8、C++ 加密库资源消耗评估及 RFID 认证协议研究

C++ 加密库资源消耗评估及 RFID 认证协议研究

1. 研究背景与差异

在资源受限设备的加密算法性能和资源消耗评估方面,以往研究未局限于资源受限设备,且仅考虑所有分组密码的 CBC 模式,同时未给出评估输入类型的详细信息。而本次研究聚焦于资源受限设备,在 Raspberry Pi Model 4 B 上进行评估,评估了四种不同的密码操作模式以及两种流密码,还考虑了四种数据类型(随机、视频、音频和文本数据)。

2. 研究方法
  • 算法评估 :首先对分组密码(AES 和 3DES)和流密码(Salsa20 和 ChaCha20)分别进行评估和比较。AES 和 3DES 的密钥长度设为 192 位,在 CBC、OFB、CTR 和 CFB 模式下评估;Salsa20 和 ChaCha20 的密钥长度为 128 和 256 位。所有算法使用相同的初始化向量和密钥。
  • 输入数据 :创建了一个包含随机数据(来自 /dev/urandom)、音频数据(来自《日常生活心理病理学》的免版权版本)、视频数据(来自《活死人之夜》的免版权版本)和文本数据(来自《堂吉诃德》)的语料库。这些输入被分为 128 KiB、256 KiB、512 KiB、1 MiB、4 MiB 和 8 MiB 的块。
  • 执行过程 :针对每种输入类型、输入大小、密钥长度和操作模式的组合,对每个算法执行一次,测量每次执行的资源使用情况。每次执行包括对给定输入的加密和对结果的解密。除了时间测量,还计算解密输出的 MD5 值,通过与原始输入文件的 MD5 值进行比较
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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