### 基于ECC签名的单片机实现 #### 概述 本文主要探讨了如何在51系列单片机上实现基于椭圆曲线密码体制（Elliptic Curve Cryptography, ECC）的数字签名算法。椭圆曲线密码体制作为一种先进的非对称加密技术，在保证相同安全级别的前提下，相比于传统的RSA等加密算法，ECC能够使用更短的密钥长度，从而带来更快的计算速度、更低的存储空间需求以及更好的硬件和软件兼容性。 #### 1. 椭圆曲线密码体制（ECC） ##### 1.1 椭圆曲线上的基本运算 **1.1.1 仿射坐标系下的基本运算** 在椭圆曲线密码体制中，椭圆曲线被定义在一个特定的有限域上。对于一个特征大于3的有限域K，椭圆曲线可以表示为： \[ E: y^2 = x^3 + ax + b, \quad a, b \in K, 4a^3 + 27b^2 \neq 0 \] 其中，\(E(K)\) 表示椭圆曲线E上的所有点构成的集合，包括无穷远点。这些点构成了一个有限的阿贝尔群。在仿射坐标系下，椭圆曲线上的点可以通过坐标(x, y)来表示。 **点加法**与**二倍点运算**是椭圆曲线密码体制中最基础的运算之一。具体地，对于两个不同的点 \(P=(x_1, y_1)\) 和 \(Q=(x_2, y_2)\) ，它们的加法运算可以通过如下公式进行： 1. **零点加法**：任何点P与零点O相加等于点P自身：\(P + O = P\)。 2. **负点运算**：每个点P都有唯一的负点-P，满足：\(P + (-P) = O\)。其中，\(-P\) 可以通过计算 \((-P) = (x_1, -y_1)\) 得到。 3. **不同点加法**：若 \(P \neq Q\) ，则有： \[ \lambda = \frac{y_2 - y_1}{x_2 - x_1} (\mod p) \] 其中，\(p\) 是椭圆曲线所在有限域的阶。 4. **相同点二倍运算**：当 \(P = Q\) 时，二倍点运算的公式为： \[ \lambda = \frac{3x_1^2 + a}{2y_1} (\mod p) \] **1.1.2 投射坐标系下的基本运算** 在实际应用中，为了减少有限域上的求逆运算，通常采用投射坐标系来表示椭圆曲线上的点。这种方法可以有效降低运算复杂度，提高效率。 假设椭圆曲线上的点在仿射坐标系下表示为 \(P=(x, y)\) ，则在投射坐标系下，该点可以表示为 \((X, Y, Z)\) ，其中 \(x = X / Z, y = Y / Z\) ，而 \(Z\) 不为零。 在投射坐标系下，点加法和二倍点运算的公式如下： - **点加法**：给定点 \(P=(X_1, Y_1, Z_1)\) 和 \(Q=(X_2, Y_2, Z_2)\) ，则它们的和 \(R = P + Q = (X_3, Y_3, Z_3)\) 可以通过以下公式计算得出： \[ \begin{aligned} & \lambda = (Y_2 Z_1 - Y_1 Z_2) (X_2 Z_1 - X_1 Z_2)^{-1} (\mod p) \\ & X_3 = (\lambda^2 - X_1 - X_2) Z_1 Z_2 (\mod p) \\ & Y_3 = (\lambda(X_1 - X_3) - Y_1 Z_2) Z_1 (\mod p) \\ & Z_3 = (X_2 Z_1 - X_1 Z_2) Z_1 Z_2 (\mod p) \end{aligned} \] - **二倍点运算**：给定点 \(P=(X_1, Y_1, Z_1)\) ，其二倍点 \(2P = (X_3, Y_3, Z_3)\) 可以通过以下公式计算得出： \[ \begin{aligned} & \lambda = (3X_1^2 + aZ_1^2) (2Y_1Z_1)^{-1} (\mod p) \\ & X_3 = \lambda^2 - 2X_1 (\mod p) \\ & Y_3 = \lambda(X_1 - X_3) - Y_1 (\mod p) \\ & Z_3 = 2Y_1Z_1 (\mod p) \end{aligned} \] #### 2. 在51系列单片机上实现ECC数字签名 本研究在51系列单片机上实现了基于192-bit素域上的椭圆曲线密码体制的数字签名方案。51系列单片机是一种广泛使用的低成本微控制器，常用于各种嵌入式系统中。 **2.1 算法设计** 为了实现在51系列单片机上的ECC数字签名，首先需要完成以下核心步骤的设计与实现： 1. **大数模加运算**：这是椭圆曲线密码体制中的一项基础运算，用于处理大整数的加法操作。 2. **求逆运算**：在椭圆曲线密码体制中，尤其是在投射坐标系下的运算中，求逆是非常重要的一步。 3. **点加运算**：用于计算两个点的和。 4. **二倍点运算**：用于计算某一点的两倍。 **2.2 硬件平台与软件实现** - **硬件平台**：本研究选用的是51系列单片机作为硬件平台。这种单片机具有成本低廉、易于编程等特点，非常适合于资源受限的应用场景。 - **软件实现**：实现过程中，我们利用C语言编写了所有必要的算法模块，并针对51系列单片机的特点进行了优化，确保了算法的高效执行。 #### 结论 本研究详细介绍了如何在51系列单片机上实现基于椭圆曲线密码体制的数字签名算法。通过对椭圆曲线密码体制的基础运算的深入分析和在51系列单片机上的具体实现，不仅证明了该方案的有效性和可行性，同时也为未来在资源受限环境下的密码学应用提供了新的思路和技术支持。

