Matlab仿真研究OFDM与OTFS在衰落信道下的误比特率性能：包括保护间隔、信道均衡与多种编码技术,matlab调制解调 OFDM OTFS 16qam qpsk ldpc turbo在高斯白噪声，频率选择性衰落信道下的误比特率性能仿真，matlab代码 OFDM simulink 包括添加保护间隔（cp），信道均衡(ZF MMSE MRC MA LMSEE) 代码每行都有注释，适用于学习，附带仿真说明，完全不用担心看不懂 ,关键词： matlab调制解调; OFDM; OTFS; 16qam; qpsk; ldpc; turbo码; 误比特率性能仿真; 保护间隔（cp）; 信道均衡(ZF, MMSE, MRC, MA, LMSEE); simulink; 代码注释; 仿真说明。,"MATLAB仿真：OFDM与OTFS技术在高斯白噪声环境下误比特率性能研究"

CREATE TABLE `cnarea_2020` ( `id` mediumint(7) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `level` tinyint(1) unsigned NOT NULL COMMENT '层级', `parent_code` bigint(14) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '父级行政代码', `area_code` bigint(14) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '行政代码', `zip_code` mediumint(6) unsigned zerofill NOT NULL DEFAULT '000000' COMMENT '邮政编码', `city_code` char(6) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '区号', `name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称', `short_name` varcha

密码编码学与网络安全是信息安全领域的两大核心分支，它们共同构成了保护信息免受未经授权访问与破坏的技术基础。在计算机科学中，密码编码学主要研究如何通过加密与解密技术来保护信息，而网络安全则关注信息系统的整体安全，包括但不限于数据的完整性、可用性和保密性。 《密码编码学与网络安全——原理与实践》作为一本深入探讨这两个领域的教科书，为读者提供了全面的理论知识和实践指南。本书不仅详细介绍了密码学的基础知识，如对称密钥加密、非对称密钥加密、散列函数和数字签名等，而且深入探讨了网络安全的各个方面，包括网络攻击与防御技术、安全协议的设计与分析、安全系统的架构等内容。 在“轻松”的学习笔记中，笔记制作者可能采用易于理解的方式对这些复杂内容进行了总结和提炼，让初学者能够快速抓住每个知识点的核心要义。这些笔记可能包含了详细的加密算法工作原理图解、重要的网络安全事件案例分析、以及各种加密工具和方法的使用技巧。通过简化的语言和形象的比喻，笔记制作者可能使得这些通常抽象难懂的理论变得生动和易于掌握。 在本书的学习过程中，读者不仅能够学习到如何使用各种加密技术保护数据，还能了解如何设计和实现安全的网络系统，这对于从事IT安全工作、网络安全管理和网络犯罪调查的专业人士来说尤为重要。通过这些学习笔记，读者可以快速掌握当前网络安全领域的重要概念和实用技能，为未来在该领域的发展打下坚实的基础。 信息安全领域的知识是不断更新和发展的。随着技术的进步，新的加密算法和安全协议被不断提出，旧的安全机制可能会因为新漏洞的发现而变得不再安全。因此，这些学习笔记中可能还包含了对最新发展趋势的关注，比如量子计算对现有加密体系可能产生的冲击、以及人工智能在网络安全中的应用等前瞻性内容。 这本学习笔记是学习密码编码学与网络安全原理与实践的一份宝贵资料，它将复杂的概念和知识简化，让读者能够在轻松愉悦的氛围中掌握这些对现代信息安全至关重要的知识点。

