移动Ad hoc网是一种新兴的无线移动自组织网络，其路由安全机制与传统网络的路由安全机制有很大差异。在分析Ad hoc网络的特点和局限性的基础上，从各网络节点易受攻击、俘获，各网络节点之间不可信赖的角度出发，引入了可信任第三方的信任分散策略，提出了一种新的移动Ad hoc网络的安全路由策略,解决了节点之间身份的分布式认证，为节点之间的通信提供了极为安全的路由策略。

采用Shamir门限秘密分享方案，提出一种带有认证功能的图像可视加密算法。该算法主要思想是，先将二值秘密图像分块得到数据，然后使用Shamir的门限秘密共享方案得到子秘密数据，同时用SM2签名算法对秘密图像进行签名，并将分享数据和签名信息嵌入载体图像。还原时需要指定张数的子秘密图像进行信息的提取、还原与认证。仿真实验结果表明，该秘密图像分享方案提高了秘密图像存储与传输的安全性。

设计本系统主要是为了研究可应用于生产实践的果品智能分类系统，希望能通过现阶段我们所学习掌握的一些相关知识来实现一个简单的水果智能分类系统，为设计制作真正的果品智能分类系统做好前期的研究准备工作。

用opencv和C++实现的图像分割的最佳全局门限阈值分割算法，效果较好，可以借鉴

shamir门限方案就是一个机遇拉格朗日插值多项式的门限方案.此程序由VC的dialog实现

为进一步提高能量检测方法的感知性能,提出新型能量检测双门限联合频谱感知算法。该算法的判决门限值随着信噪比自适应调整,通过融合中心综合判决,分析频谱资源的利用情况,给出了算法的检测概率、虚警概率和检测次数性能表达式,采用Matlab软件对算法进行仿真验证。结果表明,与传统单门限下能量频谱感知方法相比,能够显著改善认知无线网络的频谱感知性能,提高检测概率。该研究可以对频谱资源利用情况的准确感知提供参考。

这是一个使用C语言实现的门限算法，也就是秘密分享，也叫M选N，是一种密码技术

近年来随着盲检测算法的提出，越来越多的基于采样协方差矩阵的盲检测算法应用于频谱感知。针对其检测门限是近似值，检测性能会受到影响等问题，提出了基于采样协方差矩阵的混合核函数的支持向量机（support vector machine,SVM）高效频谱感知，通过感知信号采样协方差矩阵的最大最小特征值（maximum minimum eigenvalue,MME）和协方差绝对值（covariance absolute value,CAV）提取的统计量作为SVM的特征向量并训练其生成频谱感知的分类器，无需计算检测门限并且特征提取减少了样本集的大小。利用遗传算法（genetic algorithm,GA）优化混合核函数的SVM的参数。实验结果表明，该方法比MME算法和CAV算法的检测概率有所提高，并且比SVM减少了感知时间，具有良好的实用性。

多方门限签名方案 麻省理工学院许可。 笔记！ 这是供开发人员使用的库。 您可以找到可与Binance Chain CLI一起使用的TSS工具。 介绍 这是基于类似方法的基于Gennaro和Goldfeder CCS 2018 的多方{t，n}阈值ECDSA（椭圆曲线数字签名算法）和EdDSA（爱德华兹曲线数字签名算法）的实现。 该库包括三个协议： 用于创建没有受信任的交易者的秘密共享的密钥生成（“密钥生成”）。 使用秘密共享进行签名以生成签名（“签名”）。 动态组，在保留秘密的同时更改参与者的组（“重新共享”）。 :warning: 不要错过关于安全实现此库的 基本原理 ECDSA被广泛用于加密货币，例如比特币，以太坊（secp256k1曲线），NEO（NIST P-256曲线）等等。 EdDSA被广泛用于Cardano，Aeternity，Stellar Lumens等加密货币。 对

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