基于多分辨率分析和改进离散余弦变换的音频水印算法

提出了一种基于多分辨率分析的音频水印算法.首先通过对音频信号进行小波分解得到信号的时变低频分量,然后通过扩频和改进离散余弦变换将水印信息分散嵌入低频分量;最后通过误差修正获得较高的水印提取准确率.该算法增大了水印信号的嵌入量,在保证水印安全性和隐蔽性的同时,对常见的信号处理还具有较好的鲁棒性.

基于离散余弦变换的音频信息隐藏算法

研究了一种将保密语音隐藏在公开的音频载体中的信息隐藏算法。在对保密语音进行改进型多带激励(IMBE)编码,进行纠错编码后形成秘密信息的基础上,对音频载体进行离散余弦变换,通过修改相邻频段的能量而嵌入秘密信息。提取时按同样的方法确定相邻频段的能量值以盲恢复秘密信息,并经IMBE解码还原保密语音。仿真实验结果表明,该算法对音频压缩、加噪等攻击具有较高的鲁棒性。

基于离散余弦变换的语音信息隐藏方法

研究了一种将保密语音隐藏在公开载体语音中的信息隐藏算法。在对保密语音进行改进型多带激励(IMBE)编码后形成隐藏信息的基础上,对公开语音信号进行分段离散余弦变换,隐藏信息通过量化处理嵌入到DCT域的中频点;解码器在同样的嵌入点盲提取出隐藏信息,最后经IMBE解码恢复保密语音。仿真实验结果表明,该算法在隐藏信息后,信道中传输的公开语音具有透明性,并且在受到重新采样、压缩、滤波等攻击时具有较高的鲁棒性。

基于改进层式DCT的压缩感知图像处理

为改善图像压缩质量,提出一种基于改进层式离散余弦变换(DCT)的压缩感知图像处理方法。该方法保留层式DCT变换的最高层系数,只对其余层高频子带系数进行压缩感知随机测量。利用正交匹配追踪算法对高频系数进行恢复,通过DCT反变换重构图像。实验结果表明,与基于层式DCT的方法相比,在相同压缩比的情况下,该方法重构图像的峰值信噪比较高。

一种基于MDCT变换的组合压缩音频水印算法

以MP3编码为例,提出了一种新的用于压缩音乐版权保护的组合压缩音频水印算法。该算法与MP3编码压缩并发进行,先利用多个随机序列置乱原始水印以加强其安全性和冗余性,再将置乱后的水印嵌入到编码过程中迭代内循环量化后的MDCT低频系数中,通过外循环的失真控制来保证水印嵌入的透明性。实验结果表明:该算法不仅具有较好的透明性,而且对多种比特率下的MP3压缩以及加噪、剪切、重压缩等攻击也具有很好的鲁棒性。

基于正交变换的无损音频压缩

介绍了基于正交变换的无损音频编码的技术框架,并对其关键技术即分帧、整数变换和熵编码作了深入的分析,最后将其在性能上与其它预测方案进行比较,结果表明其在压缩比上存在优势。

基于DCT和改进的TPWC降低CO-OFDM系统PAPR

针对相干光正交频分复用(CO-OFDM)系统高峰均比(PAPR)的问题,提出一种基于离散余弦变换(DCT)和改进的分段线性压扩(TPWC)变换的方案。介绍了DCT变换和改进的TPWC变换的基本原理,并将两者结合应用到CO-OFDM系统中。

高效音频压缩算法在移动端的应用研究

分析了高效音频压缩算法在移动端的应用,并提出一种高级音频编码(Advanced Audio Coding,AAC)方法的优化方案。首先,探讨AAC方法的基本原理。其次,引入改进离散余弦变换(Modified Discrete Cosine Transform,MDCT)优化AAC方法,通过提高频域分析的精度和压缩性能,实现对音频信号的高效压缩和编码。最后,在Android Studio中开发相关软件,并通过Android模拟器进行实验测试。

无损音频中正交变换技术的算法研究

介绍了基于正交变换的无损音频编码的技术框架,并对其关键技术即分帧、整数变换和熵编码作了深入的分析和研究,同时实现了音频信号的编解码。最后将其在性能上与其它预测方案进行比较,结果表明其在压缩比上存在优势。

基于DCT与改进分块2DPCA算法的人脸识别

提出一种离散余弦变换和改进的分块二维主元分析相结合的人脸识别方法。该算法利用DCT压缩人脸图像以去掉人眼不敏感的中频分量与高频分量,这样有效降低所需特征的维数,减少计算量。通过IM2DPCA进行特征提取得到人脸识别特征,运用最近邻分类器完成人脸的识别。在基于ORL、YaleB、CAS-PEAL及Feret人脸数据库的实验结果证明该算法的有效性与稳健性。

AC-3数字音频压缩中的变换编码算法

变换编码是音频压缩中的一个重要部分,文中叙述了AC-3数字音频压缩标准中的变换编码技术,包括改进离散余弦变换和反变换(MDCT和IMDCT)、时域混叠抵消与自适应窗选择,详细推导了用于MDCT和IMDCT的递归算法。

基于CORDIC变换实现任意点MDCT与IMDCT的算法

改进离散余弦变换(MDCT)与其反变换(IMDCT)是当今主流音频压缩标准中普遍采用的时频变换单元,也是计算量最密集的模块之一。传统的解决办法是采用基于旋转坐标变换(CORDIC)的FFT快速算法完成,但这要求MDCT变换点数为2次幂。提出了1种基于CORDIC变换实现任意点数的MDCT算法,不需要ROM存储三角函数值,可应用在支持多个标准的硬件框架中。