《密码编码学与网络安全——原理与实践》学习笔记.zip

随波逐流CTF编码工具 V6.5 20250115 是一款针对信息安全领域中的Capture The Flag（CTF）竞赛设计的编码辅助工具。CTF是网络安全人员之间的一项竞技活动，旨在解决一系列信息安全相关的问题，包括但不限于密码学、逆向工程、漏洞分析、网络取证和二进制分析等。这类比赛通常要求参与者具有较强的逻辑思维能力和扎实的技术基础。 随波逐流CTF编码工具 V6.5 20250115 的发布版本，可能包含了一系列的更新和改进。由于开发者的提醒，此次更新可能解决了之前版本中的某些问题，或者新增了某些功能来帮助参赛者更快更有效地解决CTF中的编码问题。工具的具体功能可能包括各种编码和解码算法的实现，如Base64、Hex编码、URL编码、ROT13、Morse码以及更复杂的加密算法如AES、DES等。同时，该工具可能还具备其他实用功能，比如字符串处理、数据转换等，以满足CTF竞赛中的多方面需求。 更新信息显示，“官方下载太慢”，开发者可能是基于提高下载速度和用户体验的目的，提供了这个替代下载地址。这说明工具的下载在官方渠道可能存在速度或访问限制的问题，而提供新的下载地址则可以有效缓解这一问题。此外，发布新的版本也表明开发者对工具的维护和更新持续进行，以确保工具的时效性和竞争力。 CTF编码工具的使用场景通常是在网络安全竞赛中，选手们需要对各种数据进行加密或解密，以及对信息进行编码或解码。此外，CTF编码工具也能够用于安全测试、数据保护和软件开发过程中，尤其在处理敏感信息时需要加密和解密功能。在教育和培训场景中，CTF编码工具同样可以作为教学辅助，帮助学生理解信息安全的基本概念和编码解码的原理。 在使用这类工具时，用户应当注意以下几点：确保来源的安全性，避免恶意软件或病毒的潜在风险；在实际使用中，应当遵守相关法律法规，不得用于非法目的；此外，理解工具所执行的操作原理对于提高技术水平和解决问题能力也是非常关键的。 由于此次更新并未提供详细的变更日志或具体的功能改进点，因此具体的新增功能和改进之处需要用户在实际使用中探索和验证。对于那些已经熟悉CTF竞赛和信息安全基础知识的用户来说，及时更新到最新版本的随波逐流CTF编码工具V6.5可能是一个提高解题效率的好方法。

### 基于PyTorch框架的变分自编码器（VAE）图像生成项目 #### 项目简介 本项目是一个基于PyTorch框架实现的变分自编码器（VAE）项目，专注于图像生成和重建任务。VAE是一种生成模型，通过学习数据的潜在分布来生成新的数据样本。本项目使用自制数据集进行训练，数据集中包含中间有一条不规则黑线的图像。 #### 项目的主要特性和功能 1. 数据处理 使用自制数据集，数据集中包含中间有一条不规则黑线的图像。 数据集处理包括加载和预处理图像数据。 2. 模型架构 编码器连续使用卷积层、批量归一化和LeakyReLU激活函数（CBL）来学习图像特征。 重参数化对学习的特征进行正态分布采样。 解码器使用反卷积层、批量归一化和LeakyReLU激活函数（DCBL）将采样后的数据还原回原图。 3. 效果展示 重建效果展示了模型对输入图像的重建效果，图像质量较高。

霍夫曼信源编码是一种基于概率的无损数据压缩技术，由克劳德·香农和韦尔纳·菲诺的理论发展而来。其基本原理是通过赋予出现频率高的符号较短的编码，而出现频率低的符号较长的编码，以此达到在总体上减少编码长度的目的。这种编码方式使得信息在编码后的平均码长低于原始信息的平均信息量，从而实现数据压缩。 在霍夫曼编码中，编码过程通常包括以下步骤： 1. 计算每个符号的出现频率。 2. 构建霍夫曼树，这是一个带权路径长度最小的二叉树，其中权重为符号的出现频率。 3. 从霍夫曼树的叶子节点（代表符号）到根节点的路径就构成了每个符号的霍夫曼编码，左分支代表0，右分支代表1。 香农编码与霍夫曼编码类似，都是可变字长编码，但香农编码更侧重于理论，它基于概率的对数关系来确定码字长度。对于出现概率为2的负幂次方的符号，香农编码能够达到100%的编码效率。香农编码的码字长度由-Ni * log2(DPi)确定，其中Ni是码字长度，DPi是符号i的概率。香农编码是唯一可译码，因为它的码字没有前缀冲突，每个码字都是唯一的。 费诺编码与霍夫曼编码在结果上是等效的，但构造过程不同。费诺编码通过构建一棵二叉树，使得每个频率较低的符号位于较高层级，每次合并两个频率最低的节点来构建新的节点，直至所有符号合并成一个树。 编码复杂度方面，霍夫曼编码主要涉及构建编码表的过程，而译码需要逐位扫描二进制码并在编码表中查找对应字符，因此译码通常比编码更耗时。 为了增强程序的功能，可以添加额外的函数如calcEntropy（计算熵）、calcAvgCodeLength（计算平均码长）和calcCodingEfficiency（计算编码效率）。信源熵是衡量信息不确定性的度量，平均码长是所有符号编码长度的平均值，编码效率则是原始信息熵与平均码长的比率，理想情况下，编码效率接近1表明压缩效果好。 在实验中，对于概率分布均匀的信源，编码效率往往更高。对于给定的概率分布{0.35, 0.2, 0.15, 0.12, 0.1, 0.07, 0.01}，三种编码方法（香农、费诺、霍夫曼）的平均码长和效率会有所不同。香农编码的效率较低，因为它的码字长度与概率的对数关系更复杂；而霍夫曼编码和费诺编码的效率较高，尤其当概率分布接近时，编码效率几乎相等。 通过C语言程序和Matlab程序对不同数据集（如文本数据text1-text4和图像数据cameraman、lena512、triangle）进行测试，可以直观地比较不同编码方法的效率。结果显示，费诺编码通常表现出更高的编码效率，而香农编码由于其编码规则的复杂性，效率相对较低。 总结来说，霍夫曼编码是一种高效的数据压缩方法，特别适用于概率分布不均匀的信源。在实际应用中，结合编码效率和计算复杂度的考量，可以选择适合特定应用场景的编码技术。通过实验和分析，我们可以更好地理解这些编码方法的优劣，并根据需求优化编码过程。

