19、语音加密与社交网络影响力节点识别技术综述

语音加密与社交网络影响力节点识别技术综述

语音加密技术

在语音加密领域,基于位移位寄存器的方案表现出了比传统加密方案更出色的效果,其中反馈带进位移位寄存器(FCSR)和线性反馈移位寄存器(LFSR)是两种常见的基于位移位寄存器的方案。

FCSR由Goresky和Klapper提出,它与带进位乘法(MWC)类似。通过特定的公式(a_n + Nm_n = q_1a_{n - 1} + \cdots + q_ka_{n - k} + m_{n - 1})可以生成相关序列,其第一个代数结构连接数可表示为(q = q_k N^k + q_{k - 1}N^{k - 1} + \cdots + q_1N - 1),这与LFSR在算术上是等效的。

许多研究围绕FCSR和LFSR展开,以下是一些相关研究成果:
|作者|年份|描述|结果|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|Rajesh等|2018年|开发了一种专注于评估边缘和脉冲触发的SISO和SIPO寄存器的垃圾性能、延迟和量子成本的架构|由于推荐模型是线性的,密码分析变得简单。使用Xilinx ISE 14.7进行模拟和综合程序|
|Kiruthiga等|2020年|提出了一种利用CDFF和GDI的新型LFSR架构,该架构提供用于执行n位随机数生成的采样结果位|结果表明,该架构平均节省约33%的电力消耗。使用Tanner EDA工具生成净结果并部署建议方法|
|Borodzhieva等|2019年|专注于基于LFSR实现FPGA密码系统,为此目的对英文文本进行加密和解密模拟|该方法旨在证明基于学习方法结合传统工具和信息的解决方案有助于提高学生对STEM的兴趣并提升他

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真传感器数据分析的教学研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计评估的理解。
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