基于Proteus的多波形信号发生器仿真设计

信号发生器在教学和电子测量中具有广泛的应用,为了更好地对信号发生器的实现方法进行研究,采用仿真的方法对信号发生器的实现进行模拟。信号发生器以ICL8038芯片为核心,主要由键盘、占空比调节电路、选频电路、信号放大电路等模块组成。电路设计在Proteus软件环境下仿真,采用了波形失真调整和信号放大电路,使输出波形满足实际应用需要。实验结果表明,使用Proteus仿真与硬件电路实验结果基本一致。信号发生器各波形的输出为:方波(0～10V)、三角波(4～20V)、正弦波(6～20V);输出频率范围为:505Hz～49kHz。该信号发生器具有简单、实用、成本低的特点,具有重要的推广价值。

引入超分辨率下采样误差的图像边信息估计隐写

目的由于空域图像下采样过程中提供的量化误差边信息能够有效提升隐写安全性,为了得到下采样之前的高分辨率图像,提出一种基于超分辨率网络的空域图像边信息估计隐写方法。方法受原始下采样边信息隐写方法的启发,使用超分辨率网络生成被称为预载体的高分辨率图像。同时利用现有的空域图像对称失真算法得到每个像素点的修改失真,然后以浮点型精度对预载体下采样,得到和载体同分辨率的图像形式,利用对应像素点间的差值指导像素点的修改方向,实现基于初始失真的非对称失真调整。首先以峰值信噪比和极性估计准确率为指标对比了多种超分辨率网络以及基于传统插值方法的上采样性能,并通过调整初始失真分别进行隐写和隐写分析实验,选择使安全性提升最大的残差通道注意力机制网络及其对应调整系数作为本文的下采样边信息估计隐写方法。结果使用隐写领域中常用的3个数据库、两种传统初始失真函数以及两类隐写分析方法进行实验。在跨数据集的隐写安全性上,相比传统隐写方法,在对抗基于手工特征和基于深度学习的隐写分析时,本文方法的安全性均有显著提升,如在测试集载体图像上,嵌入率为0.5 bit/像素时,安全性分别提升6.67%和6.9%;在训练集载体图像上,本文方法的安全性在比传统方法有很大提升的基础上,甚至在一些情况下能够高于原始边信息隐写方法的安全性,如在对抗基于手工特征的隐写分析器且嵌入率为0.1 bit/像素时,安全性提升1.08%;在对抗基于深度学习的隐写分析器且嵌入率为0.5 bit/像素时,安全性提升0.6%。结论实验表明,使用超分辨率网络作为下采样边信息估计的工具,并利用估计边信息调整嵌入修改的初始失真,能够有效提升传统隐写方法的安全性,并接近甚至在部分情况下超越了原始边信息隐写的安全性。除此之外,本文方法与原始边信息隐写方法具有不同的修改模式,而且具有更广泛的适用性。