matlab各函数名所对应的意思

xlabel('jeff') %给坐标轴加说明

title('Xmax') %给整个图形加图题

grid %加网格

t=0:.1:2*pi 从0到2pi画图

x^2表示矩阵相乘,而x.^2表示数值相乘.

常用的二维图形命令: plot：绘制二维图形

loglog：用全对数坐标绘图semilogx：用半对数坐标（X）绘图fill：绘制二维多边填充图形polar：绘极坐标图

bar：画条形图

stem：画离散序列数据图

stairs：画阶梯图

errorbar：画误差条形图

hist：画直方图 fplot：画函数图

text：文本注释

grid：对二维三维图形加格栅

绘制单根二维曲线：

plot函数，基本调用格式为：

plot(x,y)

其中x和y为长度相同的向量，分别用于存储x坐标和y坐标数据。

例如：在0≤x≤2?区间内，绘制曲线y=2e-0.5xcos(4πx)

程序如下：

x=0:pi/100:2*pi;

y=2*exp(-0.5*x).*cos(4*pi*x);

plot(x,y)

plot函数最简单的调用格式是只包含一个输入参数：

plot(x)

在这种情况下，当x是实向量时，以该向量元素的下标为横坐标，元素值为纵坐标画出一条连续曲线，这实际上是绘制折线图。

p=[22,60,88,95,56,23,9,10,14,81,56,23];

plot(p)

绘制多根二维曲线：

例如：用不同标度在同一坐标内绘制曲线y1=0.2e-0.5xcos(4πx) 和y2=2e-0.5xcos(πx)。

程序如下：

x=0:pi/100:2*pi;

y1=0.2*exp(-0.5*x).*cos(4*pi*x);

y2=2*exp(-0.5*x).*cos(pi*x);

plotyy(x,y1,x,y2);

图形保持:

hold on/off命令控制是保持原有图形还是刷新原有图形，不带参数的hold命令在两种状态之间进行切换。

例如：采用图形保持，在同一坐标内绘制曲线

y1=0.2e-0.5xcos(4πx) 和y2=2e-0.5xcos(πx)。

程序如下：

x=0:pi/100:2*pi;

y1=0.2*exp(-0.5*x).*cos(4*pi*x);

plot(x,y1)

hold on

y2=2*exp(-0.5*x).*cos(pi*x);

plot(x,y2);

hold off

设置曲线样式

确定所绘曲线的线型、颜色和数据点标记符号，它们可以组合使用。例如，?b-.?表示蓝色点划线，?y:d?表示黄色虚线并用菱形符标记数据点。当选项省略时，默认线型一律用实线，颜色将根据曲线的先后顺序依次。

例如：在同一坐标内，分别用不同线型和颜色绘制曲线

y1=0.2e-0.5xcos(4πx) 和y2=2e-0.5xcos(πx)，标记两曲线交叉点。程序如下：

x=linspace(0,2*pi,1000);

y1=0.2*exp(-0.5*x).*cos(4*pi*x);

y2=2*exp(-0.5*x).*cos(pi*x);

k=find(abs(y1-y2)<1e-2); %查找y1与y2相等点(近似相等)的下标

x1=x(k); %取y1与y2相等点的x坐标

y3=0.2*exp(-0.5*x1).*cos(4*pi*x1); %求y1与y2值相等点的y坐标plot(x,y1,x,y2,'k:',x1,y3,'bp');

图形标注与坐标控制

1．图形标注

有关图形标注函数的调用格式为：

title(图形名称)

xlabel(x轴说明)

ylabel(y轴说明)

text(x,y,图形说明)

legend(图例1,图例2,…)

例如：在0≤x≤2?区间内，绘制曲线y1=2e-0.5x和y2=cos(4πx)，并给图形添加图形标注。

程序如下：

x=0:pi/100:2*pi;

y1=2*exp(-0.5*x);

y2=cos(4*pi*x);

plot(x,y1,x,y2)

title('x from 0 to 2{\pi}'); %加图形标题

xlabel('Variable X'); %加X轴说明

ylabel('Variable Y'); %加Y轴说明

text(0.8,1.5,'曲线y1=2e^{-0.5x}');%在指定位置添加图形说明text(2.5,1.1,'曲线y2=cos(4{\pi}x)');

legend(‘y1’,’y2’) %加图例

坐标控制

axis函数的调用格式为：

axis([xmin xmax ymin ymax zmin zmax])

axis函数功能丰富，常用的格式还有：

axis equal：纵、横坐标轴采用等长刻度。

axis square：产生正方形坐标系(缺省为矩形)。

axis auto：使用缺省设置。

axis off：取消坐标轴。

axis on：显示坐标轴。

例如：给坐标加网格线用grid命令来控制。grid on/off命令控制是画还是不画网格线，不带参数的grid命令在两种状态之间进行切换。给坐标加边框用box命令来控制。box on/off命令控制是加还是不加边框线，不带参数的box命令在两种状态之间进行切换

