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新算法

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字音頻水印算法。提出了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)的數(shù)字音頻水印算法

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字音頻水印算法。提出了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)的數(shù)字音頻水印算法，采用本算法在一段數(shù)字音頻數(shù)據(jù)中隱藏了一幅不可感知的二值圖像．通過后向傳播算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練出模板信號(hào)與嵌入了水印信號(hào)的音頻之間的關(guān)系特征，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的特性，通過訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾乎能夠完全恢復(fù)嵌入到音頻中的水印數(shù)據(jù)．通過仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法具有較好的魯棒性和抵抗常用的信號(hào)處理方法的處理的能力，特別是在水印檢測時(shí)不需要原始的音頻信號(hào)．

標(biāo)簽： 數(shù)字音頻水印算法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

上傳時(shí)間： 2016-02-25

上傳用戶：royzhangsz
此文檔是關(guān)于計(jì)算機(jī)圖形學(xué)研究的新成果2005年SIGGRAPH的文章,介紹了圖形學(xué)中的一些重要算法及最新成果

此文檔是關(guān)于計(jì)算機(jī)圖形學(xué)研究的新成果2005年SIGGRAPH的文章,介紹了圖形學(xué)中的一些重要算法及最新成果

標(biāo)簽： SIGGRAPH 2005 文檔圖形

上傳時(shí)間： 2013-12-22

上傳用戶：yimoney
本文目前模糊C-均值聚類算法不適用于有噪聲和樣本不均衡等問題,借助改進(jìn)算法AFCM和WFCM的思想,提出另一種新的聚類算法。它是AFCM和WAFCM結(jié)合的一種算法,但有著更好的健壯性和聚類效果。

本文目前模糊C-均值聚類算法不適用于有噪聲和樣本不均衡等問題,借助改進(jìn)算法AFCM和WFCM的思想,提出另一種新的聚類算法。它是AFCM和WAFCM結(jié)合的一種算法,但有著更好的健壯性和聚類效果。

標(biāo)簽： AFCM WAFCM WFCM 算法

上傳時(shí)間： 2013-12-23

上傳用戶：三人用菜
環(huán)境下構(gòu)建一種新的系統(tǒng)辨識(shí)仿真工具箱(SIST: System Identification Toolbox)的原理與實(shí)現(xiàn),討論了在MATLAB 環(huán)境下工具箱的數(shù)據(jù)和算法結(jié)構(gòu)形式,以及利用GUIDE完

環(huán)境下構(gòu)建一種新的系統(tǒng)辨識(shí)仿真工具箱(SIST: System Identification Toolbox)的原理與實(shí)現(xiàn),討論了在MATLAB 環(huán)境下工具箱的數(shù)據(jù)和算法結(jié)構(gòu)形式,以及利用GUIDE完成圖行界面的設(shè)計(jì),用MATLAB 與C++混編技術(shù)實(shí)現(xiàn)物理系統(tǒng)的I/O 接口和系統(tǒng)辨識(shí)...

標(biāo)簽： Identification Toolbox MATLAB System

上傳時(shí)間： 2016-03-29

上傳用戶：wang0123456789
一種新的主動(dòng)輪廓線跟蹤算法,參照snake算法

一種新的主動(dòng)輪廓線跟蹤算法,參照snake算法

標(biāo)簽： snake 輪廓線跟蹤算法算法

上傳時(shí)間： 2016-03-29

上傳用戶：lanjisu111
差分進(jìn)化算法,是一種新興起的智能計(jì)算方法.它能求解各種無約束優(yōu)化問題.

差分進(jìn)化算法,是一種新興起的智能計(jì)算方法.它能求解各種無約束優(yōu)化問題.

標(biāo)簽： 差分進(jìn)化算法智能計(jì)算

上傳時(shí)間： 2016-03-31

上傳用戶：koulian
一個(gè)距離向量算法的路由器路由表更新規(guī)則：發(fā)現(xiàn)了一條到達(dá)某目的的新路由

一個(gè)距離向量算法的路由器路由表更新規(guī)則：發(fā)現(xiàn)了一條到達(dá)某目的的新路由，而該路由在原來的路由表中不存在（即發(fā)現(xiàn)了一條新路由），則在路由表中增加該路由發(fā)現(xiàn)了一條到達(dá)某目的的、距離更短的新路由，則用該路由替換原有的路由到達(dá)某目的的一條路由，其后繼結(jié)點(diǎn)到達(dá)該目的地的距離發(fā)生了變化，則需要更新該路由的距離一個(gè)實(shí)例代表一個(gè)路由器(結(jié)點(diǎn))

標(biāo)簽： 向量發(fā)現(xiàn) 算法更新

上傳時(shí)間： 2016-03-31

上傳用戶：zyt
新的二維數(shù)組以及映射的快速算法的C語言實(shí)現(xiàn).

新的二維數(shù)組以及映射的快速算法的C語言實(shí)現(xiàn).

標(biāo)簽： 二維 C語言數(shù)組快速算法

上傳時(shí)間： 2013-12-11

上傳用戶：zsjzc
C針對(duì)模式識(shí)別問題H描述了支持向量機(jī)的基本思想H著重討論了OD=?PI最小二乘=?PI加權(quán)=?P 和直接 =?P 等新的支持向量機(jī)方法H用于降低訓(xùn)練時(shí)間和減少計(jì)算復(fù)雜性的海量樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法分塊法I

C針對(duì)模式識(shí)別問題H描述了支持向量機(jī)的基本思想H著重討論了OD=?PI最小二乘=?PI加權(quán)=?P 和直接 =?P 等新的支持向量機(jī)方法H用于降低訓(xùn)練時(shí)間和減少計(jì)算復(fù)雜性的海量樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法分塊法I分解法H提高泛化能力的模型選擇方法H以及逐一鑒別法I一一區(qū)分法IPD., 分類法I一次性求解等多類別分類方法@最后給出了污水生化處理過程運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控的多類別分類實(shí)例@作為結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化準(zhǔn)則的具體實(shí)現(xiàn)H支持向量機(jī)具有全局最優(yōu)性和較好的泛化能力

標(biāo)簽： PI 支持向量機(jī) OD 模式識(shí)別

上傳時(shí)間： 2014-01-15

上傳用戶：Ants
一種新的變步長LMS自適應(yīng)濾波算法.pdf

一種新的變步長LMS自適應(yīng)濾波算法.pdf，電子學(xué)報(bào)，羅小東

標(biāo)簽： LMS 自適應(yīng)濾波算法

上傳時(shí)間： 2016-04-26

上傳用戶：erkuizhang