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基于邻域平均的鲁棒音频水印算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对音频作品的版权保护问题,从时域角度提出一种鲁棒水印算法。使用邻域平均的方法,算法选择两个合适的正整数,每次移动一个采样点,分别计算连续采样点的均值,所得两个均值序列构成两条均值线,这两条均值线在时域上会出现交叉。然后用量化索引调制(QIM)方法,把水印信息嵌入在均值线的交叉点上。实验表明:算法具有好的不可感知性,能够抵御加噪声、重采样、重量化、低通滤波、MP3压缩等常规信号处理操作,以及抵御轻微的时域伸缩修改操作,尤其对于去同步的抖动攻击、随机剪切攻击具有很强的鲁棒性。 相似文献
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本文中基于驾驶员的生理信号提出一种非接触便携式的驾驶疲劳检测技术。首先通过传感器采集到汽车行驶过程中驾驶员的股二头肌的生理信号,经快速独立成分分析分离出肌电信号和心电信号,并采用经验模态分解进行去噪。接着在此基础上,提取出肌电信号复杂度、心电信号复杂度和心电信号样本熵3个特征参数。综合这3个特征参数能明显区分驾驶员的正常和疲劳两种状态。最后采用主成分分析法将特征参数进行降维,获得了2个能有效表征疲劳状态的主成分,以此为自变量建立了判定驾驶疲劳的数学模型。经验证,该模型能较准确地判别驾驶员在驾驶过程中的正常和疲劳状态,准确率达90%以上。 相似文献
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