在同一坐标中，可以绘制3个同心圆，并加坐标控制。

程序如下：

t=0:0.01:2*pi;

x=exp(i*t);

y=[x;2*x;3*x]';

plot(y)

grid on; %加网格线

box on; %加坐标边框

axis equal %坐标轴采用等刻度

二维统计分析图

在MATLAB中，二维统计分析图形很多，常见的有条形图、阶梯图、杆图和填充图等，所采用的函数分别是：

bar(x,y,选项)：画条形图

stairs(x,y,选项)：画阶梯图

stem(x,y,选项)：画离散序列数据图

例分别以条形图、阶梯图、杆图和填充图形式绘制曲线y=2sin(x)。程序如下：

x=0:pi/10:2*pi;

y=2*sin(x);

subplot(2,2,1);bar(x,y,'g');

title('bar(x,y,''g'')');axis([0,7,-2,2]);

subplot(2,2,2);stairs(x,y,'b');

title('stairs(x,y,''b'')');axis([0,7,-2,2]);

subplot(2,2,3);stem(x,y,'k');

title('stem(x,y,''k'')');axis([0,7,-2,2]);

subplot(2,2,4);fill(x,y,'y');

title('fill(x,y,''y'')');axis([0,7,-2,2]);

ll(x1,y1,选项1,x2,y2,选项2,…)：填充图形

MATLAB提供的统计分析绘图函数还有很多，例如，用来表示各元素占总和的百分比的饼图、复数的相量图等等。

例绘制图形：

(1) 某企业全年各季度的产值(单位：万元)分别为：

2347,1827,2043,3025，试用饼图作统计分析。

(2) 绘制复数的相量图：7+2.9i、2-3i和-1.5-6i。

程序如下：

subplot(1,2,1);

pie([2347,1827,2043,3025]);

title('饼图');

legend('一季度','二季度','三季度','四季度');

subplot(1,2,2);

compass([7+2.9i,2-3i,-1.5-6i]);

利用MATLAB绘制二维函数图形

《MATLAB语言》课程论文 利用MATLAB绘制二维函数图形 姓名：海燕 学号：12010245375 专业：通信工程 班级：通信一班 指导老师：汤全武 学院：物理电气信息学院 成日期：2011年12月5 利用MATLAB绘制二维函数图形 （海燕 12010245375 2010级通信1班） [摘要]大学高等数学中涉及许多复杂的函数求导绘图极值及其应用的问题，例如二维绘图，对其手工

绘图因为根据函数的表达式的难易程度而不易绘制，而MATLAB语言正是处理这类的很好工具，既能简易的写出表达式，又能绘制有关曲线，非常方便实用。另外，利用其可减少工作量，节约时间，加深理解，同样可以培养应用能力。本文将探讨利用matlab来解决高等数学中的二维图形问题，并对其中的初等函数、极坐标、进行实例分析，对于这些很难用手工绘制的图形，利用matlab则很轻易地解决。[关键词]高等数学一元函数二元函数 MATLAB语言图形绘制 一、问题的提出 MATLAB 语言是当今国际上科学界 (尤其是自动控制领域) 最具影响力、也是最有活力的软件。它提供了强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化与界面设计、便捷的与其他程序和语言接口的功能。中学数学中常见到的是二维平面图形,由于概念抽象,学生不好理解,致使学生对学习失去信心,导致学习兴趣转移。在传统的教学中,教师在黑板上应用教具做图,不能保证所做图形的准确性,曲线的光滑度不理想,教学过程显得枯燥无味,教学质量难以保证。Matlab是集数值计算、符号计算和图形可视化三大基本功能于一体的大型软件,广泛应用于科学研究、工程计算、动态仿真等领域。Matlab是一种集成了计算功能、符号运算、数据可视化等强大功能的数学工具软件。其代码的编写过程与数学推导过程的格式很接近,所以使编程更为直观和方便,应用于教学就更加容实现Matlab软件尤 其在简单的绘图中有较强的编辑图形界面功能,在中学的数学教学中的抽象函数变得直观 形象、容易实现,同时也激发学生的学习兴趣,学生通过数形结合,更好地理解题意高等数学是一门十分抽象的学科，对于一些抽象的函数，我们可以借助于几何图形来理解，但这类图形的绘制往往很复杂，仅凭手工绘制也难以达到精确的效果，这时如果使用Matlab来解决所遇到的图形问题，则能达到事半功倍的效果。在高等数学领域中有关图形方面的应用，无论是初等函数图形、还是极坐标图形、统计图，对于Matlab而言都是完全可以胜任的。 下面结合实例从几个方面来阐述matlab在高等数学二维图形中的应用。 二、用matlab绘制一元函数图像 1．平面曲线的表示形式 对于平面曲线，常见的有三种表示形式，即以直角坐标方程 ] , [ ), (b a x x f y∈ =，以参数方程 ] , [ ), ( ), (b a t t y y t x x∈ = =，和以极坐标] , [ ), (b a r r∈ =? ?表示等三种形式。 2．曲线绘图的MATLAB命令 MATLAB中主要用plot,fplot二种命令绘制不同的曲线。 可以用help plot, help fplot查阅有关这些命令的详细信息 问题1 作出函数 x y x y cos , sin= =的图形，并观测它们的周期性。先作函数x y sin =在

基于matlab的信息隐藏代码实现

Matlab期中作业 标题：基于matlab的信息隐藏代码实现姓名：******** 班级：******** 学号：********

目录 摘要----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- - 2 -前言----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- - 2 - 一、图像隐藏技术的研究现状 ------------------------------------------------------------------------------------ - 2 - 二、实现图像隐藏的主要算法 ------------------------------------------------------------------------------------ - 4 - 三、基于行列变换的图像置乱与反置乱算法 ---------------------------------------------------------------- - 4 - 3.1 图像置乱算法 ----------------------------------------------------------------------------------------------------- - 4 - 3.2 图像反置乱算法-------------------------------------------------------------------------------------------------- - 5 - 四、基于m序列的图像加密与解密算法----------------------------------------------------------------------- - 5 - 五、相关程序代码及运行结果 ------------------------------------------------------------------------------------ - 5 - 5.1 源代码 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- - 5 - 5.2 运行结果 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ - 7 - 六、参考文献------------------------------------------------------------------------------------------------------------ - 8 - 七、总结 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ - 8 -

