AES-128，全称为Advanced Encryption Standard with a 128-bit key，是一种广泛应用的对称加密算法，主要用于保护数据安全。在 FPGA（Field-Programmable Gate Array）上实现AES-128，可以提供高效、实时的加密与解密功能，尤其适用于嵌入式系统和物联网设备。下面我们将深入探讨AES-128的工作原理以及在FPGA中的实现。 AES-128算法由以下几个步骤组成： 1. **初始轮**：将128位的明文与128位的密钥进行混合。这个过程包括字节代换、行移位、列混淆和轮密钥加四个子步骤。 2. **中间轮**：接下来的9轮中，同样的四个子步骤反复执行，每一轮都会使用一个新的轮密钥，增强安全性。 3. **最终轮**：最后一轮与中间轮类似，但省略了列混淆步骤，确保解密过程的逆向操作。 **字节代换**：使用预定义的S盒（Substitution Box），每个字节都被替换为另一个字节，增加破解的难度。 **行移位**：矩阵的每一行向左移动一定数量的位，使得不同行的数据交错，增强加密效果。 **列混淆**：通过线性变换，使列中的数据相互影响，增加密码的复杂性。 **轮密钥加**：每一轮结束时，将当前轮的密钥与明文或密文异或，为下一轮做准备。 在FPGA中实现AES-128，我们可以利用FPGA的并行处理能力，设计出硬件加速器。这通常包括以下部分： 1. **状态机**：控制整个加密/解密过程的时序，确保各个步骤按正确顺序执行。 2. **数据路径**：实现字节代换、行移位和列混淆的功能模块，这些模块可以通过查找表（LUT）、移位寄存器等逻辑单元构建。 3. **轮密钥生成器**：根据主密钥生成每轮所需的轮密钥，这通常涉及到一系列的位扩展和异或操作。 4. **接口**：设计输入/输出接口，接收明文数据和密钥，输出密文数据，可能还包括调试信息。 5. **时序优化**：为了达到高速加密，需要考虑时钟周期和逻辑深度，确保所有操作能在规定时间内完成。 在提供的文件"tb"中，"tb"通常代表Testbench，是验证AES-128设计是否正确的测试平台。它会模拟各种输入数据和密钥，检查输出结果是否符合预期，以确保FPGA设计的正确性和性能。 通过这样的工程文件，开发者可以学习到如何在FPGA中实现高效的AES-128硬件加速器，并且可以利用Testbench进行验证，确保其功能正确无误。这种实践对于理解和掌握FPGA开发、密码学以及数字电路设计都具有重要意义。

资源描述 内容概要 本资源提供了基于LightGBM模型的贝叶斯优化过程的代码实现。通过使用贝叶斯优化算法，本代码可以高效地调整LightGBM模型的超参数，以达到优化模型性能的目的。同时，代码中还集成了k折交叉验证机制，以更准确地评估模型性能，并减少过拟合的风险。 适用人群 机器学习爱好者与从业者 数据科学家 数据分析师 对LightGBM模型和贝叶斯优化算法感兴趣的研究者 使用场景及目标 当需要使用LightGBM模型解决分类或回归问题时，可以使用本资源中的代码进行模型超参数的优化。 希望通过自动化手段调整模型参数，以提高模型预测精度或降低计算成本的场景。 在模型开发过程中，需要快速找到最优超参数组合，以加快模型开发进度。 其他说明 代码使用了Python编程语言，并依赖于LightGBM、Scikit-learn等机器学习库。 代码中提供了详细的注释和说明，方便用户理解和使用。 用户可以根据自身需求，修改代码中的参数和配置，以适应不同的应用场景。

