基于量化思想的水印嵌入模型的主要目的是为了实现盲检测.其主要思想是根据水印信息的不同将原始载体数据量化到不同的量化区间,而检测时根据所属的量化区间来识别水印信息.常见的两种量化方式是QIM和SCS方法,前一种方法是稳健的,主要用于版权保护后一种方法是脆弱的,主要用于内容认证. QIM的主要思想是将坐标轴等间隔划分成A区间集与B区间集,区间大小为△.规定A区间集代表0,B区间集代表0,根据水印值是0或1,调整待嵌入水印的值,使其等于离自己最近的对应区间内的中间值,当检测水印时,只需判断该数值落在的…

Atitit  图像处理Depixelizing Pixel Art像素风格画的矢量化 在去年的时候,偶然看到hqx算法. 一个高质量的插值放大算法. 与双线性插值等插值算法相比,这个算法放大后对人眼保护相对比较好. 没有双线性插值看起来模糊,固然,也抽空把算法简单优化了一下. 常规的图像填充采样放大 "经典"的图像填充采样放大,应用线性滤波器,或导出于分析插值理论.或导出于信号处理理论.使用滤波器的实例,比如"最近邻,Bicubic和Lancosz [ Wolberg 19…

http://www.matlabsky.com/thread-43937-1-1.html   <量化投资:以MATLAB为工具>连载(3)基础篇-N分钟学会MATLAB(下)     <量化投资:以MATLAB为工具>简介          <量化投资:以MATLAB为工具>是由电子工业出版社(PHEI)下属旗舰级子公司——北京博文视点资讯有限公司出版的<量化投资与对冲基金丛书>之一,丛书主编为丁鹏博士,<量化投资:以MATLAB为工具>由李…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4cf8aad30102uylf.html <量化投资:以MATLAB为工具>连载(1)基础篇-N分钟学会MATLAB(上) <量化投资:以MATLAB为工具>简介 <量化投资:以MATLAB为工具>是由电子工业出版社(PHEI)下属旗舰级子公司——北京博文视点资讯有限公司出版的<量化投资与对冲基金丛书>之一,丛书主编为丁鹏博士,<量化投资:以MATLAB为工具>由李洋(faruto)…

HT一直被客户称道的就是其全矢量化的设计特色,矢量相比传统图片好处太多了: www.hightopo.com/guide/guide/core/vector/ht-vector-guide.html 矢量可无级缩放,界面不失真不模糊 描述矢量的文本内容远比图片小得多 目前各种window.devicePixelRatio不一致的设备,矢量可能是唯一彻底的解决方案 业务数据绑定 提起矢量一般都会想到SVG,但这是个坑人的玩意儿,这么多年就没见一个完善的实现者,浏览器实现千差万别,高级属性根本不能玩…

语音信号的数字处理课程作业——矢量量化.这里采用了K-means算法,即假设量化种类是已知的,当然也可以采用LBG算法等,不过K-means比较简单.矢量是二维的,可以在平面上清楚的表示出来. 1. 算法描述 本次实验选择了K-means算法对数据进行矢量量化.算法主要包括以下几个步骤 初始化:载入训练数据,确定初始码本中心(4个): 最近邻分类:对训练数据计算距离(此处采用欧式距离),按照距离最小分类: 码本更新:重新生成包腔对应的质心: 重复分类和码本更新步骤,知道达到最大迭代次数或满足一定…

3. 量化交易策略 * 输入数据 - 只取最原始可靠的,如 * date * open * high * low * close * volume * 输出数据 - 根据数理统计取权重,把 o, h, l, c 四价合一,如 * w_price_ = o * ? + h * ? + l * ? + c * ? * w_price_ma_ = (w_price[0] * ? + ...) / ? * 数据比率 - 只用比率不用市价 * w_rate_[i] = w_price_[i] / w_pr…

(一)一个基本概念 分贝(dB):按照对数定义的一个幅度单位.对于电压值,dB以20log(VA/VB)给出:对于功率值,以10log(PA/PB)给出.dBc是相对于一个载波信号的dB值:dBm是相对于1mW的dB值.对于dBm而言,规格中的负载电阻必须是已知的(如:1mW提供给50Ω),以确定等效的电压或电流值. (二)静态指标定义 1.量化误差(Quantization Error) 量化误差是基本误差,用简单3bit ADC来说明.输入电压被数字化,以8个离散电平来划分,分别由代码000…

tushare: http://tushare.waditu.com/index.html 为什么是Python? 就跟javascript在web领域无可撼动的地位一样,Python也已经在金融量化投资领域占据了重要位置,从各个业务链条都能找到相应的框架实现.我们拿上一篇文章的图再来看看,在量化投资(证券和比特币)开源项目里,全球star数排名前10位里面,有7个是Python实现的.从数据获取到策略回测再到交易,覆盖了整个业务链. 而全球注册用户数最多的商业量化平台Uqer优矿,也同样是基于…

一.问题来源 来源于换关键字,从LSH转换为hash检索,这要感谢李某. 二.解析 笔者认为关键思想是数据降维后使用矩阵旋转优化,其他和LSH一样的. 2.1 PCA降维 先对原始空间的数据集 X∈Rn×d 用PCA进行降维处理,设经过PCA降维后的数据集为 V∈Rn×c ,该问题就可以转化为将该数据集中的数据点映射到一个二进制超立方体的顶点上,使得对应的量化误差最小,从而而已得到对应该数据集优良的二进制编码. 对于PCA降维部分,不做详解.设 v∈Rc 为原特征空间中某一数据点经过PCA降维后…