26、基于45nm CMOS技术的Luhn算法及AFTI - 16飞机稳定性分析

基于45nm CMOS技术的Luhn算法及AFTI - 16飞机稳定性分析

1. 信用卡号验证算法概述

在当今信用和借记卡广泛使用的时代,确保卡号验证的安全性和便捷性至关重要。许多银行仍在使用20世纪50年代Hans Peter Luhn开发的Luhn算法来验证卡号。不过,该算法也存在一些缺点,比如无法检测卡号长度判断错误和双位错误。

除了Luhn算法,还有其他相关算法:
- Verhoeff算法 :由荷兰数学家Jacobus Verhoeff于1969年开发,用于检测错误。它是第一个能识别所有单数字错误和两位连接数字错误的十进制搜索算法。该算法利用了10阶二面体群的性质,并结合了置换,被认为是二面体群的首次实际应用。
- 模13算法 :L.W.Wachira的研究强调了由于将项目简化为单项而导致的数字09和90的换位错误,并开发了模13算法,该算法在某些方面优于Luhn算法。

2. Luhn算法原理

在许多电子商务页面上,Luhn算法是验证卡号的第一道防线,用于验证一组身份号码,如万事达卡和维萨卡的号码,旨在保护商家和客户免受意外错误和输入错误的影响。

对于十进制数,Luhn算法的公式为:
[
\left(\sum_{j = 0}^{m} 2k_{2j} + \sum_{j = 0}^{m} 2k_{2j + 1}\right) \bmod 10
]
其中 (k \in Z_{10}),(m \in N),(\exists k \geq 10)。具体操作是将交替项乘以2,然后计算校验值。如果得到的数字

【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、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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