基于MATLAB的伪随机序列检测的实现.pdf

LFSR64 一个简单的 64 位，将伪随机字节打印到标准输出。 通过使用 Stahnke 的 64 位抽头位置的 Galois 配置 LFSR，我预先计算了一个字节的输出价值的组合反馈项，并将它们批量异或，以便在逐位迭代时获得约 2 倍的加速位（我忘记了我第一次看到这种技术的地方）。 韦恩·斯坦克。 原始二元多项式。 数学。 比较27 (1973) 977-980。 建造 我用clang构建，像这样： clang -O3 -Wall -o lfsr64 lfsr64.c 用 用法： usage: ./lfsr64 [seed] 种子是可选的，如果不存在，将从 /dev/urandom 读取 64 位初始状态。 零作为种子值无效，因为这会将 LFSR 锁定在永久全零状态。 检查块设备的健康状况： # lfsr64 $$ | dd iflag=fullblock bs=256k

伪随机可变密钥透明加解密技术研究

GPS、北斗民码 基于74LS194伪随机码发生器

simulink设计低通录波器，以及观察滤波的效果，加入伪随机信号，白噪声信号，正弦信号，观察滤波效果

当前电子鼻对有毒气体的识别存在数据量少,训练生成的神经网络映射能力差等问题。本文以甲醛和甲醇为目标气体,采用自制的气敏传感器对甲醛和甲醇进行数据采集,并对采集到的数据进行滤波和平滑处理,以提取不同传感器对目标气体的响应值。依据准则函数生成伪随机数,并建立伪随机特征值矩阵以扩大有效数据量。利用主成分分析 (PCA)法对特征值进行降维处理,选择贡献率大的主元成分作为反向传播(BP)神经网络的输入向量,构造PCA-BP神经网络。分别用实测特征值矩阵和伪随机特征值矩阵训练PCA-BP神经网络,通过对比分析两个网络得出,实测特征值矩阵的识别率为92%,而伪随机特征值矩阵的识别率为97%。结果表明,伪随机特征值矩阵能有效提高PCA-BP神经网络的映射能力,提高识别正确率。

文件为MATLAB中.m文件。其中利用两个m伪随机码产生Gold码。可以通过看程序以及Gold产生原理，学习了解Gold码。

扩频通信的种种优势主要源于伪随机码的类白噪声性质。文章分析了伪随机码中常用的m序列的生成过程并阐述了其基本性质。最后基于MATLAB......

基于MatLab的伪随机M序列的实现-基于MatLab的伪随机序列的实现.rar 基于MatLab的伪随机序列的实现 本文只针对了一种伪随机序列，M序列进行了编码和译码仿真，原理，过程实现都有，简单易懂，可以看看

伪随机数产生的verilog文件 LFSR