1、“.....并不需要采用这些因子得分及其线性变换的结果。本文给出因子得分矩阵，目的在于保持因子分析的逻辑完整性，也可以更加直观的看到公因子与各个自变量之间的线性关系。至于探讨各个自变量与应变量的直接数量关系，可以在今后的研究中进步深入剖析。表因子得分系数矩阵培训课程期望培训内容期望教师水平期望培训管理期望培训课程评价培训内容评价培训教师评价培训管理评价培训值得感受培训对证书帮助度培训对就业帮助度培训费满意度培训时间满意度培训场所满意度培训班整体满意度推荐培训可能性模型分析结论通过因子分析，本文获得了培训后帮助度因子培训中感受因子培训后价值评价因子培训前人事期望因子培训前教学期望因子培训后教学评价因子培训时间满意度因子培训费满意度因子和培训场所满意度因子九个公因子。通过对经方差最大正交旋转后的因子载荷矩阵，我们提取了因子载荷系数较大的自变量进行归类，获得了表所示的公因子及其结构......”。

2、“.....并且从个可能的影响因素中提取了个公因子，为了进步分析这个公因子对新生代农民工培训满意度的综合作用，本部分采用逐步引入法对新生代农民工满意度情况进行多元线性回归分析，从而建立个合理的数学模型。把培训后帮助度因子培训中感受因子培训后价值评价因子培训前人事期望因子培训前教学期望因子培训后教学评价因子培训时间满意度因子培训费满意度因子和培训场所满意度因子作为自变量见表，把新生代农民工培训的整体满意度作为因变量，分析各自变量对因变量的影响情况，最终得出线性回归方程。表模型筛选过程培训中感受因子培训后价值评价因子培训帮助度因子培训后教学评价因子培训前人事期望因子培训前教学期望因子培训时间满意度因子培训费满意度因子培训场所满意度因子总体满意度表是拟合的九个模型决定系数的改变情况，从调整的来看......”。

3、“.....模型可解释的变量占总变量的比例最大，达到。说明模型九培训中感受因子培训后价值评价因子培训帮助度因子培训后教学评价因子培训前人事期望因子培训前教学期望因子培训时间满意度因子培训费满意度因子培训场所满意度因子总体满意度根据以上分析研究，最终的回归方程为模型分析结论从回归模型的结果可以看出，新生代农民工的培训后帮助度因子培训中感受因子培训后价值评价因子培训前人事期望因子培训前教学期望因子培训后教学评价因子培训时间满意度因子培训费满意度因子和培训场所满意度因子对新生代农民工的培训满意度都存在显著影响。时间满意度培训费满意度培训场所满意度其中的因子载荷系数是用于反映因子和各变量相关程度的指标，它的绝对值越大，则表明当前变量对该因子的决定性或影响程度越大。表的数据显示，经过最大方差正交旋转各因子的载荷系数趋向两极化。设代表所提取的九个因子。通过对旋转后的载荷矩阵进行观察，可以得出以下结论第个因子主要由培训对就业帮助度就业对证书帮助度两个方面决定，它们在主因子上的载荷分别为，反映的都是新生代农民工对培训的帮助度评价情况，我们将其命名为培训帮助度因子......”。

4、“.....它们在主因子上的载荷分别为，反映的都是新生代农民工对培训过程的评价情况，我们将其命名为培训中感受因子。第三个公因子主要由推荐培训可能性培训班整体满意度两个方面的满意度决定，它们在主因子上的载荷分别为，反映的都是新生代农民工对培训后的价值评价情况，我们将其命名为培训后价值评价因子。第四个公因子主要由培训管理期望教师水平期望两个方面的满意度决定，它们在主因子上的载荷分别为，反映的都是培训前的培训期望情况，我们将其命名为培训前人事期望因子。第五个公因子主要由培训课程期望培训内容期望两个方面的满意度决定，他们在主因子的载荷分别为,反映的都是培训教学期望方面的情况，我们将其命名为培训前教学期望因子。第六个公因子主要由培训课程评价培训内容评价两个方面的满意度决定，他们在主因子的载荷分别为，反映的都是培训后教学方面评价情况，我们将其命名为培训后教学评价因子。第七个公因子主要由培训时间方面的满意度决定，它在主因子的载荷为，反映的是培训时间满意度方面的情况，我们将其命名为培训时间满意度因子。第八个公因子主要由培训费方面的满意度决定，它在主因子的载荷为......”。

5、“.....第九个公因子主要由培训场所方面的满意度决定，它在主因子的载荷为，我们将其命名为培训场所满意度因子。以上分析表明因子分析的结果与本文前方所作的分析及期望基本致。通过上述因子分析，本文寻找到了九个互不相关的因子。在下文的分析中，将使用这九个公共因子代替原始指标变量，并与新生代农民工的培训满意度进行回归分析，用以寻找影响新生代农民工的培训满意度的因素。在后续对九个公因子的多元线性回归分析中，本文将结合因子载荷系数的数据结果，进步对因子结构中的自变量进行深入的解释和探讨。这将有助于揭示原始自变量与因变量之间的相互关系，也有助于提出改善新生代农民工培训满意度的对策建议。计算因子得分表是因子分析所得的因子得分系数矩阵，该系数矩阵可以将公因子表示成各个自变量的线性组合，能由此计算出九个公因子的得分，并可直接用于替代个变量进行相关分析与回归分析。在对公因子做完回归分析之后，可获得应变量与公因子之间的回归方程。此时则可将原始变量的线性组合替代公因子，从而获得因变量与自变量之间的解释关系。因为本文的分析是关注公因子层面对应变量的影响，而自变量对应变量的影响......”。