在机器人技术领域，柔顺控制是提升机械臂与环境交互性能的关键技术，它涉及到机械臂在执行任务时对外力的感知和响应。本项目聚焦于三种柔顺控制策略：阻抗控制、导纳控制和混合力位控制，并且所有代码都是基于ROS（Robot Operating System）的C++实现。ROS是一个广泛使用的开源机器人软件框架，提供了丰富的工具和库来帮助开发者构建复杂的机器人系统。 1. 阻抗控制：阻抗控制是一种模拟物理材料阻抗特性的控制策略，使机械臂能够像弹簧一样对外力产生反应。在阻抗控制中，机械臂的行为可以被定义为一个机械系统，其中，阻抗参数决定了机械臂对扰动的响应。例如，高阻抗意味着机械臂更刚硬，对外力反应较小；低阻抗则使机械臂更柔软，更容易随外力移动。通过调整这些参数，可以实现机械臂的精细操作，如装配任务。 2. 导纳控制：导纳控制与阻抗控制相反，它是从环境到机械臂的力传递特性进行建模。在导纳控制中，机械臂被设计为一个导体，允许外部力通过并转化为运动。这种控制方法主要用于实现人机协作，确保人类操作者可以轻松地引导机械臂完成任务，同时保护人的安全。导纳控制器通常会包含力传感器和位置传感器，用于实时监测和处理输入。 3. 混合力位控制：混合力位控制结合了阻抗控制和导纳控制的优点，允许机械臂在力模式和位置模式之间灵活切换。在某些情况下，机械臂可能需要精确的位置控制，而在其他情况下，可能需要对环境的力反馈作出反应。混合力位控制可以根据任务需求动态调整控制策略，提供更灵活的交互体验。 这个基于ROS的C++实现可能包括以下组件： - **硬件接口**：与实际机械臂的通讯模块，如驱动器和传感器的读取。 - **控制器**：实现阻抗、导纳和混合力位控制算法的代码。 - **状态估计**：利用传感器数据估计机械臂的位置、速度和力。 - **力传感器处理**：读取并处理来自力传感器的数据。 - **话题发布与订阅**：通过ROS消息系统，控制器与硬件接口和其他ROS节点进行通信。 - **参数服务器**：存储和管理控制参数，如阻抗和导纳的设定值。 - **示教器**：可能包括一个用户界面，允许操作员对机械臂的运动进行编程或实时控制。 使用ROS的C++实现使得代码可移植性增强，且能与其他ROS兼容的库和工具无缝集成，如Gazebo仿真环境、MoveIt!运动规划库等。学习和理解这个项目将有助于深入掌握机器人柔顺控制理论及其在实际应用中的实现细节。

在机械工程领域，定滑轮绳索吊重仿真是一个重要的问题，因为它涉及到力学分析、安全性和设备设计。本文将详细介绍如何使用HyperMesh配合OptiStruct求解器进行此类仿真的步骤，帮助工程师验证两根绳索在吊重时受力是否相等。 启动HyperMesh软件，这是Altair公司开发的一款强大的前处理工具，用于创建、编辑和准备有限元分析模型。在开始任何建模工作之前，关键的一步是选择合适的求解器。在本例中，我们选择OptiStruct，这是一款高效、全面的结构优化和求解器，能够处理复杂的非线性问题，如接触、大变形和材料非线性。 接着，我们将创建滑轮和绳索的模型。由于这是一个简化模型，我们将手动创建一个圆形的滑轮网格。在HyperMesh中，可以通过以下步骤来实现： 1. 在空间中定位滑轮的圆心。 2. 创建一个圆线来表示滑轮的边缘。 3. 使用圆线生成网格。这里要注意调整2D-automesh中的平均尺寸，确保生成的网格符合实际需求。 4. 复制并移动滑轮的圆心，以创建多个滑轮实例，形成绳索的路径。 5. 创建绳索截面，通常使用1D ROD单元来模拟，这是一种常用于模拟细长杆件的单元类型。 6. 组织模型，创建绳索的零件组（comp），以便于管理和施加约束。 7. 定义滑轮和绳索的材料属性，包括弹性模量、泊松比等，这些参数应根据实际材料特性输入。 8. 设置滑轮的厚度属性（T值），这将影响滑轮的质量和刚度。 9. 将属性分配给创建的组件，确保所有相关参数正确无误。 10. 将组件设置为当前工作组，这样在后续的分析中可以方便地操作和应用边界条件。 在HyperMesh中设置好模型后，接下来的工作就是导入OptiStruct求解器。在OptiStruct中，我们需要定义荷载工况，例如绳索的拉力、重物的重量以及可能的动态载荷。此外，还需要指定约束条件，例如固定滑轮的支座或绳索的固定端。完成这些设置后，就可以运行求解器进行计算。 分析结果会显示绳索的应力、应变、位移等信息，通过对比两根绳索的数值，可以判断它们的受力是否相等。如果存在差异，可能需要检查模型的设置，如网格质量、边界条件或材料属性，或者考虑更复杂的因素，如摩擦、绳索的松弛等。 通过这样的仿真，工程师可以评估系统性能，优化设计，确保安全性，并减少实物试验的成本。同时，对于初学者，这个教程提供了宝贵的实践经验，有助于掌握HyperMesh和OptiStruct的使用方法。