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 步骤1：生成多项式设置 8位CRC：多项式0x07（二进制100000111） 16位CRC：多项式0x8005（二进制10000000000000101） 步骤2：数据预处理 原始数据后补n个0（n=多项式位数-1） 例如：数据0xA1（8位）→补8个0→0xA100 步骤3：模2除法计算 将补零后的数据与多项式按位异或 若最高位为1则异或，否则左移1位 重复至余数位数小于多项式位数 Excel公式实现 步骤4：获取CRC校验码 最终余数即为CRC值（高位补0至8/16位） 例如：8位CRC结果0x0C→校验码0x0C 示例验证 输入数据：0x31 0x32（ASCII"12"） 16位CRC计算：多项式0x8005→校验码0xB994 注意事项 数据需转换为二进制字符串处理

站长必备工具之文本替换专家（支持编码）本程序由爱站之家制作发布 网页文件替换 支持所有网页模块 源码 快速替换 1分钟可以替换1000多个页面智能准确的区分ANSI、UTF-8（包括无BOM的UTF-8）、Unicode、UTF-32等多种文件编码。 站长必备工具之文本替换专家功能介绍 文本替换专家，使用简单，功能强大，支持多级目录同时替换，支持大小写匹配，支持文件备份，支持文件查找，智能历史替换方案记录以及智能备份文件批量还原系统，让文本查找、批量查找、替换、批量替换、重复查找替换及批量备份还原更轻松，自带简洁高效文本编辑功能，让你的文本修改更加得心应手，高效跟踪引擎以及完善的操作报表，让操作结果清晰明了。程序特有的文件检索引擎，使文件检索速度极快。程序小巧，绿色免费，任君随意使用。 发布这个工具也是配合爱看影院网站源码使用的，也支持任何网站源码和文本文件 站长必备的工具之一，工具很小 但是很强大，不管市面上有再多替换工具，我只用他就足够了，也有几个这样的，但是编码问题真心不敢恭维，替换后很多出现乱码问题！！！

内容概要：本文详细介绍了一个基于双向长短期记忆网络（BiLSTM）与Transformer编码器融合的多输入多输出时间序列预测模型的项目实例。该模型结合BiLSTM对局部时序上下文的双向捕捉能力与Transformer自注意力机制对长距离依赖的全局建模优势，有效提升复杂多变量时间序列的预测精度与泛化能力。项目涵盖模型架构设计、关键技术挑战分析及解决方案，并提供了基于PyTorch的代码实现示例，展示了从数据输入到多输出预测的完整前向传播过程。该方法适用于金融、工业、环境监测等多个需联合预测多变量的现实场景。; 适合人群：具备一定深度学习基础，熟悉RNN、LSTM和Transformer结构，从事时间序列预测相关研究或开发的算法工程师、数据科学家及研究生。; 使用场景及目标：①解决多变量时间序列中特征提取难、长距离依赖建模弱的问题；②实现多个目标变量的联合预测，提升系统整体预测一致性；③应用于设备预测性维护、金融市场分析、能源调度等高价值场景；④学习先进模型融合思路，掌握BiLSTM与Transformer协同建模技术。; 阅读建议：建议结合代码与模型架构图深入理解信息流动过程，重点关注BiLSTM与Transformer的衔接方式、位置编码的引入以及多输出头的设计。在学习过程中可尝试在实际数据集上复现模型，并通过调整超参数优化性能。