45、对称密码和哈希函数的新统计测试

对称密码和哈希函数的新统计测试

1. 布尔函数的代数范式结构
  • 布尔函数基础 :布尔函数是从 (F_2^n) 到 (F_2) 的函数 (f),这类函数的数量为 (2^{2^n})。随机布尔函数 (f) 的值是独立同分布(i.i.d.)的随机变量,即对于任意 ((x_1, \ldots, x_n) \in F_2^n),有 (P[f(x_1, \ldots, x_n) = 0] = \frac{1}{2}),每个 (f(x_1, \ldots, x_n)) 是参数为 (\frac{1}{2}) 的伯努利随机变量,对应的概率分布记为 (B(p)),这里 (p = \frac{1}{2})。布尔函数 (f) 在 (F_2^n) 上的权重定义为 (wt(f) = |{x \in F_2^n | f(x) = 1}|),若 (wt(f) = 2^{n - 1}),则称该布尔函数是平衡的,但随机布尔函数不一定平衡。
  • 代数范式(ANF) :布尔函数 (f) 的代数范式为 (f(x_1, \ldots, x_n) = \sum_{u \in F_2^n} a_u x^u),其中 (a_u \in F_2),(u = (u_1, \ldots, u_n)),(x^u = \prod_{i = 1}^{n} x_i^{u_i}),(a_u) 由 (f) 的莫比乌斯变换给出:(a_u = \sum_{x \preceq u} f(x)),这里 (\preceq) 表示布尔格上的偏序关系,即 (\alpha \preceq \beta) 当且仅当对于所有 (1 \leq i \leq n) 有 (\alpha_i \leq \bet
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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