基于图像LSB的秘密信息隐藏技术_叶天语

文章编号:1006-2475(2005)11-0028-04 收稿日期:2004-12-20作者简介:叶天语(1982-),男,浙江温州人,汕头大学电子工程系硕士研究生,研究方向:数字图像处理与信息安全。 基于图像LSB 的秘密信息隐藏技术 叶天语 (汕头大学电子工程系,广东汕头 515063) 摘要:基于图像的信息隐藏技术有着广泛的应用,而最低有效位算法是其中有效的方法之一。本文首先对载体图像进行位平面分析,发现LSB 位具有最好的隐藏效果;然后分别实现了三个以二值图像和文本文件作为秘密信息的信息隐藏和提取实验。实验结果表明:基于图像LSB 的秘密信息隐藏不仅具有算法简单、透明性良好的特点,而且还具有隐藏信息容量大、无失真提取、对文本文件具有双重隐藏功能等优点。关键词:图像;LSB;信息隐藏 中图分类号:TP391.41 文献标识码:A Secret Information Hiding Technology Based on LSB of Image YE Tian -yu (Department of Electronic Engineering,Shantou University,Shantou 515063,China) Abstract:Secret i nformation hiding technology based on i mage has broad applications.LSB algorithm is one of effective algori th ms.This paper first introduces the method of bit plane analysis,finding LSB has the bes t hiding effect,then respectively realizes three experi ments on information embedding and extracting:the first one takes an image with two different values as secret information and another two take a text file as secret information.The experi mental resul ts show that secret information hiding technology based on LSB of image not only has the advantages of si mplicity,good imperceptibility,bu t also has great hiding capaci ty,extraction wi th no distortion,dual hiding effect for text file,and so on. Key words:image;LSB;information hiding 0 引 言 信息隐藏是在网络环境下把机密信息隐藏在其它无关紧要的信息中形成隐秘信道,除通信双方以外的任何第三方并不知道秘密通信这个事实的存在。它与密码加密方法进行的保密通信相比,信息加密从/看不懂0变为/看不见0,转移了攻击者的目标。这种技术具有良好的透明性,即隐藏了秘密的信息,即使你看见了、听见了还是不能有所发现,加入了秘密信息的媒体在传输时与未加入秘密信息前的媒体没有什么不同。 信息隐藏技术发展到今天,已出现了各式各样的隐藏方法,最低有效位算法LSB(least significant bit )是一种简单而通用的信息隐藏方法,大部分的多媒体文件(如图像、音频和视频文件等)都可作为LSB 算法中 的载体。本文讨论以图像为载体的LSB 隐藏算法。 1 数字图像的最不重要位嵌入方法 (1)位平面分析。 根据图像采用的颜色数,可以将图像分为2位、8 位、24位图。图像中每个像素点的颜色值的某一位共同构成的一个新的二值图像就称为该图像的一个位平面图像。可以定义图像的第0个位平面到第7个位平面依次为最不重要位平面(LSB)到最重要位平面。一个8位灰度图graylena.tif 的8个位平面分解如图1所示。注意到较高位(特别是前四位),包含了大多数在视觉上很重要的数据,其他位平面对图像中更多的微笑细节有作用。把数字图像分解成位平面对于分析每一位在图像中的相对重要性是非常有用的。可以看出,图像的位平面存在一定的规律 计算机与现代化 2005年第11期 JISUANJI YU XIANDAIHUA 总第123期

用MATLAB算多元函数积分

用MATLAB 计算多元函数的积分 三重积分的计算最终是化成累次积分来完成的，因此只要能正确的得出各累次积分的积分限，便可在MA TLAB 中通过多次使用int 命令来求得计算结果。但三重积分的积分域Ω是一个三维空间区域，当其形状较复杂时，要确定各累次积分的积分限会遇到一定困难，此时，可以借助MATLAB 的三维绘图命令，先在屏幕上绘出Ω的三维立体图，然后执行命令 rotate3d on ↙ 便可拖动鼠标使Ω的图形在屏幕上作任意的三维旋转，并且可用下述命令将Ω的图形向三个坐标平面进行投影： view(0,0),向XOZ 平面投影； view(90,0),向YOZ 平面投影； view(0,90),向XOY 平面投影. 综合运用上述方法，一般应能正确得出各累次积分的积分限。 例11.6.1计算zdv Ω ???，其中Ω是由圆锥曲面222z x y =+与平面z=1围成的闭区域 解 首先用MA TLAB 来绘制Ω的三维图形，画圆锥曲面的命令可以是： syms x y z ↙ z=sqrt(x^2+y^2); ↙ ezsurf(z,[-1.5,1.5]) ↙ 画第二个曲面之前，为保持先画的图形不会被清除，需要执行命令 hold on ↙ 然后用下述命令就可以将平面z=1与圆锥面的图形画在一个图形窗口内： [x1,y1]=meshgrid(-1.5:1/4:1.5); ↙ z1=ones(size(x1)); ↙ surf(x1,y1,z1) ↙ 于是得到Ω的三维图形如图:

由该图很容易将原三重积分化成累次积分： 111zdv dy -Ω=???? 于是可用下述命令求解此三重积分： clear all ↙ syms x y z ↙ f=z; ↙ f1=int(f,z.,sqrt(x^2+ y^2),1); ↙ f2=int(f1,x,-sqrt(1- y^2), sqrt(1- y^2)); ↙ int(f2,y,-1,1) ↙ ans= 1/4*pi 计算结果为4 π 对于第一类曲线积分和第一类曲面积分，其计算都归结为求解特定形式的定积分和二重积分，因此可完全类似的使用int 命令进行计算，并可用diff 命令求解中间所需的各偏导数。 例11.6.2用MATLAB 求解教材例11.3.1 解 求解过程如下 syms a b t ↙ x=a*cos(t); ↙ y=a*sin(t); ↙ z=b*t; ↙ f=x^2 +y^2+z^2; ↙ xt=diff(x,t); ↙ yt=diff(y,t); ↙ zt=diff(z,t); ↙ int(f*sqrt(xt^2 +yt^2+zt^2),t,0,2*pi) ↙ ans= 2/3*( a^2 +b^2)^1/2*a^2*pi+8/3*( a^2 +b^2)^1/2*b^2*pi^3 对此结果可用factor 命令进行合并化简： factor （ans ） ans= 2/3*( a^2 +b^2)^1/2*pi*(3* a^2 +4*b^2*pi^2) 例11.6.3用MATLAB 求解教材例11.4.1 解 求解过程如下 syms x y z1 z2↙ f= x^2 +y^2; ↙ z1=sqrt(x^2 +y^2); ↙ z2=1; ↙ z1x=diff(z1,x); ↙ z1y=diff(z1,y); ↙ z2x=diff(z2,x); ↙ z2y=diff(z2,y); ↙

