العلامة المائية هي عبارة عن إشارة يتم تضمنيها ضمن البيانات الرقمية (نص ،
صورة ، صوت ، فيديو ) بطريقة تمكن من استخراجها لاحقاً ، و غالباً ما تستخدم
لتضمين معلومات حقوق الملكية الفكرية للبيانات ، و يتم ذلك من خلال تضمين
نموذج ما يحوي بيانات المؤلف ض
من البيانات الرقمية.
نقدم في هذا البحث مقارنة بين ثلاثة أنواع من التحويلات المستخدمة لتضمين العلامة
المائية ضمن المجال الترددي بطريقة فعالة و آمنة تسمح بتعليم جميع الصور الرقمية بدقة.
الصرع هو اضطراب عصبي مزمن يحدث في الدماغ، و يصيب ما يقارب 2% من
سكان العالم، حيث يواجه المرضى الكثير من الصعوبات في الحياة اليومية بسبب حدوث النوبات. تستخدم
إشارات التخطيط الكهربائي للدماغ (EEG) في الكشف الآلي لحدوث نوبات الصرع, EEG
لديها خصائص غ
ير خطية و غير ثابتة. في هذا البحث قمنا بالكشف الآلي عن نوبات الصرع من إشارات EEG
لفروة الرأس باستخدام التحويل المويجي المتقطع DWT من المستوى 5 لتحليل الإشارة و استخراج المميزات الإحصائية مثل (الحد الأقصى، الحد الأدنى، المتوسط، متوسط الطاقة، الانحراف المعياري، النسبة
بين متوسط القيم) و استخدمت الشبكات العصبونية ANN من أجل التصنيف و حقق نظام الكشف المقترح دقة 89.85 % و حساسية 90.69 %، و خصوصية 89.1%.
في بحثنا هذا تم استخدام ملف فيديو كوسط ناقل لإخفاء النص، و من خلال هذه
الطريقة تم توفير الدقة في العرض و الموثوقية العالية في نقل البيانات.
قمنا باختيار إطارات محددة من الفيديو و طبقنا التحويل الموجي المتقطع لإخفاء
النص المشفر، مما يضمن لنا وصول الملف النصي بالشكل الصحيح و بسرية
كبيرة.
يُعدُّ تقييم موارد المياه السطحية من المدخلات الضرورية لحل قضايا إدارة المياه، و التي تتضمن إيجاد علاقة بين الأمطار و الجريانات السطحية، و تعتبر هذه العلاقة على درجة عالية من التعقيد، حيث أن الأمطار من أهم العوامل التي تؤثر بشكل كبير على جريان الأنها
ر، و عملية التنبؤ بهذه الجريانات يجب أن تأخذ هذا العامل بعين الاعتبار، و بكثير من الاهتمام و الدراسة، و تعتبر الشبكات العصبية الصنعية من أهم الطرائق الحديثة من حيث دقة نتائجها في الربط بين هذه العوامل المتعددة و البالغة التعقيد. و من أجل التنبؤ بالجريان اليومي الوارد إلى بحيرة سد 16 تشرين في اللاذقية، موضوع بحثنا، تم تطبيق نماذج مختلفة من الشبكات العصبية الصنعية (ANN)، كانت مدخلاتها تدفقات سابقة للأمطار و الجريانات.
قسمت مجموعة البيانات للفترة الممتدة بين عامي (2006-2012) إلى مجموعتين: تدريب و اختبار، و قد تم معالجة البيانات قبل إدخالها إلى الشبكة العصبية باستخدام تقنية تحويل المويجات المتقطع، للتخلص من مشاكل القيم العظمى و القيم الصفرية، حيث حللت السلاسل الزمنية إلى ثلاثة مستويات من الدقة و استخدمت السلاسل الفرعية الناتجة كمدخلات للشبكة العصبية أمامية التغذية التي تعتمد على خوارزمية الانتشار العكسي لتدريبها.
أشارت النتائج إلى أن الشبكة العصبية ذات الهيكلية (1-2-6) نموذج Wavelet-ANN، هي الأفضل في تمثيل الظاهرة المدروسة و الأقدر على التنبؤ بالجريان اليومي الوارد إلى بحيرة سد 16 تشرين ليوم واحد قادم، حيث بلغ معامل الارتباط و جذر مربع متوسط الخطأ (R2=0.96، RMSE=1.97m3/sec)، على الترتيب.
يقترح البحث إجراء تطوير في بنية وحدة الشبكة الضوئية عبر إدخال مرشح ضوئي صرف قادر على التعامل مع تقنية التجميع بتقسيم طول الموجة ( WDM: Wavelength Division Multiplexing ) و تقنية التجميع بتقسيم الاستقطاب (PDM: Polarization Division Multiplexing ) بنفس
الوقت مما يمكننا من إرسال قناة على المركبة الأفقية للشعاع الضوئي وأخرى على المركبة الشاقولية على نفس طول الموجة. تسمح تقنية التجميع الهجين WDM-PDMبإيصال ضعف عدد القنوات إلى المشترك دون أي تغيير في البنية التحتية بين المقسم الضوئي و المشترك.
يبرهن البحث أولا صحة فكرة استخدام التجميع الهجين WDM-PDMُ باستخدام برنامج معروف في مجال الشبكات الضوئية OptiSystem7.0 ثم يدرس البحث فعالية استخدام المرشح الضوئي المقترح إدخاله في بنية ال ONU من أجل ثلاث حالات للشبكات الضوئية : WDM-PDM للوصلة الهابطة، WDM(Downstream)/( TDM(Upstream )، WDM(Upstream)/WDM(Downstream) بحسب توصيات اتحاد الاتصالات الدولي.
رنا مروان سلوم
,إسبر نسيم إبراهيم
.
(2019)
.
"دراسة وتحليل أداء نظام التجميع بالتقسيم الترددي المتعامد باستخدام التحويل المويجي المتقطع مع السلاسل الطورية"
.
جامعة البعث
هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا