提出了一种新的基于信息光学的图像数字水印方法。该方法采用相位恢复算法将需要隐藏的水印图像编码为纯相位,然后用该纯相位代替传统傅里叶变换全息中的物光波频谱与参考光波发生干涉,得到理论对比度为100%的傅里叶变换全息图。采用密钥将此全息图进行加密,并通过离散余弦变换在频域嵌入宿主图像中完成水印信息的嵌入。水印提取时需先用密钥将提取的全息图进行解密,再进行光学或数字全息再现即可完成。理论分析和数值计算实验表明,该水印技术对有损压缩、剪切和滤波等多种图像处理操作均具有很高的稳健性,比传统傅里叶变换全息水印的稳健性有很大提高,具有很好的实用价值。

c# GDI+ 实现类似画图板的效果，有画矩形、直线、椭圆，保存，新建，擦除，颜色变换，简单实用，值得保存

离散余弦变换以及c代码code，内含原理以及对应c代码实现

C++实现小波变换，针对图像数据。资源包包含五个文件，WaveCoef.cpp、WaveCoef.h、wavelete.cpp、wavelete.h、说明.txt

资源来源于 https://blog.csdn.net/weixin_30390075/article/details/96019462?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_title~default-0-96019462-blog-125852782.pc_relevant_multi_platform_whitelistv1&spm=1001.2101.3001.4242.1&utm_relevant_index=3 的转载文章所提到的资源。即单层一维离散小波变换DWT的Mallat算法C++和MATLAB实现。

小波变换函数matlab代码BPM检测器 每分钟拍数（BPM）检测算法的实现，如G.Tzanetakis，G.Essl和P.Cook题为“使用离散小波变换的音频分析”的论文所述。 你可以在这里找到它： 用法 选择要分析的.wav文件，并将其作为输入参数传递给bpm_detection函数，如下所示： myfile\n='file.wav'; [final_signal，correl，estBPM，cd] = bpm_detection（myfile） 上面的代码应在matlab的命令行中执行。 输出 final_signal：离散小波变换后的信号相关：求和信号estBPM的自相关函数系数：输入信号的BMP cd：DWT分解的各个级别的细节系数 或者，您可以使用较短的版本，仅打印BPM。 myfile\n='file.wav'; [estBPM] = bpm_detection（myfile） 为了实现这一点，请更改代码的第一行，使其看起来像这样：function [estBPM] = bpm_detection（s）

ZYNQ PL采集AD7606数据 用做FFT变换

椭圆霍夫变换对弱弹道目标的检测前跟踪

HHT变换的动画过程即EMD分解的全过程 可以更加直观的学习HHT变换，经本人亲测该程序在matlab中可完美运行

HHT反变换 亲测有效 HHT反变换（Hilbert-Huang Transform）希尔伯特黄变换，HHT就是先将信号进行经验模态分解（EMD分解），然后将分解后的每个IMF分量进行Hilbert变换，得到信号的时频属性的一种时频分析方法。将其进行反变换目前用到的人极少。