欧式聚类，区域生长，ISS特征点等算法实现

在当今数字化时代，验证码作为一种安全措施被广泛应用于各类网站和应用中，用以区分人类用户与自动化程序。然而，随着计算机视觉和机器学习技术的发展，传统的验证码系统正面临着被机器破解的挑战。因此，开发一种高效准确的验证码识别系统显得尤为必要。本文将介绍如何使用Keras框架实现一个基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的验证码识别系统。 Keras是一个开源的神经网络库，运行在Python环境中，它是一个高层神经网络API，能够以TensorFlow、CNTK或Theano作为后端运行。Keras的设计目标是实现快速实验，能够以最小的时延把想法转换为结果。CNN是一种深度学习模型，特别适合处理具有网格拓扑结构的数据，如图像。CNN通过卷积层自动学习图像的特征，大大简化了图像识别的复杂度。 验证码识别系统的核心在于设计一个能够准确识别并分类图像中字符的模型。CNN模型通常包含多个卷积层、池化层、激活函数以及全连接层。在验证码识别的应用中，卷积层用于提取图像特征，池化层用于降低特征维度，激活函数如ReLU用来增加非线性，全连接层则负责最终的分类工作。 构建CNN模型时，首先要确定输入数据的格式。通常验证码图像需要进行预处理，包括大小归一化、灰度化、二值化以及可能的扭曲或旋转，以适应模型训练。训练集和测试集的准备也是关键步骤，确保模型在各种情况下的泛化能力。 在Keras中，实现CNN模型一般涉及创建Sequential模型，然后依次添加不同类型的层。例如，一个典型的CNN模型可能包括输入层、多个卷积层、池化层、Flatten层以及全连接层。每个卷积层后面通常跟着一个激活层，如ReLU层，池化层则常使用最大池化（MaxPooling）。 在训练过程中，通过反向传播算法不断优化模型权重。损失函数（如分类交叉熵）是衡量模型输出与真实标签之间差异的指标，而优化器（如Adam、SGD）则负责调整权重以最小化损失函数。通过在训练集上的迭代训练，模型能够学习到验证码的特征表示。 验证集用于评估模型在未知数据上的表现，从而调整模型结构或参数来防止过拟合。测试集则用来给出模型的最终性能评估。 由于验证码识别的特殊性和复杂性，一个高效的验证码识别系统还需要具备其他辅助技术，如字符分割、字符识别的后处理技术等。字符分割是指将验证码图像中的各个字符区域分割开来，以便于后续的字符识别。字符识别后处理可能包括字符校正、置信度评分等，以进一步提高识别准确率。 在实际应用中，还需要考虑验证码的多样性以及对抗性，设计出能够适应各种变化的验证码识别系统。例如，有的验证码设计成包含噪点、扭曲文字、不同的字体样式等，这些都是提高验证码安全性的方式，但同时也增加了识别难度。 基于Keras实现的CNN验证码识别系统通过自动提取特征、逐层抽象和学习，能够有效地识别和分类图像中的字符。这一技术在提高用户体验和保障网络安全方面具有重要作用。未来的研究可能会集中在更复杂的验证码设计上，或者探索更加先进的深度学习模型，如生成对抗网络（GANs）来生成更加难以破解的验证码，同时保持人类用户友好的体验。