基于LSB的信息隐藏算法

《信息隐藏技术》实验 实验三：基于LSB的信息隐藏算法 学生姓名:学号： 学院: 计算机学院 专业: 信息安全 班级: 指导教师： 2015年 12 月 16 日

目录 1 实验目的 (2) 2 实验环境及内容 (2) 3 实验原理 (2) 4 实验步骤 (3) 5 实验思考和总结 (12)

1实验目的 该实验为验证性实验。目的是通过实验使学生掌握经典隐藏算法，在MATLAB环境下，编写基于图像的LSB信息隐藏算法程序。用MATLAB 函数实现LSB信息隐藏，并进行分析。 2实验环境及内容 ●实验环境 安装MATLAB7.0的计算机 ●实验内容 首先学会提取图片的八个位平面，然后再将信息隐藏在最低位平面中。 3实验原理 LSB(least significant bit)算法是最早提出的一种典型的空间域信息隐藏算法。它使用特定的密钥通过伪随机序列发生器产生随机信号，然后按一定的规则排列成二维水印信号，并逐一插到原始图像相应像素值的最低几位。由于水印信号隐藏在最低位，相当于叠加了一个能量微弱的信号，因此在视觉和听觉上很难察觉。作为大数据量的信息隐藏方法，LSB在隐藏通信中仍占据相当重要的地位。 隐秘算法核心是将我们选取的像素点的最不重要位依次替换成秘密信息,以达到信息隐秘的目的。嵌入过程包括选择一个图像载体像

素点的子集{j1,…,jl(m)},然后在子集上执行替换操作像素cji←→mi,即把cji的LSB与秘密信息mi进行交换(mi可以是1或0)。一个替换系统也可以修改载体图像像素点的多个比特,例如,在一个载体元素的两个最低比特位隐藏两比特、三比特信息,可以使得信息嵌入量大大增加但同时将破坏载体图像的质量。在提取过程中,找出被选择载体图像的像素序列,将LSB(最不重要位)排列起来重构秘密信息,算法描述如下: 嵌入过程:for(i=1;i<=像素序列个数;i++) si←ci for(i=1;i<=秘密消息长度;i++) //将选取的像素点的最不重要位依次替换成秘密信息 sji←cji←→mi 4实验步骤 提取位平面源代码 a = imread('1.jpg'); b = rgb2gray(a); %将彩色图像转换为灰度图像 c = bitand(b, 1); figure(1); imshow(c); d = bitand(b, 2);

MATLAB中bode图绘制技巧(精)

Matlab中Bode图的绘制技巧学术收藏2010-06-04 21:21:48 阅读54 评论0 字号：大中小订阅我们经常会遇到使用Matlab画伯德图的情况，可能我们我们都知道bode这个函数是用来画bode图的，这个函数是Matlab内部提供的一个函数，我们可以很方便的用它来画伯德图，但是对于初学者来说，可能用起来就没有那么方便了。譬如我们要画出下面这个传递函数的伯德图： 1.576e010 s^2 H(s= ------------------------------------------------------------------------------------------ s^4 + 1.775e005 s^3 + 1.579e010 s^2 + 2.804e012 s + 2.494e014 (这是一个用butter函数产生的2阶的，频率范围为[20 20K]HZ的带通滤波器。我们可以用下面的语句：num=[1.576e010 0 0]; den=[1 1.775e005 1.579e010 2.804e012 2.494e014]; H=tf(num,den; bode(H 这样，我们就可以得到以下的伯德图： 可能我们会对这个图很不满意，第一，它的横坐标是rad/s，而我们一般希望横坐标是HZ；第二，横坐标的范围让我们看起来很不爽；第三，网格没有打开（这点当然我们可以通过在后面加上grid on解决）。下面，我们来看看如何定制我们自己的伯德图风格：在命令窗口中输入：bodeoptions 我们可以看到以下

内容：ans = Title: [1x1 struct] XLabel: [1x1 struct] YLabel: [1x1 struct]TickLabel: [1x1 struct]Grid: 'off' XLim: {[1 10]}XLimMode: {'auto'}YLim: {[1 10]} YLimMode: {'auto'}IOGrouping: 'none'InputLabels: [1x1 struct]OutputLabels: [1x1 struct]InputVisible: {'on'} OutputVisible: {'on'}FreqUnits: 'rad/sec'FreqScale: 'log' MagUnits: 'dB' MagScale: 'linear'MagVisible: 'on' MagLowerLimMode: 'auto'MagLowerLim: 0PhaseUnits: 'deg'PhaseVisible: 'on'PhaseWrapping: 'off' PhaseMatching: 'off'PhaseMatchingFreq: 0 PhaseMatchingValue: 0我们可以通过修改上面的每一 项修改伯德图的风格，比如我们使用下面的语句画我 们的伯德图：P=bodeoptions;P.Grid='on'; P.XLim={[10 40000]};P.XLimMode={'manual'};P.FreqUnits='HZ'; num=[1.576e010 0 0];den=[1 1.775e005 1.579e010 2.804e012 2.494e014];H=tf(num,den; bode(H,P 这时，我们将会看到以下的伯德图： 上面这张图相对就比较好了，它的横坐标单位 是HZ，范围是[10 40K]HZ，而且打开了网格，便于我 们观察-3DB处的频率值。当然，你也可以改变bodeoptions中的其它参数，做出符合你的风格的伯

