82、高效位串行乘法:II 型最优正规基的应用

高效位串行乘法:II 型最优正规基的应用

1. 引言

在有限域 $GF(2^m)$ 的运算中,乘法器的设计至关重要。传统的 Berlekamp 乘法器在某些方面存在局限性,而基于 II 型最优正规基的位串行乘法器展现出了独特的优势。它不仅运算速度更快,还无需通常在对偶基乘法器中所需的基转换过程。

2. 正规基与 II 型最优正规基
  • 正规基的定义 :设 $\alpha$ 是 $GF(2^m)$ 中次数为 $m$ 的元素,$f(X) = f_0 + f_1X + \cdots + f_{m - 1}X^{m - 1} + X^m$ 是 $\alpha$ 在 $GF(2)$ 上的不可约多项式。若 $\alpha$ 的所有共轭元 $\alpha, \alpha^2, \alpha^{2^2}, \cdots, \alpha^{2^{m - 1}}$ 在 $GF(2)$ 上线性无关,则它们构成 $GF(2^m)$ 在 $GF(2)$ 上的一个基,这种形式为 ${\alpha, \alpha^2, \cdots, \alpha^{2^{m - 1}}}$ 的基被称为正规基。
  • II 型最优正规基的定义 :当 $2^m + 1 = p$ 是素数,且满足以下两个条件之一:(1) 2 是模 $p$ 的原根;(2) -1 是模 $p$ 的二次非剩余且 2 生成模 $p$ 的所有二次剩余。令 $\alpha = \beta + \beta^{-1}$,其中 $\beta$ 是 $GF(2^{2m})$ 中的 $p$ 次本原单位根,则 $\alpha \in GF(2^m)$,且 ${\a
于径向函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了于径向函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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