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1.
强鲁棒性全息水印算法   总被引:9,自引:9,他引:1  
提出了一种强鲁棒性变换域全息水印算法。首先将RGB模式彩色载体图像分离通道,分块后运用DCT转换到变换域,将奇异值分解与傅里叶全息技术结合起来,改善了传统全息水印抗滤波差及不可旋转的缺点。计算机仿真结果表明:该算法能够满足人眼对含水印图像的质量要求,重建的水印与原水印图像相似度高;该算法能够抵抗常见的多种攻击并兼顾了水印安全性与不可见性,在版权保护与信息隐藏的实际应用中具有重要意义。  相似文献
2.
一种抗旋转的全息水印算法   总被引:8,自引:8,他引:0  
为了找到一种能够抵抗旋转攻击的安全的水印算法,综合分析了常见的水印算法后,发现离散小波变换、离散余弦变换、奇异值分解的变换域水印能够较好地满足抗旋转攻击的需求。对水印图像进行了双随机相位全息加密,通过密钥保障水印的安全性,把加密的水印嵌入到变换域中。设计了试验,研究了含有水印的图像在平移、缩放、旋转、中值滤波、高斯噪声、椒盐噪声和压缩攻击下提取水印质量的影响。实验结果表明,水印能够抵抗常见的几何攻击,特别是旋转攻击,对常见的噪声压缩攻击同样有很好的效果。基于变换域的全息水印算法具有很好的鲁棒性,能够抵抗常见的几何攻击,具有很好的安全性,没有密钥不能对水印进行检测和去除。  相似文献
3.
基于QR码的DWT-SVD数字水印算法   总被引:5,自引:5,他引:0  
于海娇  孙刘杰  李毓彬  包观笑 《包装工程》2015,(23):125-129,154
目的 结合奇异值和小波变换的优点, 针对彩色载体图像进行水印的嵌入和提取, 提高水印的鲁棒性和安全性。方法 根据基于DWT-SVD的数字水印算法, 对彩色载体图像进行RGB到Lab颜色空间的转换, 对L分量作二级离散小波变换, 选择低频子带并对其进行奇异值分解, 同时对原始QR码水印进行奇异值分解。最后根据人眼视觉系统 (HVS) 特性, 选择合适的嵌入强度因子嵌入水印。结果 文中算法对于高斯噪声、 椒盐噪声、 斑纹噪声和泊松噪声、 JPEG压缩、 小角度的旋转攻击、 缩放攻击以及对比度增强有一定的鲁棒性。结论 该算法能够抵抗常见的水印攻击, 满足数字防伪以及版权保护的需要。  相似文献
4.
基于EMD的奇异值分解技术在滚动轴承故障诊断中的应用   总被引:5,自引:5,他引:6  
针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,简称EMD)和奇异值分解技术的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先采用EMD方法将滚动轴承振动信号分解为多个平稳的内禀分量(IntrinsicModefunction,简称IMF)之和,并形成初始特征向量矩阵。然后对初始特征向量矩阵进行奇异值分解得到矩阵的奇异值,将其作为滚动轴承振动信号的故障特征向量,并输入神经网络来识别滚动轴承的工作状态和故障类型。实验分析结果表明,本文方法能有效地应用于滚动轴承故障诊断。  相似文献
5.
为通过振动信号识别柴油机的工作状态,提出利用小波包变换和奇异值分解提取振动信号特征的新方法。给出了小波包变换算法及奇异值分解算法,依据矩阵奇异值特征向量,定义了振动信号特征参数,并探讨了特征参数与柴油机运行状态之间的内在联系。结果表明:特征参数能够敏感地反映柴油机工作性能的变化。随着柴油机工作性能的恶化,振动强度的增加,特征参数变大。特征参数可作为柴油机状态监测和故障诊断的特征量。  相似文献
6.
一种新的彩色图像变换域全息水印算法   总被引:4,自引:4,他引:0  
提出了一种变换域中改善全息水印抗几何攻击和滤波攻击性能的彩色图像全息水印算法。 取彩色 RGB载体图像的蓝色通道,分块后做一级小波分解转换到变换域,取低频子带,然后进行奇异值分解嵌入数字全息水印。 实验结果表明:该算法水印隐蔽性好,重建的水印与原始水印相似度高;算法鲁棒性强,可以抵抗常见的各种攻击,尤其改善了全息水印的抗几何攻击和滤波攻击性能,满足了数字防伪、版权保护的需要。  相似文献
7.
徐锋  刘云飞 《振动与冲击》2011,30(12):135-140
为了去除声发射信号中的随机噪声与脉冲干扰,提高有用信号质量,提出了一种中值滤波与奇异值分解相结合的降噪方法。该方法首先对原始声发射信号进行中值滤波,去除幅值较大的异常值,其次对去除异常值的信号序列进行相空间重构和奇异值分解,最后针对难以确定重构阶数这一问题,提出奇异值能量差分谱概念,并利用能量差分谱的较大峰值位置来确定奇异值的重构阶数,以实现降噪。数值仿真和五层胶合板脱胶和表板断裂测试的实测数据分析表明,该方法能够有效地保留原有信号的特征,并能最大限度地消除噪声,提高信噪比  相似文献
8.
基于奇异值分解的信号特征提取方法研究   总被引:2,自引:2,他引:1       下载免费PDF全文
奇异值反映了信号中有用信号和噪声的能量分布情况,通过奇异值分解可以将隐含在噪声中的特征信号提取出来。本文提出了在强背景噪声中基于奇异值分解的特征提取方法。研究发现,随着信号信噪比的降低,奇异值的分布趋于直线,特征信号难以分离和提取。通过增加奇异值分解阶次,可以使反映噪声能量的奇异值的分布范围扩大,使得噪声的能量相对分散,凸显出了反映有用信号能量的奇异值,从而有利于特征信号的提取。仿真试验和故障分析实例都验证了该方法的可行性。  相似文献
9.
基于小波的非线性结构系统识别   总被引:2,自引:2,他引:2       下载免费PDF全文
提出了一个基于小波变换的方法用于非线性结构系统识别。采用复Morlet小波,对非线性结构自由响应信号进行连续小波变换,根据小波系数模极大值的方法提取小波变换的脊线和小波骨架。提取的小波脊线和小波骨架被用来识别结构的瞬时频率和振幅,得到非线性结构的骨架曲线。为降低噪音的影响,采用一个基于奇异值分解(SVD)的方法对识别的结构进行处理。最后通过一个具有非线性刚度结构的数值模拟验证了该方法的有效性。  相似文献
10.
一种基于奇异值分解技术的模型定阶方法   总被引:2,自引:2,他引:0       下载免费PDF全文
摘要:模态参数识别中模型阶次的确定非常重要。基于奇异值分解技术,探讨模型阶次的确定方法,提出了利用奇异值的相对变化率来确定模型的阶次。该方法利用结构的量测脉冲响应信号构造Hankel矩阵,对其进行奇异值分解后计算奇异值的相对变化率,变化率最大的地方对应着模型的阶次。通过数值算例研究了噪声因素对模型阶次确定的影响,并利用模型实验数据验证了本方法的有效性。  相似文献
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