6、“.....所以在因，在能评估中所使用的攻击方法在对水印系统进行性能评估的过程中，需要对水印系统进行些攻击，以测试其性能。这些攻击是个水印系统在实际使用过程中可能会遭受到的,此处攻击的含义包小波域数字水印设计与实现括有意的攻击和无意的攻击。有意的攻击是指为了去除水印而采取的各种处理方法，此种攻击往往是恶意的。无意的攻击是指含水印的图像在使用过程中不可避免的诸如有损压缩，噪声影响等。结束语数字水印是近几年来出现的数字产品版权保护技术，是当前国际学术界的研究热点。该文论述了如下几个问题数字水印的提出及研究现状数字水印的基本理论知识数字水印的嵌入和检测算法数字水印的攻击实验。本次毕业设计遇到了比较多的问题，首先是对数字水印点都不了解，此外对软件的应用不是很熟悉。总的来说，感觉水印的嵌入和提取相对来说比较简单，但水印攻击刚开始不知道怎么做，后来在同学的帮助下只做了几个比较简单的水印攻击测试。数字水印技术最早是作为种版权保护技术被提出来的，随着数字水印技术研究的深入，其应用领域己经有了很大的扩展，尽管人们都在努力发展和完善数字水印技术，但水印技术仍然没有完全成熟和广为人们理解......”。

7、“.....尽管水印技术难在短期内取得突破，但是鉴于水印技术的广泛的应用价值，有必要对水印技术作番深入研究。湖南工程学院毕业设计论文参考文献黄继武,程卫东域图像水印嵌入对策和算法电子学报陈明奇数字水印的攻击方法电子与信息学报李永全基于的域数字水印技术实现信息技术贾志城数字水印技术工业科技,陈更力,张青,杜友福,肖小玲数字水印技术及其攻击分析江汉石油学院学报孙圣和,陆哲明,牛夏牧等数字水印技术及应用科学出版社丁玮,闰伟齐,齐东旭基于变换的数字图像置乱技术计算机辅助设计与图形学学报,康健鹏,吴晓波在数字水印中的应用电脑开发与应用忘炳锡,陈琦,邓峰森数字水印技术西安电子科技大学出版社,王颖,黄志蓓数字水印电子工业出版社,张毓晋图像处理和分析清华大学出版社,张春田,苏育挺,管晓康多媒体数字水印技术通信学报潘蓉,高有行基于小波变换的图像水印嵌入方法中国图像图形报易天祥,石教英,孙鑫数字水印技术研究进展图形图像学报刘贵中，邱双亮小波分析及其应用西安电子科学出版社,陈明奇等数字水印的攻击方法电子与信息学报小波域数字水印设计与实现湖南工程学院毕业设计论文致谢经过了几个月的努力......”。

8、“.....首先对指导老师张老师和帮助我的同学表示感谢。毕业设计可以说是大学的最后堂课，它可以让人学到很多东西，也可以培养个人的动手能力。毕业设计的完成同时也宣告了我的大学生活就要结束了。四年前刚入学时的画面还历历在目，如今就要离开学校了，心中不免感慨万分。四年的大学生活是奋斗的拼搏的过程，生活中和学习中的点点滴滴都关系到我们的未来。在这次毕业设计中，我确实学到了许多课堂上学不到的东西，比如的各种技巧，数字水印的些简单的设计与实现方法，从毕业设计的过程中我更加深刻地体会到态度决定结果和事在人为的道此后续研究中，并不需要采用这些因子得分及其线性变换的结果。本文给出因子得分矩阵，目的在于保持因子分析的逻辑完整性，也可以更加直观的看到公因子与各个自变量之间的线性关系。至于探讨各个自变量与应变量的直接数量关系，可以在今后的研究中进步深入剖析。表因子得分系数矩阵培训课程期望培训内容期望教师水平期望培训管理期望培训课程评价培训内容评价培训教师评价培训管理评价培训值得感受培训对证书帮助度培训对就业帮助度培训费满意度培训时间满意度培训场所满意度培训班整体满意度推荐培训可能性模型分析结论通过因子分析......”。

9、“.....通过对经方差最大正交旋转后的因子载荷矩阵，我们提取了因子载荷系数较大的自变量进行归类，获得了表所示的公因子及其结构。表公因子及其结构公因子培训帮助度因子培训中感受因子培训后价值评价因子培训前人事期望因子培训前教学期望因子培训后教学评价因子培训时间满意度因子培训费满意度因子培训场所满意度因子自变量培训对就业帮助度培训对证书帮助度培训管理评价培训教师评价培训值得感受推荐培训可能性培训班整体满意度培训管理期望教师水平期望培训课程期望培训内容期望培训课程评价培训内容评培训时间满意度培训费满意度培训场所满意度新生代农民工培训满意度的多元线性回归分析建立多元线性回归模型前文已经分析了新生代农民工个体特征对培训满意度的影响，并且从个可能的影响因素中提取了个公因子，为了进步分析这个公因子对新生代农民工培训满意度的综合作用，本部分采用逐步引入法对新生代农民工满意度情况进行多元线性回归分析，从而建立个合理的数学模型......”。