内容概要：本文介绍了一种名为DBO-DHKELM的新颖数据分类预测模型及其Matlab实现方法。该模型结合了多项式核函数和高斯核函数，构建了新的混合核函数，并引入自动编码器改进极限学习机。通过蜣螂优化算法优化模型的9个关键参数，提高了模型的泛化能力和预测准确性。文章详细讲解了模型的建立、参数优化以及Matlab程序的具体实现步骤，展示了模型的分类效果并提供了测试数据和操作指南。 适合人群：对机器学习感兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是希望深入理解极限学习机和优化算法的初学者。 使用场景及目标：适用于需要高效数据分类预测的应用场景，如金融风险评估、医疗诊断、市场趋势预测等。目标是提升数据分类的准确性和效率。 其他说明：程序注释清晰，适合新手小白快速上手。附赠测试数据，方便用户进行实验和验证。

在工业自动化领域，通信协议是不同设备间进行信息交换的核心，而Fins协议是欧姆龙(OMRON)公司为其PLC（可编程逻辑控制器）系列设备专门设计的一种通信协议。该协议支持从简单的监视到复杂的程序交换等多种功能，广泛应用于制造业自动化控制系统中。Fins协议允许用户通过特定的网络接口，例如以太网或串行接口，对PLC进行远程控制和数据读写操作。 本篇内容将详细介绍如何使用C#语言开发一个模拟服务端的Fins协议软件，这种模拟软件的目的是为了方便开发者在没有实际硬件设备的情况下进行协议测试和开发调试。在实现过程中，开发者需要具备网络编程基础，了解C#语言及其网络通信相关的API，如Socket编程，并且需要对Fins协议的通信流程、数据包结构及命令集有清晰的认识。 开发者需构造一个监听特定端口的Socket服务器，用于接收来自客户端（如PLC编程软件或Fins协议测试工具）的连接请求。该服务端需要能够处理TCP/IP或UDP等多种网络协议，因为Fins协议支持以太网通讯。 服务端程序必须实现Fins协议规定的各个命令与响应机制。Fins协议包含多种命令代码，例如：读写数据、控制指令、诊断信息等。开发者必须根据协议规范，实现对应的处理逻辑，确保能够正确响应客户端发出的请求，并按照Fins协议的格式返回期望的数据或状态。 此外，还需要注意的是，Fins协议对数据包格式有着严格的定义，包括数据包的头部信息、命令代码、数据长度、校验码等。开发者在模拟服务端时，必须按照这些规定格式构造正确格式的数据包，以确保通信的正确性。 在实现过程中，常见的技术挑战包括如何高效地管理网络连接，如何确保数据包的完整性和一致性，以及如何对异常情况进行处理。此外，由于Fins协议是一种较为封闭的专有协议，相关的文档和资料可能不如标准协议那样公开透明，开发者在开发过程中可能需要依赖厂商提供的技术手册或参考现有的开源实现。 在实际开发完成后，为了验证服务端的实现是否正确，开发者应该使用现有的Fins协议客户端或测试工具与模拟服务端进行通信测试。通过不断的测试和调整，可以确保模拟服务端能够准确无误地模拟真实设备的Fins协议通信。 C#实现欧姆龙Fins协议服务端模拟是一项综合性工作，需要开发者具备扎实的编程基础，熟悉网络通信原理，掌握Fins协议的细节，并能对程序进行细致的调试和优化。通过这样的模拟服务端，可以在没有真实设备的情况下进行Fins协议的应用开发和测试，极大地提高了开发效率和调试的便捷性。

为了更好地理解微信公众号–会员卡管理，作者特意花了不少的时间对其研究，并用c#开发出会员卡demo，主要包含会员卡创建、设置开卡字段、通过创建二维码来投放会员卡、同步会员卡数据/激活会员卡、拉取会员信息、更新会员信息、设置会员卡失效、删除会员卡，从这些可以清晰地看出是围绕会员卡的生命周期来研究的。结合文章中DEMO有助于大家快速理解会员卡接口。 1、会员卡创建  1)、会员卡创建接口文档      支持开发者调用该接口创建会员卡，并获取card_id，用于投放。调用该接口前，请开发者详读创建卡券接口部分上传图片接口、首页 部分，快速录入会员卡卡面必要信息。 接口调用请求说明 HTTP请求方式:

基于DQN算法强化学习的主动悬架系统控制：质心加速度与悬架动态性能的智能优化及Matlab代码实现与对比分析,智能体Agent输入DQN算法强化学习控制主动悬架,出DQN算法强化学习控制的主动悬架 质心加速度 悬架动绕度 轮胎位移作为智能体agent的输入 搭建了悬架的空间状态方程 可以运行 效果很好 可以与pid控制进行对比 可带强化学习dqn的Matlab代码 有详细的介绍 可供学习 ,DQN算法; 强化学习控制; 主动悬架; 质心加速度; 悬架动绕度; 轮胎位移; 智能体agent输入; 空间状态方程; 运行效果对比; PID控制对比; Matlab代码; 详细介绍。,强化学习DQN算法控制主动悬架：系统效果详解与代码实例

