MATLAB音频数字水印仿真与图像嵌入

该资源是关于音频数字水印技术的MATLAB仿真实现，目标是在MATLAB环境下进行模拟，然后使用C语言在DSP实验箱上实际操作。内容涉及到音频文件的读取、图像文件的处理以及小波变换在数字水印嵌入中的应用。 在数字水印技术中，主要目的是在多媒体数据（如音频或图像）中嵌入一些隐藏的信息，这些信息可以用于版权保护、认证或追踪等目的。在这个MATLAB仿真实现中，首先从给定的WAV音频文件中读取原始的音频信号。`wavread`函数用于读取音频数据，返回采样频率`Fs`和位深度`NBIT`，以及实际的音频样本数据`waveinfo`。音频样本被重塑成一维向量，方便后续处理。 接下来，资源中涉及到了图像处理部分，它读取BMP图像文件`imageinfo`并将其转换为双精度浮点型，这通常是处理数字水印时的常规步骤，因为浮点型数据能提供更高的精度。然后，图像数据被转化为二进制形式，以便于将图像信息嵌入到音频数据中。这里使用了循环结构，将每个像素值拆分为8位二进制，并存储在一个新的向量`imageinfo1`中。 之后，使用小波分析对音频信号进行分解。`wavedec`函数执行离散小波分解，参数为音频信号、分解层数和小波基。在这个例子中，选择了db4小波基进行三次分解，得到不同层次的细节系数（cd1, cd2, cd3）和逼近系数（ca3）。小波分解允许我们在不同频域尺度上嵌入水印信息。 嵌入水印的关键步骤在于选择合适的系数进行修改。在这个实现中，选取了第二层细节系数（cd2）的特定位置，当这些系数位于相邻系数平均值之上时，进行水印嵌入。具体的操作是将水印信息（这里可能是图像二进制表示的一部分）按一定规则替换到选定的cd2系数上。这个过程通过条件判断和赋值操作完成。 最后，通过修改后的细节系数和逼近系数，可以使用`waverec`函数重构嵌入水印后的音频信号。一旦在MATLAB环境中验证成功，接下来的步骤是将这部分代码移植到C语言，实现在DSP实验箱上的硬件实现。 这个项目对于理解数字水印的基本原理、小波变换的应用以及MATLAB和C语言间的代码转换具有实践意义。它展示了如何在保护音频版权的同时，不显著降低音频质量。同时，这也是一种将理论知识应用于实际系统的好方法。