Patchwork算法是一种典型的空域水印嵌入方法.目前也有人尝试将这一办法应用于变换域中,但是有关文献很少.特别是在将其与音频水印应用相结合的研究还显得不够.Patchwork算法的基本想法是在原始数据上"打"上两块不可见的补丁,并通过概率统计的规律来计算两块补丁之间的差值是否具有某种统计特征,然后根据统计特征来判断水印是否存在.此算法本身并不能直接应用于音频的时域中,因为这样健壮性很差,难以通过目前流行的有损压缩如JPEG等处理.音频信号经过傅立叶变换之后转变到了复频域,而Patchwork算法经过改进后,一般可以通过修改复频域中的幅度值来嵌入水印.也有结合幅角信息嵌入的,但比较少见.嵌入后再通过傅立叶逆变换将修改过的算数映射回时域.在频域中处理,水印的健壮性和隐蔽性有了很大的提高.Pitas,Arnold和Bender等人对Patchwork的应用作了不少研究.其中Arnold对传统的Patchwork算法作了改进,并给出了实现的模型.本文在他们的基础之上进行了研究,发现了Arnold等的模型存在嵌入强度较大和要求样本数量较多等不足之处.本文对原有的不足之处作了分析,并在此基础上提出了一种新的评价原始数掘被嵌入水印的难易标准——优良函数和优良值的概念,并进行了一些理论推导.本文在实验中,利用该方法对降低嵌入强度与及减少对大样本数的需求作了新的尝试,并取得了较好的结果.