1、资源内容：基于Matlab实现跳频通信基本原理仿真：跳频的发射、接收和跳频图案生成（源码+说明文档）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的学习者，作为“参考资料”参考学习使用。 3、解压说明：本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压，没有解压工具的自行百度下载即可。 4、免责声明：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”，代码只能作为参考，不能完全复制照搬。不一定能够满足所有人的需求，需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试代码并解决报错，能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙，不提供答疑服务，如不存在资源缺失问题概不负责，谢谢理解。

基于C#+ArcObjects10.8开发ArcGIS Desktop10.8的加载项插件的简单实例。最近为了开发个在arcgis中查看国土云的举证db的插件在学习研究arcobjects，学习中的一个简单实例，目的是实现鼠标选择方向点时生成临时的方向线。

延长网络生存周期是WSN的核心问题之一.为均衡网络能耗,有效延长网络生存周期,提出一种保证区域能耗均衡的非均匀多跳分簇路由算法.通过对监测区域的等间距环形划分和等夹角扇形划分,得到同环簇大小相等、不同环簇大小由外到里依次递减的非均匀分簇方案,保证网络能耗效率最优.在簇头选取阶段,通过与距离相关的通信代价评价函数在每个子区域选择最合适的节点作为簇头,减少网络局部能耗.仿真结果表明了所提出算法的有效性.