基于CNN-LSSVM数据分类预测算法的Matlab代码实现（2019A版及以上适用）,基于卷积神经网络结合最小二乘支持向量机(CNN-LSSVM)的数据分类预测 CNN-LSSVM分类 matlab代码 注：要求 Matlab 2019A 及以上版本 ,基于卷积神经网络; 最小二乘支持向量机; 数据分类预测; MATLAB 2019A 代码,CNN-LSSVM分类算法的数据预测 MATLAB 2019A+代码示例 在当前的科技发展背景下，数据分类预测技术在模式识别、图像处理、生物信息学等多个领域得到了广泛的应用。其中，卷积神经网络（CNN）作为一种深度学习算法，因其在图像和视频识别、自然语言处理等方面表现出色，已经成为数据分析领域的重要工具。而最小二乘支持向量机（LSSVM）则是一种有效的监督式学习方法，主要用于分类和回归分析。CNN与LSSVM的结合——CNN-LSSVM数据分类预测算法，既融合了CNN在特征提取上的优势，又利用了LSSVM在分类上的高效性和准确性。 本套Matlab代码实现的CNN-LSSVM数据分类预测算法，是专为Matlab 2019A及以上版本设计的。该算法通过两个主要模块实现高效的数据分类预测：卷积神经网络负责从输入数据中自动学习到高级特征表示；最小二乘支持向量机根据CNN提取的特征进行分类决策。该算法的核心思想是将CNN强大的特征提取能力与LSSVM出色的分类能力相结合，以达到在各种复杂数据分类任务中的优化效果。 为了更好地理解和应用CNN-LSSVM算法，本代码提供了一系列的文件，包括相关的文档和图像文件。这些文件详细阐述了CNN-LSSVM算法的理论基础、实现步骤以及相关的代码示例。在文档中，用户可以找到算法的数学描述、系统架构、以及关键参数的调整和优化策略。图像文件则可能包含了算法运行过程中的某些可视化结果，帮助用户直观地理解数据在模型中的处理流程。 通过这些文件的学习，用户不仅能够掌握如何利用Matlab实现CNN-LSSVM算法，还能够了解该算法在实际问题中的应用，例如在医疗图像分析、交通标志识别、语音识别等领域的成功案例。此外，该代码还可能包含了如何在Matlab中加载和处理数据集、如何构建和训练CNN-LSSVM模型、如何评估模型性能等实践知识。这些实践环节对于学习者而言至关重要，它们不仅加深了对算法理论的理解，还提高了学习者解决实际问题的能力。 在技术不断进步的今天，掌握先进的数据分类预测技术对于科研工作者和工程师来说是一项不可或缺的技能。CNN-LSSVM作为其中的佼佼者，已经成为该领域的研究热点。而本套Matlab代码的实现，为相关的学习者和研究者提供了一条深入研究和应用该技术的捷径，为他们在数据科学的道路上披荆斩棘、勇往直前。

利用MATLAB进行电动汽车充放电负荷计算的方法，特别是采用蒙特卡洛模拟法来预测大规模电动汽车的充电行为及其对电网的影响。文中提供了完整的MATLAB代码，涵盖了从参数初始化到最终负荷曲线可视化的全过程。关键步骤包括生成电动汽车的基本参数（如电池容量、充电启动时间），并通过蒙特卡洛循环计算每辆车的具体充电需求，最终汇总成总的负荷曲线。此外，代码还包括了详细的注释和高质量的图表输出，使得整个过程既直观又易懂。 适合人群：电气工程专业学生、从事智能电网研究的技术人员、对电动汽车充电负荷感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：适用于需要评估大量电动汽车接入电网后的负荷变化情况，帮助研究人员和工程师更好地理解和优化电动汽车充电系统的运行机制，特别是在城市交通规划和电力系统调度方面。 其他说明：该代码不仅可用于学术研究，还可以作为实际项目中的工具，支持参数敏感性分析，从而为电网规划提供科学依据。

turn.js第4版有什么新功能？ 添加选项autoCenter 添加了缩放选项 添加属性动画 添加属性缩放 新增方法中心 添加方法销毁 添加的方法是 添加了缩放方法 添加的事件丢失 添加了事件缩放 添加类。甚至 已添加类。已修复 增加类.硬 添加类.奇数 添加类.自己的大小 添加了class.sheet 添加了ignore属性 新版html4.js 新scissors.js 将类.翻页改为.page 使用requestAnimationFrame改进了动画帧生成器 使用CSS3过渡提高了硬页面的动画速度 重新设计了事件序列，只听三个事件