8、可编程支付通道:原理、实现与应用

可编程支付通道:原理、实现与应用

1. 承诺实例的基本概念

承诺实例由两个属性构成:承诺存储(通过键存储访问)和承诺代码(通过键代码访问)。承诺存储 σ 是一个属性元组,至少包含以下属性:
- σ.payer:表示支付资金的一方。
- σ.payee:表示接收资金的一方。
- σ.resolve ∈R≥0:表示从付款方转移到收款方的资金数量。

承诺代码是一个元组 C := (Λ, Construct, f1, …, fs),与合约代码类似,但有进一步限制:
- 唯一的构造函数 Construct 会始终将调用者设置为所创建存储中的付款方。
- 构造函数的输出与输入参数 t 无关,t 是一个捕获区块链当前时间的时间参数。

此外,每个 fi 可以访问同一通道中其他承诺的代码和存储,以及所有第 1 层链上合约的代码和存储。

2. 理想功能 FPPC

FPPC 维护一个键值数据结构 Γ 来跟踪各方之间的所有可编程支付通道,包含以下 4 个过程:
1. PPC 创建 :假设一方 P 想与另一方 Q 构建一个通道。在 Δ 轮内,FPPC 会从 P 在 ˆL 的账户中取出通道实例指定的相应硬币。如果 Q 同意创建,在另外的 Δ 轮内,FPPC 会取出 Q 的硬币。因此,初始可编程支付通道的成功创建最多需要 2Δ 轮。若 Q 不想创建通道,P 可在 2Δ 轮后取回资金。
2. 承诺创建 :此过程用于从付款方 P 向收款方 Q 创建一个可编程支付(即承诺)。承诺实例由付款方选择的通道 γ、合约代码 C、构造函数

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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