**基于双向长短期记忆网络（BiLSTM）的时间序列预测** 在现代数据分析和机器学习领域，时间序列预测是一项重要的任务，广泛应用于股票市场预测、天气预报、能源消耗预测等多个领域。双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM）是一种递归神经网络（RNN）的变体，特别适合处理序列数据中的长期依赖问题。它通过同时向前和向后传递信息来捕捉序列的上下文信息，从而提高模型的预测能力。 **1. BiLSTM结构** BiLSTM由两个独立的LSTM层组成，一个处理输入序列的正向传递，另一个处理反向传递。这种设计使得模型可以同时考虑过去的和未来的上下文信息，对于时间序列预测来说非常有效。 **2. MATLAB实现** MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具，同样支持深度学习框架，如Deep Learning Toolbox，可以用来构建和训练BiLSTM模型。在提供的压缩包文件中，`main.m`应该是主程序文件，它调用了其他辅助函数来完成整个预测流程。 **3. 代码组成部分** - `main.m`: 主程序，定义模型架构，加载数据，训练和测试模型。 - `pinv.m`: 可能是一个求伪逆的函数，用于解决线性方程组或最小二乘问题。 - `CostFunction.m`: 损失函数，用于衡量模型预测与实际值之间的差距。在时间序列预测中，通常使用均方误差（MSE）或均方根误差（RMSE）作为损失函数。 - `initialization.m`: 初始化函数，可能负责初始化模型的参数。 - `data_process.m`: 数据预处理函数，可能包括数据清洗、标准化、分段等步骤，以适应BiLSTM模型的输入要求。 - `windspeed.xls`: 示例数据集，可能包含风速数据，用于演示BiLSTM的预测能力。 **4. 评价指标** 在时间序列预测中，常用的评价指标有： - R2（决定系数）：度量模型预测的准确性，取值范围在0到1之间，越接近1表示模型拟合越好。 - MAE（平均绝对误差）：衡量预测值与真实值之间的平均差异，单位与原始数据相同。 - MSE（均方误差）：衡量预测误差的平方和，对大误差更敏感。 - RMSE（均方根误差）：是MSE的平方根，同样反映了误差的大小。 - MAPE（平均绝对百分比误差）：以百分比形式表示的平均误差，适用于数据尺度不同的情况。 **5. 应用与优化** 使用BiLSTM进行时间序列预测时，可以考虑以下方面进行模型优化： - 调整模型参数，如隐藏层节点数、学习率、批次大小等。 - 使用dropout或正则化防止过拟合。 - 应用早停策略以提高训练效率。 - 尝试不同的序列长度（window size）以捕获不同时间尺度的模式。 - 对数据进行多步预测，评估模型对未来多个时间点的预测能力。 这个BiLSTM时间序列预测项目提供了一个完整的MATLAB实现，包含了从数据预处理、模型构建到性能评估的全过程，是学习和实践深度学习预测技术的良好资源。通过深入理解每个部分的功能并调整参数，可以进一步提升模型的预测精度。

本文将详细讲解基于双向长短期记忆网络（BILSTM）的数据回归预测以及多变量BILSTM回归预测在MATLAB环境中的实现。双向LSTM（Bidirectional LSTM）是一种深度学习模型，特别适合处理序列数据，如时间序列分析或自然语言处理。在MATLAB中，我们可以利用其强大的数学计算能力和神经网络库来构建BILSTM模型。 我们要理解BILSTM的工作原理。BILSTM是LSTM（Long Short-Term Memory）网络的扩展，LSTM能够捕捉长距离的依赖关系，而BILSTM则同时考虑了序列的前向和后向信息。通过结合这两个方向的信息，BILSTM可以更全面地理解和预测序列数据。 在描述的项目中，我们关注的是数据回归预测，这是预测连续数值的过程。BILSTM在这里被用于捕捉输入序列中的模式，并据此预测未来值。多变量BILSTM意味着模型不仅考虑单个输入特征，而是处理多个输入变量，这对于处理复杂系统和多因素影响的情况非常有用。 评价指标对于评估模型性能至关重要。在本项目中，使用的评价指标包括R²（决定系数）、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）和MAPE（平均绝对百分比误差）。R²值越接近1，表示模型拟合度越高；MAE和MAPE是衡量平均误差大小的，数值越小越好；MSE和RMSE则反映了模型预测的方差，同样，它们的值越小，表示模型预测的精度越高。 在提供的MATLAB代码中，我们可以看到以下几个关键文件： 1. `PSO.m`：粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种全局优化算法，可能在这个项目中用于调整BILSTM网络的超参数，以获得最佳性能。 2. `main.m`：主程序文件，通常包含整个流程的控制，包括数据预处理、模型训练、预测及性能评估。 3. `initialization.m`：初始化函数，可能负责设置网络结构、随机种子或者初始参数。 4. `fical.m`：可能是模型的损失函数或性能评估函数。 5. `data.xlsx`：包含了输入数据和可能的目标变量，是模型训练和测试的基础。 通过阅读和理解这些代码，我们可以学习如何在MATLAB中搭建和训练BILSTM模型，以及如何使用不同的评价指标来优化模型。这个项目对于那些想在MATLAB环境中实践深度学习，特别是序列数据分析的开发者来说，是一份宝贵的资源。

在Matlab环境下的基于深度强化学习（DQN）的路径规划