10、自主与可信计算:构建智能与安全的未来

自主与可信计算:构建智能与安全的未来

1 引言

在当今快速发展的信息技术领域,计算系统的复杂性和规模正在迅速增加。随着硬件、软件、通信和网络的不断发展,传统的计算模式已经难以满足现代应用的需求。为了解决这些问题,自主计算(Autonomic Computing)和可信计算(Trusted Computing)应运而生。自主计算致力于创建能够自我管理的计算和通信系统,而可信计算则确保这些系统的安全性、可靠性和隐私保护。

2 自主计算的基本概念

自主计算的核心理念是使计算系统具备自我管理的能力,从而减少对外部干预的需求。具体来说,自主计算系统应具备以下几种特性:

  • 自我配置 :系统能够自动配置自身以适应环境变化。
  • 自我优化 :系统可以根据性能指标自动调整内部参数,以达到最优性能。
  • 自我修复 :系统能够在故障发生时自动检测并修复问题。
  • 自我保护 :系统能够识别潜在威胁并采取措施加以防范。

2.1 自我配置的应用实例

自我配置的一个典型应用是在云计算环境中。云服务提供商通常需要管理大量的虚拟机实例,手动配置这些实例不仅耗时而且容易出错。通过引入自我配置机制,云平台可以根据负载情况自动调整资源分配,确保服务的连续性和稳定性。

自动化资源配置流程
  1. 监控当前系统的负载情况;
  2. 根据预设规则判断是否需要调
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-倒频图的可视化分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分谐波结构。; 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掌握倒谱分析短时倒谱的基本理论及其傅里叶变换的关系;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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