1.（含matlab完整源码）手搓16QAM调制解调系统
2.Matlab DWT与SVD数字水印解析 参考源码
3.Matlab LSB图像隐写解析 参考源码

（含matlab完整源码）手搓16QAM调制解调系统

       在通信领域，策略策略QAM调制方式在OFDM系统中广泛应用，源码因其先进的代码调制特性。为深入理解QAM系统运行机制，策略策略我在理论学习之余，源码决定自行使用MATLAB编程实现从头至尾的代码再向虎山行源码资源QAM调制解调系统，以获得更为直观的策略策略感受和体验。

       起初，源码我发现MATLAB库中提供了现成的代码qammod函数，使用几行代码即可轻松完成任务。策略策略然而，源码为了达到对系统运作过程的代码定点整数源码深入理解，我决定从零开始，策略策略亲手搭建QAM系统，源码从产生UNRZ波形、代码串并转换，到星座图映射、QAM调制，最终过AWGN信道并解调，每一步都通过figure展示码元波形及调制前后的星座图，以利于学习。

       整个MATLAB代码共行，详细内容请下拉查看。SKY引擎内挂版源码此项目旨在提供一个实用的参考案例，欢迎各位同行学习参考。

       在编程过程中，我参考了多本专业书籍和博客，并在此对各位前辈表示诚挚的感谢。相关资源链接如下：[1][2][3]。理论与实践相结合，方能深刻理解技术。希望此项目能对大家的学习和工作有所启发。

Matlab DWT与SVD数字水印解析 参考源码

       Matlab中的DWT（离散小波变换）与SVD（奇异值分解）在数字水印技术中扮演着关键角色。它们基于变换域的朝阳麻将app源码特性，提供了一种稳健的水印嵌入和提取策略。DCT（离散余弦变换）利用图像高频信息的集中性，而SVD的稳定性则确保了水印在图像扰动时的可靠性。在水印嵌入过程中，首先对图像进行DCT变换，然后选择SVD分解来处理变换后的系数，将水印信息巧妙地嵌入到奇异值矩阵中。这种策略对几何攻击具有一定的抵抗能力，且不影响图像视觉质量。

       对于实际应用，如图像打印和扫描后的miui 源码 自编译水印提取，SVD嵌入的水印算法尤其重要，因为它能应对印刷过程中的模拟-数字转换和设备扭曲。然而，传统SVD水印需要原始图像，存在传输安全风险。本文的改进算法则在嵌入阶段避免了使用原图的SVD结果，降低了对原始数据的依赖，提高了效率。水印的嵌入步骤包括选取图像、分离绿色通道、DCT和SVD处理，接着将水印灰度化并嵌入到SVD的奇异值中，最后通过量化形成带水印的图像。

       而在水印提取时，即使面对打印扫描攻击后的图像，通过读取图像、DCT变换和SVD分解，可以计算并提取出嵌入的水印信息。这种策略兼顾了水印的鲁棒性和透明性，是数字水印技术的重要组成部分。

Matlab LSB图像隐写解析 参考源码

       LSB算法作为图像隐写的基本策略，将秘密信息替换载体图像的最低比特位。在灰度图像中，每个像素值为0到之间，位平面则指的是像素值的各个二进制位。以Lena图像为例，其位平面图从右到左和从上到下，位权依次降低，位平面越低包含的图像信息越少，与之相邻的比特相关性也越弱。最低位平面作为不含图像信息的区域，常被用于隐写操作。

       LSB隐写通常要求载体图像为灰度图。示意图表明，像素的二进制编码通过选取特定位进行信息的嵌入与提取。选取不同位平面时，LSB算法对图像保真度有差异，这表明在不同的位平面进行嵌入会得到不同程度的原始图像保持效果。

       算法原理可通俗描述为：将图像视为由像素组成的二维像素矩阵，每个像素的灰度值由二进制表示。灰度值可以看作在0-之间的8位二进制数，LSB算法则选择修改其中最低位来隐藏信息。人眼对此类微小变化难以察觉，因此LSB算法能保持内容不变。值得注意的是，LSB算法通常在最低位平面进行信息嵌入，以减少对图像质量的影响。

       基本特点包括：LSB算法能够在图像中隐藏大量数据（高容量），但算法的鲁棒性相对较差。这意味着在经过信号处理（如加噪声、有损压缩等）后，从处理后的图像中提取信息可能失去数据完整性。常见嵌入方法有连续性、连续并随机化处理、同时在最低与次低位平面嵌入、逐位随机嵌入等。

       总之，LSB算法提供了一种隐蔽但相对容易处理的图像隐写方法，特别适合对内存和速度要求较高的应用场景。不同嵌入策略的鲁棒性有所不同，选择恰当方法以平衡数据隐藏容量与隐写安全性，是实现高质量隐写效果的关键。