安模拟，设t = 50和DM = 0.45。取a = 0.5并使氧化和还原形式的扩散系数相等。 （6.5.5）中定义的功能ф的术语，并进行ф= 20、1和0.1的计算。将模拟伏安图中的峰分裂与表6.5.2中的值进行比较。” （Bard，2001）。 807。 使用范例 给定无量纲固有速率参数（ψ）的三个值的列表，一个称为CV的函数将为准可逆系统生成循环伏安法的仿真并绘制结果。 扫描速率由ψ通过方程6.5.5 p.242确定（Bard＆Faulkner，2001）。 python quaisRevCVsim.py --psi 0.1 1 20 介绍 循环伏安法（CV）是一种通用的电化学实验，最常用于研究分析物的性质（Kissinger＆Heineman，1983）。 CV可用于确定电子React机理和扩散系数的标准速率（

matlab加密代码在加密之前通过保留空间隐藏可逆数据 通过在加密之前预留空间来隐藏可逆数据的代码

基于CNN预测的可逆数据隐藏 作者： 胡润文和项世军 暨南大学信息科学与技术学院/网络安全学院，广州 描述： 该版本只能通过使用建议的基于CNN的具有扩展嵌入和直方图偏移的预测器（CNNP）来计算图像的PSNR。 工作环境是Windows 10，Python 3.7，PyTorch 1.6.0和MATLAB 2019a。 这项工作基于以下论文： R. Hu和S. Xiang，“基于CNN预测的可逆数据隐藏”，在IEEE信号处理快报中，第1卷。 28，pp.464-468，2021，doi：10.1109 / LSP.2021.3059202。 资料夹说明： “ standard_test_images”：此文件夹包含本文中使用的四个标准图像。 其他图像来自ImageNet。 “模型”：此文件夹包含建议的基于CNN的预测变量。 “ model_parameter”：此文件夹包含建议的

DLCA离线项目 作者：迭戈·罗森伯格 描述 该代码通过粒子的随机搭配以及这些粒子的随机运动（取决于粒子的质量）生成一个更大的集群，从而生成DLCA集群。这些粒子的运动是伪随机的，并且取决于它们的质量（就像在粒子动力学模拟中会发生的那样）。与此同时，可以添加一个限制，以使粒子只有在其协调数为0或1时才可以粘附。在这些簇上，我们测量其分形维数和簇渗入晶格的概率。 代码 该项目分为三个主要文件，负责创建群集，一个用于测量生成群集的分形维数，另一个用于衡量群集渗漏的概率。 创建CCA集群： MainDLCA.c 分形维数的测量： FracDimDLCA.py 分形渗流的测量： 渗滤液DLCA.c 附加功能： 展开群集→TreeDLCA.py 重心并移至Python中心→FunctionsDLCA.py 在Python中绘制图集群→DlCAPlot.py 档案文件 主CCA 包含主要代码

matlab图片隐藏代码可逆数据隐藏 要求： MATLAB 开源软件 同一文件夹中的图像和 MATLAB 代码 图片应该是 .jpg , .png 格式 实施步骤： 打开 Matlab 软件并粘贴嵌入代码。 将“imread”函数中正在使用的图像名称放在代码中。 运行代码以获取以下输出文件： • 嵌入直方图• 嵌入后的图像• 嵌入后的差异图像 现在在嵌入过程后粘贴提取代码。 获取 stego 图像（嵌入后的图像）并在代码中放入 'imread' 函数。 运行代码以获取以下输出文件： • 提取直方图• 提取后的图像

基于流密码加密的密文域可逆信息隐藏代码，属于张新鹏老师一篇论文中算法的实现，利用流密码加密加密图像，然后进行信息嵌入与提取，可完全恢复原始图像

matlab去水印代码Reversible_Color_Image_Watermarking ICISS_2015 有关详细信息，请参阅论文：Aniket Roy、Rajat Subhra Chakraborty、Ruchira Naskar：“YCoCg-R 色彩空间中的可逆彩色图像水印”。 ICISS 2015：480-498 主文件：YCoCg_wm.m 在 Matlab 中实现的代码。