BWT水印嵌入提取程序:dwt.m技术解析

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0 下载量 52 浏览量 更新于2024-10-12 收藏 698B RAR 举报
资源摘要信息: "dwt.rar_bwt" 是一个包含水印嵌入与提取程序的压缩包文件,该程序使用了特定的编码技术,即 Burrows-Wheeler Transform (BWT)。BWT 是一种数据压缩算法,它可以用于对数据进行变换,以便更容易地嵌入水印信息。压缩包内包含了名为 "dwt.m" 的文件,该文件很可能是用于执行这些操作的 MATLAB 脚本文件。在这个上下文中,了解 BWT 水印技术、水印的嵌入与提取方法,以及 MATLAB 在数据处理中的应用,对于学习该程序至关重要。 知识点一:Burrows-Wheeler Transform (BWT) BWT 是一种数据排序算法,它通过将字符串的排列按字典序排列并进行重排序的方式,将字符串转换成一个更为紧凑的表示形式。在数据压缩中,BWT 可以帮助找到数据中的重复模式和模式间的冗余,从而提高压缩效率。BWT 在数据压缩领域具有重要地位,尤其适用于某些特定类型的数据集。 知识点二:水印的嵌入与提取 数字水印技术是通过将信息嵌入到数字媒体(如音频、视频、图片等)中,而不影响原始载体的正常使用和感知质量的一种技术。嵌入水印通常需要对载体进行细微的修改,而提取水印则是从被修改的载体中恢复出嵌入的信息。在 BWT 算法中嵌入水印,涉及到在数据变换后的位置选择、水印信息的编码以及如何将这些信息隐藏在数据中,以便在需要时可以准确提取。 知识点三:MATLAB 脚本文件 "dwt.m" MATLAB 是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级语言和交互式环境。"dwt.m" 很可能是 MATLAB 环境下编写的脚本文件,用于执行数字水印的嵌入和提取过程。这个脚本可能包含了函数定义、算法实现以及对 BWT 过程的调用。掌握 MATLAB 编程对于理解和修改此类脚本至关重要。 知识点四:数字水印技术的应用 数字水印技术可以用于多种场景,包括但不限于版权保护、内容认证、数据完整性验证等。在版权保护方面,水印可以嵌入到数字媒体中,以证明原创者对该媒体拥有所有权。在内容认证方面,水印可以用来检测媒体内容是否被篡改或损坏。而在数据完整性验证方面,水印技术可以用来确保数据传输或存储过程中的安全性。 知识点五:程序品鉴与学习 所谓程序品鉴学习,就是指通过分析和研究他人编写的程序代码来提升自己的编程能力和理解特定技术的深层含义。对于 "dwt.rar_bwt" 中的水印嵌入与提取程序,通过仔细阅读和理解 "dwt.m" MATLAB 脚本文件,学习者可以掌握如何将 BWT 算法应用于实际问题中,以及如何在数据处理中使用 MATLAB 这一强大的工具。 总结,"dwt.rar_bwt" 压缩包中的 "dwt.m" MATLAB 脚本文件是一个涉及 BWT 算法和数字水印技术的实际应用案例。通过学习该程序,可以深入了解 BWT 在数据压缩和水印嵌入中的应用,并通过实践提升 MATLAB 编程技能和对数字水印技术的理解。这对于提高个人在数据处理和信息安全领域的专业水平具有显著帮助。

代码import serial import pywt import numpy as np import time # 接收数据 ser = serial.Serial('COM3', 115200) # 115200 是波特率 fi = 0 for turn in range(0, 3): # 设置接收数据轮次 n = 0 Sum = 0 m = 1000 dataset = [1 for i in range(1000)] while True: # 设置接收数据个数 n = n + 1 if n > 1000: break # 开始接收数据 data = ser.readline().strip() print(data.decode()) if n > 1: if abs(int.from_bytes(data, byteorder='little', signed=False) - int.from_bytes(dataset[n - 2], byteorder='little', signed=False)) >= 700: dataset[n-1] = dataset[n-2] else: dataset[n-1] = data # 使用小波分析进行阈值去噪声 w = pywt.Wavelet('db8') # 用Daubechies8小波 maxlev = pywt.dwt_max_level(len(dataset), w.dec_len) # 最大分解的阶数 # print("The maximum level is " + str(maxlev)) threshold = 0.5 # 阈值滤波 coeffs = pywt.wavedec(dataset, 'db8', level=maxlev) # 将信号进行小波分解 for i in range(1, len(coeffs)): coeffs[i] = pywt.threshold(coeffs[i], threshold * max(coeffs[i])) # 将噪声滤波 datarec = pywt.waverec(coeffs, 'db8') # 对信号重构 # print(str(datarec)) fi = datarec + fi print("The final result data is " + str(sum(datarec)/len(datarec))) print("average is " + str(sum(fi)/len(fi) / 3))有报错Traceback (most recent call last): File "C:/Users/86138/Desktop/光设校赛/main.py", line 23, in <module> if abs(int.from_bytes(data, byteorder='little', signed=False) - int.from_bytes(dataset[n - 2], byteorder='little', TypeError: cannot convert 'int' object to bytes

2023-06-03 上传