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热门微信小程序demo源码汇总（17/12.1-7）

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Matlab DWT与SVD数字水印解析 参考源码

       Matlab中的小波小波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。它们基于变换域的源码特性，提供了一种稳健的代码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小波小波集中性，而SVD的源码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，代码golang源码混淆首先对图像进行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塞尔达源码泄露依赖，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。

什么是jkd源码教学曲波变换

       第二代曲波变换 现在我就举例，对一个8点序列，怎样实现第二代小波变换。1. 奇偶分开。 非常简单，就是[2,4,6,8]组成一列向量，[1,3,5,7]组成一列向量。2. 预测。 用[2,4,6,8]来预测[1,3,5,7]。比如说1，3估计2； 3，5估计4； 5，7估计6； 7，1估计8。（边缘处理，大厂源码面试我采用循环方法）。估计公式可以用别人的，也可以自己做。举一个线性的例子：2=1*a+3*b,4=3*a+ 5*b,...，其他的都一样。这样我们就可找到最优的a,b，使得(2-(1*a+3*b)).^2+(4-(3*a+5*b)).^2+...最小化。就是最小均方准则。若正好为零，说明偶可以完全预测奇，也就是我们只要存储偶数列向量，和a,b就可以了，压缩也就是实现了。对于信号很长序列，就等于压缩了一半。当然，我们可以采用更复杂的立方差值预测，多项式预测，或其它的准则，来使其最小，这样我们的压缩也就得到了最优。3. 提升。 我们总希望，均方为零，但可望不可及。于是，提升就需要了。我们经过预测后，要存储的是偶数序列[2,4,6,8]，新的奇数序列 [n1,n3,n5, n7]=[2-(1*a+3*b),4-(3*a+5*b),...]和线性变换系数(a,b)。这里新的奇数序列就是高频分量。但偶数序列是不能完全代表信号的性质的，有所差距。所以我们要对偶数序列进行修正。即所谓的提升。我们这次用个简单的提升吧。[n2,n4,n6,n8]=[2,4,6,8]+ k*[n1,n3,n5,n7]。[n2,n4,n6,n8],就是要分解的低频分量。那k怎么求呢为要保持n2,n4,n6,n8和原始信号 [1,2,3,4,5,6,7,8]一样的性质。一般就是均值和高阶矩。这里就一个未知数k,所以用均值相等，就行了。1/8*(1+2+3+..8)= 1/4*(n2+n4+n6+n8)。k很容易就求出来了。我们最终存储的就是[n1,n3,n5,n7]和[n2,n4,n6,n8]以及a,b,k。现在，所谓的第二代就完了。再说几句。 1.反变换，就是3-2-1。 2.二维。先行提升，再列提升。（我置顶的贴子里有harr二维提升的源代码）。 3.整数阶。就是加一个取整。 4.多层或小波包提升，就是在对序列[n1,n3,n5,n7]或[n2,n4,n6,n8]，再做1-2-3。 5.灵活。不一定是a,b,也可能就一个a,或a,b,c;不一定是一个k,也可能是k1,k2。但越多计算量太大。最好是用大师们做好的CDF,5/3,7/9等。 6.最重要的，任何一代小波，总可以通过一次或多次提升实现。它和一代小波没有本质区别。 7.优势。文献都有，我随便谈谈。时域实现，最优压缩，无边缘效应，灵活多变，无损压缩，编程方便，速度快。初学上路,请多多指教