利用改进整数变换实现图像无损信息隐藏

为了在图像中实现无损信息隐藏,并提高数据嵌入容量和隐蔽性,给出一种基于改进整数变换的无损信息隐藏方法。首先对图像块采用改进算法进行整数变换,使得变换前后图像块引入失真较少,然后自适应选择整数变换后引入失真较小的可修改图像块进行整数变换,并嵌入较大数据量的机密信息,在公共信道进行传输后接收端能正确提取机密信息,并无损恢复原宿主图像。实验结果表明,该方法具有较大的数据嵌入容量和较好的隐蔽性,可用于医学图像中隐藏病历信息及遥感、军事图像的无损隐秘传输等领域。     

一种基于图像矢量量化压缩的数据隐藏方法

根据码书中所有码字之间的最近邻关系,采用最近邻方法标记码书使得所有码字与其最近邻码字的标记值不同。在此基础上,运用I/矩阵运算可在矢量量化压缩图像的每n=2m个码字索引中有选择地最多修改m2」个从而嵌入m比特数据。计算机上的仿真实验结果表明：该方法不仅具有较大的嵌入容量,而且具有较好的隐蔽性,可用于矢量量化压缩图像中的信息隐藏。     

一种基于JPEG压缩图像的信息隐藏方法

描述了一种基于JPEG图像的信息隐藏新方法.该方法用I/I矩阵在8×8子块DCT域的2m比特中低频量化系数的最低位中,最多修改[m/2]比特数据,即可嵌入m比特信息,有较高的数据嵌入率及较好隐蔽性.该方法已在计算机上进行了模拟实验,并获得了较好的结果.     

射频功放建模及其延时匹配的研究

介绍了记忆多项式模型结构,使用载波频率为2.14 GHz、带宽5 MHz的单载波3GPPFDD WCDMA信号作为测试信号,经过一个额定输出功率为8 W的射频功率放大器,并采用基于查找表的记忆多项式方法对其建模.采用了快速的延时匹配算法,有效抑制了延时估计偏差及输入输出信号相位幅度的改变对建模的影响.     

信息高速公路的安全、可靠性、维修性和保障性

信息科技的迅速发展使人类社会跨入了信息时代.在当今信息大爆炸的时代,信息同物质能源一样,是人类社会赖以生存和发展的三大资源之一.人们不仅需迅速传递信息、及时处理信息,而且需要高效、方便地利用声图文并茂的信息,正是在这种态势下,信息高速公路这一高速信息网应运而生,得到迅速发展并已成为现代信息社会生产力的要素和衡量一个国家综合国力的重要组成部分,是信息社会的国脉.因此,近几年,世界各发达国家均在雄心勃勃地规划建设自己的信息高速公路,在信息高速公路迅速发展的同时,其安全问题日益突出和复杂.安全技术的研究已成为政府、企业以及广大网络用户最为关心的问题之一.     

AD9788在多业务数字分布系统中的应用

介绍了一种采用单片高速数模转换器AD9788实现将多业务数字分布系统中两种不同制式多载波数字基带信号转换成模拟中频信号的实现方案,该方案具有较强的实用性和参考价值。     

一种大嵌入容量的可逆数据隐藏方法

为了提高可逆数据隐藏容量, 定义了一种新的基于n维图像块向量的可逆整数变换算法, 整数变换后图像块所有像素最低两位有效位相同, 产生了较大的冗余信息, 可用来实现较大容量的可逆数据隐藏。将该方法与现有的一些方法进行了实验比较, 结果表明该方法在嵌入相同数据量时具有更好的隐蔽性, 并且还提高了最大数据嵌入量。该方法具有较好的隐蔽性和较大的数据嵌入容量, 嵌入数据和原宿主图像均能从隐藏图像无损恢复。     

基于整数变换的自适应图像可逆水印方法

为保证水印图像质量并提高嵌入水印数据量,该文提出一种基于整数变换的自适应图像可逆水印方法。该方法定义了一种新的一般化整数变换算法,对于任意像素点组成的图像块向量进行简单的整数变换后,将产生一定的冗余数据可用于嵌入水印数据。该方法进一步根据图像块向量自身方差大小自适应选择参数m值进行整数变换,在平滑图像块中嵌入更多数据,同时避免复杂图像块中引入较大失真,从而保证具有较高的嵌入容量和较好的水印图像质量。与同类算法对比的实验结果表明,该方法增大了最大数据嵌入容量,以Lena为宿主图像时有效载荷可达2.36 bpp。该文整数变换算法运算简单,通过自适应选择参数进行整数变换并嵌入数据可保证水印图像质量并实现较大的有效载荷。     

基于拓展广义整数变换的无损信息隐藏方法

为使用于无损信息隐藏的广义整数变换更具普遍意义并提高数据嵌入容量,该文在对广义整数变换进行拓展的基础上提出一种图像无损信息隐藏新方法。该方法通过对广义整数变换引入可变参数m进行拓展,可在n个像素点组成的图像块中嵌入m(n-1) bit数据,m＞1时提高了数据嵌入容量,方法还采用一种新的数据嵌入策略提高了隐藏图像质量。与现有整数变换算法相比,该文算法在数据嵌入容量和隐藏图像质量上有一定的提升。该方法可用于对图像质量要求较高的军事通信、医学保健和法律论证等领域,在提取嵌入的机密信息后,原宿主图像可无失真恢复。     

基于翻转梅尔频率倒谱系数的语音变调检测方法

语音变调常用于掩盖说话人身份,各种变声软件的出现使得说话人身份伪装变得更加容易。针对现有变调语音检测方法无法判断语音是经过了何种变调操作（升调或降调）的问题,通过分析语音变调在信号频谱,尤其是高频区域留下的痕迹,提出了基于翻转梅尔倒谱系数（IMFCC）统计矩特征的电子变调语音检测方法。首先,提取各语音帧IMFCC及其一阶差分;然后,计算其统计均值;最后,在该统计特征上利用支持向量机（SVM）多分类器的设计来区分原始语音、升调语音和降调语音。在TIMIT和NIST语音集上的实验结果表明,所提方法无论对于原始语音、升调语音还是降调语音都具有良好的检测性能。与MFCC作为特征构造的基线系统相比,所设计的特征的方法明显提高了变调操作的识别率。在较少的训练资源的情况下,所提方法也获得了比基于卷积神经网络（CNN）的框架更好的性能;此外,在不同数据集和不同变调方法上也都取得了较好的泛化性能。