基于Matlab的LSB信息隐藏技术

摘要 随着科技的发展,信息安全技术已经成为不可忽略的因素。而网络的普及及应用，让多媒体技术得到了广泛的发展，因此图像及视频的安全变得越来越重要。本文正是在这种时代背景下，介绍一种关于图像处理的信息隐藏技术。 用于进行隐蔽通信的图像信息隐藏算法可以分为两大类：基于空域的信息隐藏算法和基于变换域的信息隐藏算法。基于空域信息隐藏算法中的典型算法是LSB算法，该算法的主要特点是在载体图像中嵌入的隐藏信息数据量大，但是嵌入位置固定，安全性差，嵌入的隐藏信息易被破坏，鲁棒性不高；基于变换域信息隐藏算法中的典型算法是离散余弦变换域的信息隐藏算法，该算法嵌入信息能够抵御多种攻击，具有较好的鲁棒性，并且嵌入方式多种多样，增加了攻击者提取的难度，具有一定的安全性，但是该类算法嵌入的隐藏信息数据量较小，不适合于进行大数据量的隐蔽通信。 下面对LSB算法原理及LSB算法实现进行了介绍，最后使用MATLAB 对其隐藏过程进行了仿真。 [关键词]信息安全隐藏嵌入信息 I

目录 一、设计要求 (3) 二、设计的目的 (3) 三、设计的具体实现 (3) 3.1 信息隐藏及时空域信息隐藏概述 (3) 3.2 LSB上的信息隐秘 (4) 3.2.1 LSB上信息隐秘的原理 (4) 3.2.2 LSB上的信息隐秘的过程 (5) 3.3运用LSB实现秘密消息的隐藏 (6) 3.4运用LSB实现秘密消息的差异对比 (9) 3.5运用LSB实现秘密消息的提取 (12) 3.6信息隐藏的拓展 (15) 四、心得体会 (16) 五、参考文献 (16)

一、设计要求 1.复习《信息安全技术导论》中有关LSB的相关知识。 2.对其算法进行详细研究与理论分析。 3.利用MATLAB编写程序并仿真结果。 4.设计报告中应包括具体设计原理、设计的详细说明书以 及最终结果。 二、设计的目的 1.了解并掌握LSB信息隐藏和提取的方法，具备初步的独 立分析和设计能力； 2.提高综合应用所学的理论知识和方法独立分析和解决问 题的能力； 3.训练用MATLAB软件编写程序并仿真。 三、设计的具体实现 3.1 信息隐藏及时空域信息隐藏概述 信息隐藏技术主要由下述两部分组成: (1)信息嵌入算法，它利用密钥来实现秘密信息的隐藏。 (2)隐蔽信息检测/提取算法(检测器)，它利用密钥从隐蔽载体中检测/恢复出秘密信息。在密钥未知的前提下，第三者很难从隐秘载体中得到或删除，甚至发现秘密信息。 空域隐藏技术是指将秘密信息嵌入数字图像的空间域中，即对像素灰度值进行修改以隐藏秘密信息。 时空域信息隐藏分为：LSB与MSB，LSB对应的中文意思是：最不重要位，有时也称为最低有效位或简称最低位。MSB，

实验二用matlab绘制一元函数与二元函数的图象-6页word资料

实验二 用matlab 绘制一元函数与二元函数的图象 1．平面曲线的表示形式 对于平面曲线，常见的有三种表示形式，即以直角坐标方程 ],[),(b a x x f y ∈=，以参数方程],[),(),(b a t t y y t x x ∈==，和以极坐标],[),(b a r r ∈=??表示等三种形式。 2．曲线绘图的MATLAB 命令 可以用help plot, help fplot 查阅有关这些命令的详细信息 例16.2.1 作出函数x y x y cos ,sin ==的图形，并观测它们的周期性。先作函数x y sin =在]4,4[ππ-上的图形，用MATLAB 作图的程序代码为： >>x=linspace(-4*pi,4*pi,300); %产生300维向量x >>y=sin(x); >>plot(x,y) %二维图形绘图命令 结果如图1.1，上述语句中%后面如“%产生300维向量x ”是说明性语句，无需键入。 图1.1 x y sin =的图形 此图也可用fplot 命令，相应的MATLAB 程序代码为： >>clear; close; %clear 清理内存；close 关闭已有窗口。 >>fplot('sin(x)',[-4*pi,4*pi]) 结果如图1.2. 图1.2 x y sin =的图形

如果在同一坐标系下作出两条曲线x y sin =和x y cos =在]2,2[ππ-上的图形，相应的MATLAB 程序代码为： >>x=-2*pi:2*pi/30:2*pi; %产生向量x >>y1=sin(x); y2=cos(x); >>plot(x,y1,x,y2,’:’) %’:’表示绘出的图形是点线 结果如图1.３其中实线是x y sin =的图形，点线是x y cos =的图形。 图1.３ x y x y cos ,sin ==的图形 3.线型、标记和颜色的控制 例16.2.2将例1得到的图形用不同的线型及颜色加以绘制。

