2、密码学研究中的协作与创新:Cathy Meadows的影响与新兴协议分析

密码学研究中的协作与创新:Cathy Meadows的影响与新兴协议分析

1. 与Cathy Meadows的共事回忆

1989年,我来到美国海军研究实验室(NRL)的形式方法部门工作。当时我还未完成博士论文,本打算完成后去大学任职,但三十年后我仍留在NRL,这很大程度上归功于Cathy Meadows。尽管她事务繁忙,但总是乐意倾听我的问题,给予关于研究、合作、资金和官僚事务等方面的宝贵反馈。很多次我带着自认为成熟的想法找她,结果都被她完善或颠覆,让我受益匪浅。

早期,除了部门主管John McLean,我们都在16号楼的一个房间里办公。我们用临时隔板隔出个人空间,走廊的铁丝笼里还有疑似托马斯·爱迪生为NRL设计的第一部自动电梯的电机。后来Cathy成为部门主管,拥有了自己的办公室,之前那里是复印机的位置,窗外能看到污水处理厂的“沉砂池”建筑。

我们部门有很多有趣的小玩笑。比如,因为一次关于多态类型的错误评论,之后有人犯错时,我们就会说:“谢天谢地Luca Cardelli不在这儿。”九十年代,我和Cathy去加州参加会议,租车时被升级到一辆金属水蓝色野马跑车,她立刻称它为“攻击潜艇”。

Cathy主持过大量的会议、研讨会和工作坊,担任过无数次程序委员会成员和期刊审稿人。作为部门经理,她处理了近三十年的行政事务,被同事称赞为“理想中的老板”。即便如此,她的研究成果数量和质量依然令人惊叹。

2. NRL协议分析器

我刚到NRL时,被分配协助Cathy进行密码协议分析的形式化技术和工具项目,即后来的NRL协议分析器(NPA)。我Prolog技能不足,在NPA的代码开发和理论研究方面帮不上太多忙,Cathy基本独自完成了大部分工作。

【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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