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Enregistrement W4234775283 · doi:10.32920/ryerson.14666331.v1

Time-frequency analysis of spread spectrum based communication and audio watermarking systems

2021· preprint· en· W4234775283 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueChaos-based Image/Signal Encryption
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital watermarkingComputer scienceSpread spectrumJammingWatermarkSIGNAL (programming language)Interference (communication)AlgorithmTelecommunicationsArtificial intelligenceEmbeddingCode division multiple access

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we present novel applications of time-frequency analysis to spread spectrum based communication and audio watermarking systems. Our objective is to detect and estimate non-stationary signals, such as chirps, that are characterized by directional elements in the time-frequency plane. Towards this goal, we model non-stationary signals using the matching pursuit decomposition algorithm, generate a positive time-frequency representation of the signal model using the Wigner-Ville distribution and estimate the energy varying directional elements using a line detection algorithm based on the Hough-Radon transform. Spread spectrum communication systems frequently encounter nonstationary signals with energy varying directional elements as hostile jamming signals. In this thesis, we develop a new interference excision algorithm for spread spectrum communication systems based on the directional element estimation algorithm. At the receiver, we first excise the interference from the spread spectrum signal before despreading and data symbol detection. The new algorithm can excise single and multicomponent interferences such that the spread spectrum system can reliably detect the transmitted message symbols even, when the interference power exceeds the jamming margin of the system. We verify the effectiveness of the interference excision algorithm using simulation studies. Watermarking is the process of embedding imperceptible data into the host signal for marking the copyright ownership. The embedded data should be extractable to prove ownership. Watermarking systems face problems similar to those in spread spectrum communication systems, namely, intentional attacks by the adversaries. In watermarking, the adversaries try to obliterate the embedded watermark in order to prevent its detection by authorized parties. In this thesis, we develop a spread spectrum audio watermarking scheme, where we embed perceptually shaped linear chirps as watermark messages. The directional elements of the chirp signals represent different watermark messages. We extract the watermark by first detecting the transmitted message symbols in the spread spectrum signal. We then use the directional element estimation algorithm based on the time-frequency analysis as a post-processing tool to minimize the effects of hostile attacks on the extractability of the embedded watermark. We demonstrate the robustness of the algorithm by extracting the watermark correctly after common signal processing operations representing hostile attacks by adversaries.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,860
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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