(完整版)基于MATLAB的混沌序列图像加密程序

设计题目：基于MATLAB的混沌序列图像加密程序 一.设计目的 图像信息生动形象，它已成为人类表达信息的重要手段之一，网络上的图像数据很多是要求发送方和接受都要进行加密通信，信息的安全与保密显得尤为重要，因此我想运用异或运算将数据进行隐藏，连续使用同一数据对图像数据两次异或运算图像的数据不发生改变，利用这一特性对图像信息进行加密保护。 熟练使用matlab 运用matlab 进行编程，使用matlab 语言进行数据的隐藏加密，确保数字图像信息的安全，混沌序列具有容易生成, 对初始条件和混沌参数敏感等特点，近年来在图像加密领域得到了广泛的应用。使用必要的算法将信息进行加解密，实现信息的保护。 . 设计内容和要求 使用混沌序列图像加密技术对图像进行处理使加密后的图像 使用matlab 将图像信息隐藏，实现信息加密。 三. 设计思路 1. 基于混沌的图像置乱加密算法本文提出的基于混沌的图像置乱加密算法示意图如图1所示 加密算法如下：首先，数字图像B大小为M×N（M是图像B 的行像素数，N是图像B 的列像素数），将A的第j 行连接到j-1 行后面（j=2 ，3，A，M），形成长度为M×N 的序列C。其次，用Logistic 混沌映射产生一个长度为的混沌序列｛k1 ，k2，A， kM×N｝，并构造等差序列D：｛1 ，2，3，A，M×N-1，M×N｝。

再次，将所产生的混沌序列｛k1，k2，A，kM×N｝的M×N 个值由小到大排序，形成有序序列｛k1′，k2′，A'，kM×N'｝，确定序列｛k1，k2，A，kM×N｝中的每个ki 在有序序列｛k1′，k2′，A'，kM×N'｝中的编号，形成置换地址集合｛t1，t2 ，A，tM×N｝，其中ti 为集合｛1，2，A，M×N｝中的一个；按置换地址集合｛t1 ，t2，A，tM×N｝对序列C进行置换，将其第i 个像素置换至第ti 列，i=1 ，2，A，M×N，得到C'。将等差序列D做相同置换，得到D'。 最后，B'是一个M×N的矩阵，B'(i ,j)=C '((i-1) ×M+j) ，其中i=1，2，A，M； j=i=1 ，2，A，N，则B'就是加密后的图像文件。 解密算法与加密算法相似，不同之处在于第3步中，以序列C'代替随机序列｛k1， k2，A，kM×N｝，即可实现图像的解密。 2. 用MATLAB的实现基于混沌的图像置乱加密算法 本文借助MATLAB软件平台，使用MATLAB提供的文本编辑器进行编程实现加密功能。根据前面加密的思路，把加密算法的编程分为三个主要模块：首先，构造一个与原图a 等高等宽的矩阵b 加在图像矩阵a 后面形成复合矩阵c ：b=zeros(m1,n1); ifm1>=n1 ifm1>n1 fore=1:n1 b=(e,e); end else fore=1:n1 end fore=1:(n1-m1) b((m1+e-1),e)=m1+e-1 end end c=zeros(m1*2,n1); c=zeros(m1*2,1); c=[b,a]; 然后，用Logitic 映射产生混沌序列： forn=1:n1+100x(n+1)=q*x(n)*(1-x(n)); endn=101:1:n1+100; y(n-100)=x(n); 最后，采用冒泡法将产生的混沌序列值由小到大进行排序，并利用同样的换序条

基于DCT的文本信息隐藏设计

基于DCT的文本信息隐藏设计 信息技术的飞速发展推动着人类社会步入信息化时代，人们认识世界、了解事物、交换信息的方式也越来越多，从最初的文字，声音等表达方式到通过光、声、电等信号方式更加准确、便捷的传输信息，这些都为信息的传播和利用提供了极大的便利，但是这也使得人们面临着信息安全问题的巨大挑战。如何保证信息安全的传输，成为了人们面临的一个重要问题。传统的方法是对消息进行加密，但是随着计算机技术的发展，人们对加密算法进行破译已经不再是不可能的事情，因此，寻找解决信息安全传输问题的方案已经是信息时代人们面临的重要问题之一。信息隐藏技术提供了解决这一问题的方案。 本文简要的介绍了信息隐藏技术的概念、特点、方法、意义以及发展历史等。并且运用Matlab进行编程，做了一个基于离散余弦变换（DCT）的文本信息隐藏设计，它主要包括了文本信息的隐藏和提取。在嵌入秘密信息的过程中将DCT系数分块，结合图像的特性进行分类然后得到秘密信息嵌入的位置。最后通过这个设计讨论了信息隐藏技术中的系数和性能。

目录 摘要 ......................................................................................................... 错误！未定义书签。Abstract .................................................................................................. 错误！未定义书签。 第一章绪论 (1) 1.1 信息隐藏技术的研究背景 (1) 1.2 信息隐藏的发展历程 (2) 1.3 信息隐藏技术国内外研究现状 (3) 1.4本文组织结构 (3) 第二章信息隐藏技术 (5) 2.1信息隐藏的基本概念及基本原理 (5) 2.2信息隐藏的分类 (5) 2.3信息隐藏的特点 (6) 2.4信息隐藏的应用 (7) 2.4.1 信息隐藏的应用领域 (7) 2.4.2信息隐藏的应用要求 (8) 2.5 本章小结 (8) 第三章离散余弦变换 (9) 3.1离散余弦变换原理 (9) 3.2 DCT与信息隐藏技术 (10) 3.2.1信息的嵌入过程 (11) 3.2.2 信息的提取过程 (11) 3.3 本章小结 (12) 第四章基于DCT的文本信息隐藏设计 (13) 4.1 Matlab软件简介 (13) 4.2 具体实现方法 (13) 4.3 信息的嵌入和提取算法 (14) 4.3.1 信息的嵌入 (14)

matlab绘制元函数图形

MATL AB绘制二元函数的图形 【实验目的】 1.了解二元函数图形的绘制。 2.了解空间曲面等高线的绘制。 3.了解多元函数插值的方法。 4.学习、掌握MATLAB软件有关的命令。 【实验内容】 画出函数2 2y z+ =的图形，并画出其等高线。 x 【实验准备】 1.曲线绘图的MATLAB命令 MATLAB中主要用mesh,surf命令绘制二元函数图形。主要命令mesh（x，y，z）画网格曲面，这里x，y，z是数据矩阵，分别表示数据点的横坐标，纵坐标和函数值，该命令将数据点在空间中描出，并连成网格。 surf（x，y，z）画完整曲面，这里x，y，z是数据矩阵，分别表示数据点的横坐标，纵坐标和函数值，该命令将数据点所表示曲面画出。 【实验重点】 1. 二元函数图形的描点法 2. 曲面交线的计算 3. 地形图的生成