MDCT共用递归结构的并行改进与实现

MDCT和IMDCT凭借其在消除边界噪声、改善信号质量方面的优越性,广泛应用于高级音频编码标准框架中,同时,其也是编解码系统中计算复杂度最高的三大模块之一。在Clenshaw′s递归公式的基础上,采用关键单元分时复用、信号并行处理技术对共用递归中滤波处理模块进行改进,在总资源几乎不增加的条件下,使得总递归次数降至N2/16+N/4,且模块化规则性好、结构性强;在硬件实现时,增加延时单元和适当控制逻辑以避免并行数据处理带来的多端口或多个存储单元的并行操作。最后,使用SynplifyPro8.5.1工具在XilinxVirtex-E系列FPGA上对36点共用结构进行了验证。

G.729.1语音编码算法的改进及实现

在G.729.1语音编码算法中引入了一种长度为N=5×2m(m≥2)的MDCT/IMDCT实现的快速算法,编程实现该算法并在cygwin中仿真。在本方法中用孤立预乘的方法将N点的MDCT映射成N/2点的DCT-Ⅱ和DCT-IV,然后进入加窗阶段。该窗口是一种部分对称的窗,可以存储使用N/2的字,同时包含了一种只需4次乘法在一定的条件下就可以分解5点DCT-Ⅱ的方法。与其他算法相比,该算法可以明显地降低复杂度和减少存储空间。

MP3解码的优化及实现

目前MP3技术已经非常成熟,现阶段对于MP3的研究热点是对原始MP3标准在实现过程中的优化以及如何在低成本低功耗的平台上实现MP3。在整个MP3编解码流程中,IMDCT是运算量最大最耗时的部分之一,因此文章提出了一种基于IMDCT递归循环实现方法的优化算法。该算法是在已有文献递归算法的基础上进行了改进,并结合硬件系统结构的模块化和规则性,减小了所需硬件资源需求并保持了运算速度;分别使用Modelsim和Matlab软件开发工具对算法方案进行了验证和实现。

基于多特征联合的BP神经网络岩性识别

为了准确地实现对岩性的有效表征,在原始测井数据基础上,首先对统计特征、纹理特征等对岩性具有更好表征能力的特征进行提取;然后对提取的特征信号进行离散余弦变换(DCT)获取可靠性更高的相关低频特征;最后,利用反向传播神经网络(BP)构建自动岩性识别系统。为了验证所提方法的有效性,采用大庆油田某区块多井测井数据进行了多组交叉对比实验。实验结果表明:利用统计特征和纹理特征的多频组合作为神经网络的输入数据,岩性识别精度明显提高。

硬件资源消耗少的IMDCT分解算法

提出一种新的改进离散余弦反变换(IMDCT)分解算法,把变换长度为N点的IMDCT分解为一对N/4点的IV-型离散余弦变换(DCT-IV/DCT-IV)。该变换的实现可以共享部分资源,从而减少所需的硬件。与已有的一些IMDCT快速算法相比,新的分解算法计算效率提高了3倍;硬件实现减少了1个锁存器(20%)、4个加法器(44%)和3个乘法器(50%)。设计相应的IMDCT硬件加速器并应用于AC-3音频的实时解码,验证了该算法的实用性。

种强非均质性油藏自动历史拟合混合求解方法

针对强非均质性油藏,提出一种强非均质性油藏自动历史拟合混合求解方法。混合由两部分组成,一是主成分分析方法(PCA)与离散余弦变换方法(DCT)混合,对先验模型进行特征提取能够在降低数据维数的同时保留更为全面的地质特征,提高历史拟合的鲁棒性;二是人工蜂群算法(ABC)与同步扰动随机近似算法(SPSA)混合,利用人工蜂群算法良好的全局搜索模式改进同步扰动随机近似算法对目标函数进行数值求解,提高算法的求解速度与精度。最后应用提出方法进行强非均质油藏模型自动历史拟合。结果表明:PCA与DCT方法混合能够有效提取强非均质油藏的地质特征,反演结果接近真实油藏模型。该研究成果可为复杂非均质油气藏地质特征的识别研究提供理论支持。

一种基于ARM的MP3解码优化设计

针对ARM的解码空间局限,通过扩充霍夫曼表节点数,采用改进的反向离散余弦变换等方法提出了一种基于ARM的MP3解码优化设计方法。这种方法可以使解码时频率降到40MIPS以下,信噪比大于90dB,同时大大缩小了程序段、静态表的空间。

基于声道低频能量比的MP3压缩域音频水印算法

为了解决目前大多音频水印算法在应用于MP3音频时存在的效率低下、鲁棒性与不可感知性较难平衡等问题,提出基于MP3帧声道间低频能量的压缩域音频水印算法。该算法的嵌入和提取过程可分别在MP3压缩和解压缩的过程中完成,能大大提高水印的嵌入提取效率。而且由于低频能量具有较好的稳定性,算法利用MP3编解码过程中生成的改进离散余弦变换(MDCT)系数计算得到声道内低频能量,将左右声道内低频能量之比以固定步长量化,最终根据量化结果调整相应的MDCT系数实现水印嵌入;同时,结合不同比例因子频带能量的占比在计算声道内低频能量前对水印嵌入频带进行了筛选,从而能保证水印鲁棒性与不可感知性的平衡。实验显示,该算法可以在维持原始音频可听性的基础上实现对各种类型攻击较好的鲁棒性,尤其是可以抵抗MP3重压缩的攻击。