Crust Network和Moonbeam合作实现去中心化存储

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Crust 提供了 Web3 生态系统的去中心化存储网络,支持包括 IPFS 在内的多种存储层协议,并对应用层提供接口。Crust
的技术栈还能够支持去中心化计算层。Crust 旨在构建一个重视数据隐私和所有权的分布式云生态系统。

Crust Network 和 Moonbeam 宣布达成合作。Moonbeam 是 Polkadot 上与以太坊兼容的智能合约平行链,可实现 Solidity 智能合约和 DApp 数据的去中心化存储。此次合作将不仅为 Moonbeam 和 Crust Network,同时也为整个波卡生态系统创造新机遇。

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Crust 的去中心化存储通过将文件分散存储在不同的主机上,使得文件存储可以遍布整个网络并且不受任何中心化的实体制约。用户可以灵活的管理自己的数据,通过数据加密,安全备份,授权访问,等手段有效的增强数据的安全性和可靠性,同时,通过存储空间共享的模式还可以有效降低存储成本。

通过这种集成,为新的用户和在 Moonbeam 上构建的项目提供量身定制的去中心化存储协议,从而使 Crust 受益。

Moonbeam 市场与合作伙伴关系主管 Francisco Javier Agosti 表示:“这种合作关系不仅满足了基本需求,同时也将帮助 Crust、Moonbeam 和波卡生态系统的快速发展。现在,基于 Moonbeam 的开发人员和项目可以使用经济高效的去中心化数据存储解决方案。该解决方案可用于去中心化应用程序,云服务,边缘计算甚至文件存储和共享。”

由于Moonbeam被设计为波卡的简单入口,具有完全的以太坊兼容性,使现有的 Solidity 智能合约无需更改即可轻松部署到平行链上。一旦在波卡上启用了平行链功能,开发人员将能够快速部署智能合约并访问波卡生态系统,而无需雇用新的开发人员或大量重新编写其代码库。

关于 Moonbeam

Moonbeam 是 Polkadot 网络上与以太坊兼容的智能合约平台,可轻松构建本地可互操作的应用程序。以太坊的这种兼容性使开发人员能够以最小的更改将现有的 Solidity 智能合约和 DApp 前端部署到 Moonbeam。Moonbeam 使熟悉以太坊智能合约工具集的开发者可以轻松利用网络效应,从而在 Polkadot 网络上迅速受到关注。

基于 Moonbeam 构建的应用程序受益于 Polkadot 生态系统内的互操作性以及与以太坊和比特币的互操作性。目前,在 PureStake 的积极开发下,Moonbeam 有望在 2021 年中期上线主网。

Website:https://moonbeam.network/
Twitter:https://twitter.com/moonbeamnetwork
Telegram:https://t.me/Moonbeam_Official
Discord:https://discord.gg/vYk4BrKG
Medium:https://medium.com/moonbeam-network

关于 Crust Network

Crust 提供了 Web3 生态系统的去中心化存储网络,支持包括 IPFS 在内的多种存储层协议,并对应用层提供接口。Crust 的技术栈还能够支持去中心化计算层。Crust 旨在构建一个重视数据隐私和所有权的分布式云生态系统。

力求与 Crust 主网功能相同的 Crust Maxwell 预览网预计将于2月4日正式上线,以及2月底上线去中心化存储市场,届时存储市场功能将与 Crust Apps 的 IPFS 功能相集成,想参与的小伙伴可以扫描文末小脆皮的微信二维码咨询。

Crust Network 先后加入 Substrate Builders Program、Web3.0 Bootcamp,以及获得 Web3 基金会 Grant 。

Crust 相关:
Crust Network 技术白皮书 v1.9.8
Crust Network 经济白皮书 v.0.8
Crust Network 代币指标 & 经济学

官网:https://crust.network/
Twitter:@CrustNetwork
Medium:https://medium.com/@crustnetwork
GitHub:https://github.com/crustio
Telegram:https://t.me/CrustNetwork

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分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算科学计算工具,拥有丰富的函数库用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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