【实验难点】 1. 二元函数图形的描点法 2. 曲面交线的计算 【实验方法与步骤】 练习1画出函数2 2y =的图形，其中]3,3 x z+ ? - y x。 ∈ , [ ]3,3 [ (- ) 用MATLAB作图的程序代码为 >>clear; >>x=-3:0.1:3; %x的范围为[-3，3] >>y=-3:0.1:3; %y的范围为[-3，3] >>[X,Y]=meshgrid(x,y); %将向量x,y指定的区域转化为矩阵X,Y >>Z=sqrt(X.^2+Y.^2); %产生函数值Z >>mesh(X,Y,Z) 运行结果为

图5.3 如果画等高线，用contour，contour3命令。 contour画二维等高线。 contour3画三维等高线。画图5.3所示的三维等高线的MA TLAB 代码为 >>clear; >>x=-3:0.1:3; >>y=-3:0.1:3; >>[X,Y]=meshgrid(x,y); >>Z=sqrt(X.^2+Y.^2); >>contour3(X,Y,Z,10); %画10条等高线 >>xlabel('X-axis'),ylabel('Y-axis'),zlabel('Z-axis'); %三个坐标轴的

信息隐藏 实验十 lsb信息隐藏的卡方分析

实验十 LSB 信息隐藏的卡方分析 一，实验目的： 了解什么是隐写分析，隐写分析与信息隐藏和数字水印的关系。掌握基于图像的LSB 隐写的分析方法，设计并实现一种基于图像的LSB 卡方隐写分析方法。 二，实验环境 1， Windows XP 操作系统 2， Matlab 软件 3， BMP 格式图片文件 三，实验原理 隐写术和隐写分析技术是互相矛盾又是相互促进的，隐写分析是指对可疑的载体信息进行攻击以达到检测、破坏，甚至提取秘密信息的技术，它的主要目标是为了揭示媒体中隐蔽信息的存在性，甚至只是指出媒体中存在秘密信息的可疑性。 图像LSB 信息隐藏的方法是用嵌入的秘密信息取代载体图像的最低比特位，原来图像的7个高位平面与代表秘密信息的最低位平面组成含隐蔽信息的新图像。虽然LSB 隐写在隐藏大量信息的情况下依然保持良好的视觉隐蔽性，但使用有效的统计分析工具可判断一幅载体图像中是否含有秘密信息。 目前对于图像LSB 信息隐藏主要分析方法有卡方分析、信息量估算法、RS 分析法和GPC 分析法等。卡方分析的步骤是：设图像中灰度值为j 的象素数为hj ，其中0≤j ≤255。如果载体图像未经隐写，h2i 和h2i+1的值会相差很大。秘密信息在嵌入之前往往经过加密，可以看作是0、1 随机分布的比特流，而且值为0与1的可能性都是1/2。如果秘密信息完全替代载体图像的最低位，那么h2i 和h2i+1的值会比较接近，可以根据这个性质判断图像是否经过隐写。定量分析载体图像最低位完全嵌入秘密信息的情况：嵌入信息会改变直方图的分布，由差别很大变得近似相等，但是却不会改变h2i+h2i+1的值，因为样值要么不改变，要么就在h2i 和h2i+1之间改变。令 显然这个值在隐写前后是不会变的。 如果某个样值为2i ，那么它对参数q 的贡献为1/2；如果样值为2i+1 ，对 221 *22i i i h h h ++= 221 2 i i h h q +-=

用MATLAB绘制一元函数和二元函数的图象

《MATLAB语言》课程论文 用MATLAB绘制一元函数和二元函数的 图象 姓名：马军 学号：12010245245 专业：通信工程 班级：2010级通信1班 指导老师：汤全武 学院：物理电气信息学院 完成日期：2011.12.20

用MATLAB 绘制一元函数和二元函数的图像 （马军 12010245245 2010级通信工程1班） 【摘要】大学物理力学中涉及许多复杂的数值计算问题，例如非线性问题，对其手工求解较为复杂，而MATLAB 语言正是处理非线性问题的很好工具，既能进行数值求解，又能绘制有关曲线，非常方便实用。另外，利用其可减少工作量，节约时间，加深理解，同样可以培养应用能力。 【关键词】一元函数 二元函数 MATLAB 图像的绘制 一、问题的提出 MATLAB 语言是当今国际上科学界(尤其是自动控制领域)最具影响力、也是最有活 力的软件。它提供了强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化与界面设计、便捷的与其他程序和语言接口的功能。MATLAB 语言在各国高校与研究单位起着重大的作用.它是一种集数值计算、符号运算、可视化建模、仿真和图形处理等多种功能… 二、实验内容 1．平面曲线的表示形式 对于平面曲线，常见的有三种表示形式，即以直角坐标方程],[),(b a x x f y ∈=，以参数方程],[),(),(b a t t y y t x x ∈==，和以极坐标],[),(b a r r ∈=??表示等三种形式。 2．曲线绘图的MATLAB 命令 MATLAB 中主要用plot,fplot 二种命令绘制不同的曲线。 plot(x,y) 作出以数据(x(i),y(i))为节点的折线图，其中x,y 为同维数的向量。 plot(x1,y1,x2,y2,…) 作出多组数据折线图 fplot(‘fun’,[a,b]) 作出函数fun 在区间[a,b]上的函数图。 可以用help plot, help fplot 查阅有关这些命令的详细信息 问题1：作出函数x y x y cos ,sin ==的图形，并观测它们的周期性。先作函数 x y sin =在]4,4[ππ-上的图形，用MATLAB 作图的程序代码为： >>x=linspace(-4*pi,4*pi,300); %产生300维向量x >>y=sin(x); %定义函数y >>plot(x,y) %二维图形绘图命令 结果如图1

