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针对现有音频内容取证算法采用二值图像作为辨识水印所带来的安全隐患,以及基于音频内容或特征生成的辨识水印稳定性不高,易被常规信号处理操作淹没的问题,提出了一种新的基于时域统计特征的音频内容取证算法。通过对音频信号时域统计平均值进行非均匀量化生成辨识水印。理论和实验结果表明通过该方法生成的辨识水印能够抵抗常规信号处理操作,稳定性高。生成的辨识水印存储于认证中心,组建辨识水印库。对音频内容进行取证时,将由该音频生成的辨识水印与从水印库中提取的对应辨识水印进行比对,即可对待取证音频的真实性、完整性进行鉴定。该取证方法操作简便,对不同类型音频均能实现篡改定位,对常规音频信号处理操作的鲁棒性高,有效扩大了基于内容音频取证算法的应用范围。 相似文献
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Black-Scholes公式中无风险利率的常数假设与现实不符。本文假设无风险利率在一个区间中变动,讨论求期权价格区间问题。首先将此问题归结为一个随机最优控制问题,然后利用动态规划原理得到期权价格区间上下限满足的模型以及模型解法,并利用最优静态对冲缩小此价格区间,最后以BaiDu股票期权为例给出了模型在期权市场上的应用,提供了一种期权市场上的套利识别方法并与Black-Scholes公式的结果做了比较。 相似文献