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基于混沌的图像加解密算法 Matlab 仿真
随着信息技术的快速发展，图像加解密算法在保护图像安全性方面起到了重要的作用。其中，混沌算法因其具有高度的随机性和不可预测性，成为图像加密领域的一种热门选择。本文将基于混沌的图像加解密算法进行 Matlab 仿真，并提供相应的源代码。
实现基于混沌的图像加解密算法需要以下步骤：
imread函数读取图像文件，并将其转换为灰度图像。image = imread('lena.jpg');
gray_image = rgb2gray(image);【MATLAB教程案例86】通过matlab实现lorenz混沌系统
Lorenz发现了第一个混沌吸引子——Lorenz系统，从此揭开了混沌研究的序幕。人们不断发现新的混沌奇异性，不断地加深与统一对混沌的理解。混沌系统是指在一个确定性系统中，存在着貌似随机的不规则运动，其行为表现为不确定性、不可重复、不可预测，这就是混沌现象。混沌是非线性动力系统的固有特性，是非线性系统普遍存在的现象。
基于混沌算法的图像加解密算法matlab仿真
混沌算法是一种非线性动力学系统，具有对初始条件敏感、长期行为不可预测等特性。在图像加解密中，混沌算法常用于生成密钥流或控制加密过程，以增加加密的复杂性和安全性。3.1 基于混沌算法的图像加密原理基于混沌算法的图像加密通常涉及以下步骤：密钥生成：使用混沌映射（如Logistic映射、Henon映射等）生成一组混沌序列，作为加密密钥。像素置乱：通过某种置乱算法（如Arnold置乱、Fibonacci置乱等）改变图像像素的位置，使其变得无序。
基于chaos的图像混沌加解密算法matlab仿真
混沌系统是一类具有无规律、高度复杂和敏感依赖于初始条件的动力学系统，具有广泛的应用价值。本文将介绍一种基于chaos算子的3D混沌图像加解密算法，该算法利用混沌系统的随机性和复杂性，实现了3D混沌图像的加密和解密，并且具有很高的安全性和加密效率。1 混沌系统混沌系统是一类非线性动力学系统，具有无规律、高度复杂和敏感依赖于初始条件的特点。混沌系统的演化过程是不可预测的，即使微小的扰动也会导致系统的状态发生巨大变化。混沌系统的非线性和随机性使得其在密码学中有着广泛的应用，如随机数生成、加密和解密等。
《基于Logistic-Map的混合混沌序列的图像加解密算法》——Matlab仿真实现
Logistic-Map作为最经典的混沌映射之一，拥有着简洁明了的公式和丰富复杂的动力学行为，是生成混沌序列的常用方法。本算法采用三个Logistic-Map构成互相独立的混沌序列，其中每一个Logistic-Map的初始值、参数和迭代次数都不同，为后续的加密解密提供了足够的随机性和安全性。（2）利用同样的三个Logistic-Map生成同样长度的混沌序列，并将其相互异或，生成最终的混沌序列。（2）利用三个Logistic-Map分别生成同样长度的混沌序列，并将其相互异或，生成最终的混沌序列。
基于Logistic混沌序列和DNA编码的图像加解密算法仿真
离散的Logistic映射对初值和结构参数的改变具有极端的牧感性，在一定条件下能够产生混沌，并且产生的混沌序列具有类白噪声统计特性等特点。同时利用数字图像本身的特点和人类视觉系统酌特性，先对原始图像进行压缩，再用混沌序列进行加密和传榆图像，这样不仅可以减少存储空间，还可以提高加密和传输效率。本文基于以上特性提出了一个新的基于Logistic混沌序列的数字图像文件加密算法。混沌现象是在非线性动力系统中出现的确定性的、类似随机的过程，这种过程既非周期又不收敛，并且对初始值有极其敏感的依赖性。
[arcgis插件]在批量出图时，如何把图层属性表以动态表格的形式插入到布局页面
在批量出图时，如何把图层属性表以动态表格的形式插入到布局页面。
S32DS新建工程、编译调试下载、导入工程详细介绍
新建了一个工程之后，下面简单介绍下基本的UI界面。其中最左下角那个是界面，这个界面很重要，是图形化配置界面，然后可以根据这些配置自动生成代码。其中，左边那些配置文件，都是系统帮我们创建好了的，我们其实可以直接用就行。有PE工具的调试，以及Jlink工具的调试。我目前使用到PE工具调试可以查看寄存器值，而Jlink调试查看不了寄存器值。连接了开发板之后，点击Debug就可以吧程序下载到芯片上了，而且可以进入到调试界面。
SUMO使用教程（一）
本人的sumo视频入门课程，希望支持哦。https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/25834 SUMO是一款交通仿真软件，其余可自行百度。教程一主要展示一下如何运行一个仿真实例。当然，这只是实现方法中的一种。 准备： 1.SUMO软件 2.osm地图文件 SUMO可去官网下载，解压后就可以使用，图形界面软是在解压后bin文件夹下的sumo-gui.exe。...
工业机器人抓取目标检测与抓取姿态估计系统：基于YOLOv12与Cornell Grasping Dataset
工业机器人抓取是自动化生产中的核心环节，而精确的目标检测和抓取姿态估计是实现高效抓取的关键。本文将详细介绍如何构建一个完整的工业机器人抓取系统，该系统结合了最新的YOLOv12目标检测算法和Cornell Grasping Dataset的抓取姿态估计，并提供了用户友好的UI界面。本文详细介绍了一个完整的工业机器人抓取系统，该系统结合了YOLOv12目标检测和基于Cornell Grasping Dataset的抓取姿态估计。我们将使用PyQt5构建一个用户友好的界面，集成目标检测和抓取姿态估计功能。
回归预测 | MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多输入单输出回归预测
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【安全设备篇】HVV面试专题
还有就是这个可能是被访问的这个内网系统，本身业务系统存在业务逻辑问题，因为内网所布置的很多业务系统往往不会考虑一些安全性问题，比如在正常的业务逻辑请求中直接带了sql语句，就会触发设备规则产生告警，这一类是属于误报，然后会将此告警上报给研判人员，需要研判组专家和甲方客户确认下是否是该系统存在此业务逻辑问题，并且需要确认告警的源ip在此告警的时间段附近有没有进行操作过。天眼日志分析主要基于系统和应用程序的日志数据来识别安全威胁，而威胁感知则通过收集和分析多种来源的情报信息。理解威胁的性质和威胁背后的原理。
YOLO26-seg分割优化：卷积魔改 | 动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution），实现暴力涨点 | ICCV2023
摘要：本研究对Ultralytics YOLO26进行了全面分析，重点阐述了其关键架构改进及其在实时边缘目标检测中的性能基准测试。YOLO26于2025年9月发布，是YOLO系列最新、最先进的成员，专为在边缘及低功耗设备上实现高效、精确且易于部署的目标而构建。本文依次详述了YOLO26的架构创新，包括：移除了分布焦点损失（DFL）；采用端到端的无NMS推理；集成了渐进损失（ProgLoss）与小目标感知标签分配（STAL）；以及引入了用于稳定收敛的MuSGD优化器。
python:实现矩阵SVD分解(附完整源码)
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NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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