实验四 基于DCT域的信息隐藏算法【内容充实】

实验四基于DCT域的信息隐藏算法 一、实验目的 该实验为验证性实验。目的是通过实验使学生掌握经典信息隐藏算法，在Matlab环境下，编写基于图像DCT域的信息隐藏算法程序。用Matlab函数实现DCT域的信息隐藏及提取，并进行分析。 二、实验要求 1、实验前要做好充分准备，包括：复习实验所涉及的知识点，掌握Matlab 编程语言和调试环境。 2、实验时注意记录实验过程中产生的数据、出现的问题及解决问题的方法。 3、理论联系实际，认真分析实验结果，回答思考题。 4、实验后完成实验报告（含相关截图，并附打印的程序清单）。 三、实验环境 计算机（安装Visual C++ 6.0和Matlab 6.5以上版本） 四、实验原理 隐秘算法核心是将我们选取的像素点的最不重要位依次替换成秘密信息,以达到信息隐秘的目的。在DCT域隐藏的信息处于图像的显著区域，比在时域嵌入信息更具有鲁棒性。 五、实验内容与步骤 （1）完善程序实现在DCT域对隐秘消息的嵌入。 %文件名：hidedctadv.m %函数功能：本函数用于DCT域的信息隐藏 %输入格式举例：[count,msg,data]=hidedctadv('lenna.jpg','1.jpg','1.txt',1982,1); %参数说明： %image为载体图象 %imagegoal为藏有秘密信息的载体，即隐秘载体 %msg为待隐藏的信息 %key为密钥，用来控制随机选块 %alpha为控制量，用来保证编码的正确性 %count为待隐藏信息的长度 %result为隐藏结果 function [count,msg,result]=hidedctadv(image,imagegoal,msg,key,alpha)

基于-LSB信息隐藏算法

. 《信息隐藏技术》实验 实验三：基于LSB的信息隐藏算法 学生:学号： 学院: 计算机学院 专业: 信息安全 班级: 指导教师： 2015年12 月16 日

目录 1 实验目的 (2) 2 实验环境及容 (2) 3 实验原理 (2) 4 实验步骤 (2) 5 实验思考和总结 (2)

1实验目的 该实验为验证性实验。目的是通过实验使学生掌握经典隐藏算法，在MATLAB环境下，编写基于图像的LSB信息隐藏算法程序。用MATLAB函数实现LSB信息隐藏，并进行分析。 2实验环境及容 ●实验环境 安装MATLAB7.0的计算机 ●实验容 首先学会提取图片的八个位平面，然后再将信息隐藏在最低位平面中。 3实验原理 LSB(least significant bit)算法是最早提出的一种典型的空间域信息隐藏算法。它使用特定的密钥通过伪随机序列发生器产生随机信号，然后按一定的规则排列成二维水印信号，并逐一插到原始图像相应像素值的最低几位。由于水印信号隐藏在最低位，相当于叠加了一个能量微弱的信号，因此在视觉和听觉上很难察觉。作为大数据量的信息隐藏方法，LSB在隐藏通信中仍占据相当重要的地位。 隐秘算法核心是将我们选取的像素点的最不重要位依次替换成秘

密信息,以达到信息隐秘的目的。嵌入过程包括选择一个图像载体像素点的子集{j1,…,jl(m)},然后在子集上执行替换操作像素cji←→mi,即把cji的LSB与秘密信息mi进行交换(mi可以是1或0)。一个替换系统也可以修改载体图像像素点的多个比特,例如,在一个载体元素的两个最低比特位隐藏两比特、三比特信息,可以使得信息嵌入量大大增加但同时将破坏载体图像的质量。在提取过程中,找出被选择载体图像的像素序列,将LSB(最不重要位)排列起来重构秘密信息,算法描述如下: 嵌入过程:for(i=1;i<=像素序列个数;i++) si←ci for(i=1;i<=秘密消息长度;i++) //将选取的像素点的最不重要位依次替换成秘密信息 sji←cji←→mi 4实验步骤 提取位平面源代码 a = imread('1.jpg'); b = rgb2gray(a); %将彩色图像转换为灰度图像 c = bitand(b, 1); figure(1);

实验五 用matlab求二元函数的极值

实验五 用matlab 求二元函数的极值 1．计算二元函数的极值 对于二元函数的极值问题,根据二元函数极值的必要和充分条件,可分为以下几个步骤: 步骤1.定义二元函数),(y x f z =. 步骤2.求解方程组0),(,0),(==y x f y x f y x ,得到驻点. 步骤3.对于每一个驻点),(00y x ,求出二阶偏导数 22222,,.z z z A B C x x y y ???===???? 步骤4. 对于每一个驻点),(00y x ,计算判别式2B AC -,如果02>-B AC ,则该驻点是 极值点,当0>A 为极小值, 0>clear; syms x y; >>z=x^4-8*x*y+2*y^2-3; >>diff(z,x) >>diff(z,y) 结果为 ans =4*x^3-8*y ans =-8*x+4*y