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DWT、DCT 和 DFT 变换的代码。

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简介：
这段代码由MATLAB编写，涵盖了离散余弦变换（DCT）、离散小波变换（DWT）以及离散傅立叶变换（DFT）等一系列基础算法的实现。这些代码相对简单，旨在提供对这些重要信号处理技术的初步了解和应用。

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  • DWT DCT DFT变换的代码
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    本项目包含多种信号处理中常用的变换算法的实现代码，包括离散余弦变换(DCT)、离散傅里叶变换(DFT)以及离散小波变换(DWT)，适用于图像压缩和分析等领域。 在MATLAB中编写关于离散余弦变换（DCT）、离散小波变换（DWT）和离散傅立叶变换（DFT）的简单代码。
  • DWT-DCT变换的水印嵌入MATLAB源代码
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    本段MATLAB源代码实现基于DWT-DCT（离散小波变换和离散余弦变换）的数字图像水印技术，用于增强信息隐藏的安全性和鲁棒性。 实现了一种基于DCT_DWT域利用中频系数替换而实现水印信息嵌入的方法。
  • DCT、DWT、DFT和LSB数字水印的MATLAB+GUI实现.zip
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    本资源提供了一种使用MATLAB与图形用户界面(GUI)实现DCT、DWT、DFT及LSB四种主流数字水印技术的方法，适用于图像信息安全领域研究。 本课题研究基于MATLAB的小波变换（dwt）和离散余弦变换（dct）的多方法对比数字水印系统，并配有图形用户界面（GUI）。该系统包含一个主界面以及用于调用小波变换子界面和离散余弦变换子界面的功能。具体流程包括：读取宿主图像与水印图像，进行嵌入操作；对已嵌入水印的图像施加多种攻击方法（如剪切、添加噪声、旋转等）；提取被处理后的数字水印，并最终利用峰值信噪比（PSNR）来评估不同攻击条件下系统的鲁棒性。
  • DCT变换的Matlab代码
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    这段文档提供了一系列基于MATLAB实现的离散余弦变换（DCT）代码。通过这些资源，用户可以深入了解并应用DCT算法于信号处理和图像压缩等领域。 DCT变换的输入是原始图像，输出包括经过变换后的图像以及解码后得到的图像。
  • DCT变换的MATLAB代码
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    本代码实现了离散余弦变换(DCT)及其逆变换，适用于信号处理和图像压缩等领域。通过MATLAB编写，提供高效的数据转换功能。 对图像进行分块后的DCT变换，然后通过逆变换来重构图像。
  • MATLAB中的DCT变换代码
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    本段代码展示了如何在MATLAB中实现离散余弦变换（DCT），适用于信号处理和图像压缩等领域。 关于DCT的编码过程如下：B2=blkproc(B,[8 8],P1*x,mask); I2=blkproc(B2,[8 8],P1*x*P2,T,T); subplot(1,2,2); 这段代码展示了如何使用块处理函数`blkproc`对图像进行DCT编码。首先，通过应用掩码`mask`和变换矩阵`P1*x`到原始图像数据B的每个8x8子块中得到中间结果B2。接着，进一步利用转换矩阵`P1*x*P2`以及阈值参数T处理B2中的每一个8x8区块以获得最终编码后的I2。最后使用subplot函数显示处理后的图像效果。 注意：这里描述的是DCT变换及编码步骤，并未包含任何联系信息或网址链接等额外内容。
  • DWT（小波变换）源代码
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    本段代码实现了离散小波变换(DWT)，可用于信号处理与图像压缩等领域，是分析和表示数据的重要工具。 小波（Wavelet）这一术语从字面上理解，“小波”指的是在有限区域内且均值为0的短波形。“小”表示它具有衰减性；“波”则指它的波动特性，表现为振幅正负交替的变化形式。 与傅里叶变换相比，小波变换能够实现时间（空间）和频率上的局部化分析。通过伸缩和平移操作对信号进行多尺度细化处理，使高频部分的时间分辨率提高而低频部分的频率分辨率提升。这一方法可以精确聚焦于信号中的任何细节，并解决了传统傅里叶变换在时域与频域同时解析方面的局限性，成为继傅立叶分析之后的一大科学进展突破。 因此，小波变换有时也被形象地称为“数学显微镜”。
  • 基于MATLAB的DCT和DWT数字水印技术代码
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    本项目使用MATLAB开发，专注于实现DCT与DWT两种算法在数字水印技术中的应用，旨在提供高效且安全的数据保护方案。 DCT和DWT数字水印技术包含Matlab代码，可以一键运行。该代码直接生成数字水印并进行相关攻击操作。
  • 基于MATLAB的DFT源代码-DFT: 离散傅立叶变换
    优质
    本资源提供基于MATLAB实现的离散傅里叶变换（DFT）源代码，适用于信号处理与分析中的频谱分析。 DFT的MATLAB源代码使用了离散傅立叶变换（dft.m）。输入文件为amplitudes.dat。输出结果保存在output.txt文件中，其中包含DFT频率值。