【摘 要】
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A large class of multimedia and biomedical signals can be modeled as Autoregressive (AR) random processes. Performance of watermarking embedding algorithms util
【机 构】
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School of Information and Electrical Engineering
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A large class of multimedia and biomedical signals can be modeled as Autoregressive (AR) random processes. Performance of watermarking embedding algorithms utilizing this host model is still left unexplored. The authors investigate the decoding performance of Spread Spectrum (SS) embedding algorithm in the standard Additive White Gaussian Noise (AWGN) channel with the host signal being modeled as AR process. The SS embedding algorithm also use linear interference cancelation in the subspace spanned by watermark pattern. They study the influence of design parameters on the decoding performance. The analytic result is verified by Monte Carlo simulation on synthesized AR process. The result may be helpful to design watermarking system for speech, biomedical and image signals.
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