12、椭圆曲线离散对数问题中的提升方法解析

椭圆曲线离散对数问题中的提升方法解析

1. 离散对数计算与模提升

在椭圆曲线离散对数问题(ECDLP)中,通过计算可得 $\frac{\log_f E([83]T )}{\log_f E([83]S)} = \frac{11 \cdot 257}{24 \cdot 257} \equiv 54 \pmod{257}$,从而得出离散对数 $m = 54$,使得 $t = ms$。当 $p = 257$ 时,找到合适的 $u$ 值并不困难,但当 $p$ 为较大质数(如 $p \approx 2^{160}$)时,目前尚无高效算法能选出满足 $T = mS \pmod{p^2}$ 的 “正确” $u$ 值。

不过,存在两种可进行模 $p^2$ 提升的情况:
- 当提升到的点 $S$ 和 $T$ 在模 $p^2$ 下的阶与 $s$ 和 $t$ 在模 $p$ 下的阶相同时,但在此情况下,将 $S$ 和 $T$ 乘以 $n$ 可能无法得到有用信息。
- 当 $n = #E(F_p) = p$ 时,这类椭圆曲线被称为异常曲线。此时 $s$ 和 $t$ 阶为 $p$,若将它们提升到模 $p^2$ 下的点 $S$ 和 $T$ 且 $S$ 和 $T$ 阶不为 $p$,则 $[p]S$ 和 $[p]T$ 自动满足 $T = [m]S \pmod{p^2}$。这是因为若 $S’$ 和 $T’$ 是其他提升点,$S - S’$ 和 $T - T’$ 在形式群中,所以 $ p \equiv O \pmod{p^2}$。由于异常曲线的这些特性

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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