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Wellgo QRD Steck-System-Pedale City-Pedale Steck-PedaleGehäuse: &#160 &#160 Alu, einteilig, Anti-Rutsch-AuflageAchse: &#160 &#160 &#160 &#160 Cr-Mo, CNCAdapter: &#160 &#1600

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This book introduces audio watermarking methods in transform domain based on matrix decomposition for copyright protection. Chapter 1 discusses the application and properties of digital watermarking. Chapter 2 proposes a blind lifting wavelet transform (LWT) based watermarking method using fast Walsh Hadamard transform (FWHT) and singular value decomposition (SVD) for audio copyright protection. Chapter 3 presents a blind audio watermarking method based on LWT and QR decomposition (QRD) for audio copyright protection. Chapter 4 introduces an audio watermarking algorithm based on FWHT and LU decomposition (LUD). Chapter 5 proposes an audio watermarking method based on LWT and Schur decomposition (SD). Chapter 6 explains in details on the challenges and future trends of audio watermarking in various application areas.Introduces audio watermarking methods for copyright protection and ownership protection,Describes watermarking methods with encryption and decryption that provide excellent performance in terms of imperceptibility, robustness, and data payload,Discusses in details on the challenges and future research direction of audio watermarking in various application areas.

QRD-System-Pedale · City/Trekking Gehäuse • Kunststoff, einteilig, Kraton-Auflage Achse • Cr-Mo Adapter • 9/16“; schwarz Lager • Kugellager, gedichtet&

Multiple-input multiple-output (MIMO) techniques are the fundamental technology in several standardizations, including long-term evolution (LTE) and LTE-advanced. For instance, MIMO spatial multiplexing (MIMO-SM) is used to increase the system capacity without requiring additional time/frequency resources. However, the performance of the MIMO-SM depends on the employed detection algorithm. Also, multi-user MIMO precoding at the transmitter part is used to support the simultaneous transmission to several users. In this book, we review the basics of MIMO detection. Then, we introduce two detection algorithms, namely, adaptive parallel QRDM algorithm (APQRDM) that increases the detection throughput and adaptive iterative QRD-M algorithm (AIQRDM) that reduces the hardware requirements. Besides, these two algorithms adaptively reduce the computational complexity, while achieving the optimum diversity. Furthermore, in addition to introducing the state of the art of the precoding techniques, we propose a fixed complexity sphere encoder (FSE) that requires a fraction of the computations performed by the QRDM encoder, while achieving a tremendous increase in the precoding throughput.

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