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  • matlab复习小结
    2021-04-25 02:21:08

    MA TLAB图形绘制

    颜色控制:y(黄)、m(洋红)、c(青)、r(红)、g(绿)、b(蓝)、w(白)、k(黑)

    标记控制:.(黑点)、o(圆圈)、x(叉)、+(十字)、*(星)

    线形:-(实线)、:(虚线)、-.(点划)、--(双划)

    hold on:% 图形保持,新产生的图形叠加到已有图形上。

    hold off:% 解除图形保持

    1.figure(n) %创建图形窗口,n代表打开第n 个图形窗口。

    2.subplot(m,n,p) 命令%子图形窗口,在当前图形窗口创建m×n个子窗口,

    按m行n列排。p:当前第p个子图形窗口

    3.title:

    4.xlable与ylable

    5.grid on与grid off:

    6.legend: %制作图例

    7.polar(theta,rho,参数) %根据相角theta和离原点的距离rho绘制极坐标图

    8.bar(x,y,width,参数) %画水平条形图

    9.pie(x,explode,'label') %画二维饼形图

    10.hist(y,n) %统计每段的元素个数并画出直方图

    11.mzmap(G) %得到系统零极点分布图

    12.N=hist(y,x) %统计出每段元素个数

    符号运算

    符号变量名=sym(…表达式?)Eg:f1=sym(…a*x^2+b*x+c?)%建立二次三项式

    s=class(x) %返回对象x的数据类型

    collect 函数用来将符号表达式中同类项合并

    expand 函数将符号表达式中的各项进行展开,展开成多项式和的形式

    horner 函数将符号表达式化简成嵌套的形式

    factor 函数将符号多项式进行因式分解

    Peak Response(峰值)、

    Settling Time(调整时间)、

    Rise Time(上升时间)

    Steady State(稳态值)

    step(num,den)或step(G) 绘制系统阶跃响应曲线。

    Xuning0305第1 页2013/4/13

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    为了对RUL预测获得更有效和高效的退化特征选择,提出了三个良度指标/内在满足指标,如单调性、鲁棒性和预测性。单调性度量评估特征的增加或减少趋势信息,鲁棒性复制特征对异常值的容忍度。鲁棒性度量包括特征对运行条件下由于传感器噪声、轴承退化过程或变化的随机性而可能发生的随机波动的鲁棒性。预后性测量了系统群体中关键失效值的差异。
    单调性monotonicity、预测性Prognosability,这两个matlab自带的有,调用即可。
    在这里插入图片描述
    就像这样。我用的是matlab2019a版本,不知道别的版本是否自带。

    公式如下:在这里插入图片描述
    现在参考的是《基于自适应顺序的滚动轴承最优特征选取与寿命预测》刘胜兰1,高凌寒2,杜剑维1,刘 晨的论文,根据公式自己编写代码(只做参考,不保证正确)
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    相关性代码:
    输入的x、y是两个特征值之间的相关性,计算出来的得到的是一个数,在[0,1]之间。约靠近1,说明相关性越大。

    function co=correla(x,y)
    m1=mean(x);
    m2=mean(y);
    x1=x-m1;
    y1=y-m2;
    co=sum(x1.*y1)/sqrt(sum(x1.^2)*sum(y1.^2));
    end
    

    鲁棒性代码:

    function r=rob(f,lambda)
    fr=EWMA(f,lambda);
    k=length(f);
    for i=1:length(fr)
        q(i)=exp(-abs(fr(i)/f(i)));
    end
    r=(1/k)*(sum(q));
    
    function smoothed_z = EWMA(z,lambda)
    %
    % Computes the exponentially weighted moving average (with memory L) of
    % input data z
    %
    %lambda = 1-2/(L+1);
    smoothed_z = zeros(size(z));
    for i = 1:size(z,1)
        smoothed_z(i,1) = z(i,1);
        for j = 2:size(z,2)
            smoothed_z(i,j) = lambda * smoothed_z(i,j-1) + (1-lambda) * z(i,j);
        end
    end
    
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  • 数字音频水印MATLAB程序利用logistic映射产生混沌序列x(n)a=3.571x{1}=0.2while 0x{n+1}=a.*x{n}.*(1-x{n})n=n+1enddisp(x)结果n=102再对x(n)进行量化得0-1序列于明文序列y(n)进行模2加,得到密文序列。采样函数:...

    数字音频水印MATLAB程序

    利用logistic映射产生混沌序列x(n)

    a=3.571

    x{1}=0.2

    while 0

    x{n+1}=a.*x{n}.*(1-x{n})

    n=n+1

    end

    disp(x)

    结果n=102

    再对x(n)进行量化得0-1序列

    于明文序列y(n)进行模2加,得到密文序列。

    采样函数:linspace(0,0.8906,50)

    先将47168bit的宿主音频等步长分段,分为1000段,然后混沌序列选择其中的102段,对每段进行3及小波分解,挑选出绝对值最大的系数,运用嵌入公式。

    进行3及小波分解及重构图象的程序

    问题:如何量化,进行模2加。

    二进制如何按位进行加法。

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%生成水印程序

    %读取声音文件

    FILE='D:\audio\in\1.wav';

    [y,Fs,bits]=wavread(FILE);

    %绘制出原始声音信号图

    figure(1);

    subplot(3,1,1);plot(y);

    title(

    %用db4小波对读入的声音文件进行3级小波分解

    [c,l]=wavedec(y,3,'db4');

    %提取3级小波分解的低频系数和高频系数

    ca3=appcoef(c,l,'db4',3);

    cd3=detcoef(c,l,3);

    cd2=detcoef(c,l,2);

    cd1=detcoef(c,l,1);

    x=ca3;

    lx=length(x);

    subplot(3,1,2);plot(x);

    s=max(abs(x))*0.2;

    i=find(abs(x)>s);%插入位置

    lx=length(x(i));

    %产生水印信号,sin

    mark=[0.001:0.001:7.901];

    mm=[0.01:0.01:79.01];

    mark=sin(mm);

    randn('seed',10);

    mark=randn(1,lx);

    figure(2);

    subplot(3,1,1);plot(mark);

    ss=mark;

    rr=ss*0.02;

    %水印信号嵌入

    x(i)=x(i).*(1+rr');

    展开全文
  • 如果要获得很好的稳健,数字水印应加在人眼敏感的低频部分,图像的大部分能量集中在低频部分,如果对于低频部分进行处理,水印固然会失去,而图像也没有了利用价值,然而,水印的嵌入会对图像的质量有非常大的影响...

    第三章 图像数字水印的方案

    3.1 图像数字水印的技术方案

    在数据库中存储在国际互联网上传输的水印图像一般会被压缩,有时达到很高的压

    缩比。因此,数字水印算法所面临的第一个考验就是压缩。JPEG和EZW(Embedded Zero-Tree Wavelet)压缩是最常见的两种压缩方法。JPEG是基于离散余弦变换域的压缩方法,而EZW是基于小波变换域的压缩方法。前人的研究证明采用与压缩算法相同的变换域水印方法,对于压缩的稳健性较强。因此,我研究图像文件水印算法主要集中在变换域算法及利用人眼视觉特性上。

    数字水印的嵌入要求即要考虑视觉透明性,又要保证嵌入水印后图像的稳健性,这

    两个方面存在着矛盾。保证视觉透明性,就要将水印嵌入到人眼不敏感区,也就是嵌入到图像的高频分量中。而多数图像处理方法对于图像高频部分的损坏程度较高,如有损压缩、高频滤波等。水印很容易在经历图像处理的过程中丢失。这样,则无法保证图像数字水印的稳健性。如果要获得很好的稳健性,数字水印应加在人眼敏感的低频部分,图像的大部分能量集中在低频部分,如果对于低频部分进行处理,水印固然会失去,而图像也没有了利用价值,然而,水印的嵌入会对图像的质量有非常大的影响,这又无法保证视觉透明性。

    数字水印算法的实现基本分为三个部分:宿主图像的变换,水印的嵌入和水印的检

    测,分别描述如下。

    3.2 基于DCT域的图像数字水印技术

    离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)属于正交变换图像编码方法中的一种。正交变换图像编码始于1968年。当时安德鲁斯(Andrews)等人发现大多数自然图像的高频分量相对幅度较低,可完全舍弃或者只用少数码字编码,提出不对图像本身编码,只对其二维傅立叶(DFT)系数进行编码和传输。但DFT是一种正交变换,运算量很大,常常使实时处理发生困难,第二年他们就用Walsh-Hadamard变换(WHT)取代DFT可以使运算量明显减少,这是因为WHT变换只有加减法而无需乘法。但是更有意义的是离散余弦变换和离散正旋变换的出现,它们具有快速算法,精确度高。其中最重要的是1974年提出的DCT,因为其变换矩阵的基向量很近似于托伯利兹矩阵的特征向量,而托伯利兹矩阵又体现了人类语言及图像信号的相关性。因此,DCT常常被认为是语音与图像信号变换的准最佳变换。

    图像是二维的,所以在研究时主要用到二维DCT,以及二维IDCT来对图像进行处理。

    展开全文
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