14、数字时间戳:从概念到Python实现

数字时间戳与Python实现

数字时间戳:从概念到Python实现

1. 数字时间戳的重要性

在传统的商业交易和事件记录中,纸质时间记录因其独特的属性(如纸张中墨水的独特性、打印或书写的风格和方式、纸张的特性以及修改、插入或删除的可检测性)提供了一条证据链。然而,在电子世界里,文档和时间戳只是二进制的比特和字节,要确定一个事件发生的权威时间变得十分困难。

时间的安全性与它的官方来源紧密相连,依赖于容易被操纵的时间源(如典型的计算机系统时钟)是有问题的。电子计时技术的设计一直以来都以精度和可靠性为主要驱动因素。而新一代技术浪潮为数字时间戳增加了真实性、安全性和可审计性的维度。

与传统的基于计算机时钟的时间戳相比,具备这三个属性的数字时间戳应用于文档、交易或任何其他数字实体时,具有以下优势:
- 来源保证 :确保时间来自官方来源。
- 防篡改保证 :确保时间未被操纵。
- 审计和不可抵赖的证据链

在可信交易中,身份验证(了解发起者的身份)和完整性(防止内容被修改)是至关重要的元素。如果无法信任时间,那么交易真的能被信任吗?安全的时间戳为可信交易方程式补上了缺失的一环:事件“何时”发生?然而,要让时间戳为这个问题提供可靠的答案,它所基于的时间必须来自一个可信的来源。

2. 时间的本质与历史

时间本质上是一种让社会有序运转的共识,不同的社会和时代对时间有不同的解读和测量方式。以下是时间测量发展的简要历史:
- 早期基于月相的日历 :人类最早的日历基于月亮,因为每个人

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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