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1)  byte value masking
字节值掩蔽
2)  masking threshold
掩蔽阈值
1.
Digital audio watermarking algorithm based on masking threshold and complex cepstrum;
基于掩蔽阈值与复倒谱的数字音频水印算法
2.
Choosing the frequency from 14 to 16 Bark as the embedding positions which is below the masking threshold,this paper changes the DCT coefficient with the certain strength of the embedded which is determined by the statistic of the DCT coefficient.
文中选用中低频14~16Bark中,在掩蔽阈值以下的频率分量作为嵌入点,对该嵌入点的DCT系数以一定嵌入强度作修改来实现秘密信息的嵌入。
3.
The masking threshold for each audio signal segment is calculated on the basic psychoacoustic model,watermarking is embedded by quantizing DCT low-band and mid-band frequency coefficients of digital audio signal.
提出一种基于听觉掩蔽效应和量化的DCT域音频水印嵌入方案,根据人耳的生理听觉特性,计算音频信号的掩蔽阈值对获取的中低频系数量化后嵌入数字水印图像,量化步长由掩蔽阈值自适应控制,并且水印的提出和检测都不需要原始数字音频信号的参与。
3)  the value of visual masking
视觉掩蔽值
1.
A robust watermarking authentication algorithm using the value of visual masking;
利用视觉掩蔽值的稳健水印认证算法
4)  mask byte
屏蔽字节
5)  saving cost of shelter reagent
节省掩蔽剂费用
6)  auditory masking threshold
听觉掩蔽阈值
1.
In this algorithm,both the psychoacoustic model and the auditory masking threshold are used to determine the embedding positions of watermarking for the purpose of ensuring the imperceptibility of watermarking,the synchronization code is embedded in the audio signal in time domain to withstand synchronous attacks,and the audio signal is segmented and the watermar.
该算法基于心理声学模型,并利用载体听觉掩蔽阈值选择嵌入位置,以保证水印的隐藏性;同时,在时域嵌入同步码以抵制同步攻击;最后,将音频载体进行分段,在每段音频中自适应嵌入水印,并在每个段首嵌入段号以区别不同音频段。
补充资料:力学量的可能值和期待值
      在量子力学中,力学量F用作用于波函数上的算符弲表示。在数学上,对于一个算符,满足
  
  
  的函数 ui(r)称为弲的本征函数,式中Fi是与r无关的数,称为本征值。如果ui(r)描写微观粒子的状态,则它必须满足单值、连续和有限的标准条件。在这种限制之下,上式中的本征值可以取一系列分立值,或取一定范围内的连续数值。
  
  在测量力学量F时,观察到的只能是它的本征值。若一个力学量的本征值具有分立谱,我们说这个力学量是量子化的。
  
  量子力学中假定力学量的全部本征函数组成一个完全系;这意思是说:描写体系的任一状态的波函数ψ都可以用力学量的本征函数ui展开:
  
  
  在ψ和ui都是归一化的情况下,上式中的展开系数сi具有如下的物理意义:在ψ态中测量力学量时,得到结果为Fi的几率是|сi|2
  
  因此,若微观粒子的定态波函数是某力学量算符的本征函数ui(r),则在这一状态中,力学量F取确定值Fi
  
  在ψ态中对力学量进行多次测量,把所得结果加以平均,就得出力学量在ψ态中的期待值,以〈F〉表示:
  
  
  上式称为力学量的期待值公式。如果ψ不是归一化的,那么期待值公式应写为
  
  
  

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参考词条