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Dates back to around 2700BC. It is first discovered in the southwest China ---in the mountains of Sichuan and Yunnan province. The legend of God of agriculture (神农传说)

TEA加密算法详述学习资料.pdf

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为解决传统家居环境监控系统存在功耗较高、配置网络复杂和安全可靠性低的问题，设计了一种基于NB-IoT（窄带物联网）技术的家居环境监控系统。系统采用STM32L431作为微处理器，以BC35-G为通信模块，利用CoAP协议将采集的数据信息周期性上报给云端服务器，云端服务器将数据信息推送至微信小程序，同时微信小程序也可以远程控制环境监测设备。经过测试和验证，该系统具有功耗低、自动联网和安全可靠性高的特点，实现了对家庭环境参数的实时监测与控制，能够较好地满足应用需求。

各位大侠在做数据传输时，有没有考虑过把数据加密起来进行传输，若在串口或者无线中把所要传的数据加密起来，岂不是增加了通信的安全性。常用的加密解密算法比如DES、RSA等，受限于单片机的内存和运算速度，实现起来比较困难，但一种叫TEA的加密算法特别适合单片机使用。

用C#实现的TEA算法，测试可用 public static byte[] Encrypt(byte[] data, byte[] key) { byte[] dataBytes; if (data.Length % 2 == 0) { dataBytes = data; } else { dataBytes = new byte[data.Length + 1]; Array.Copy(data, 0, dataBytes, 0, data.Length); dataBytes[data.Length] = 0x0; } byte[] result = new byte[dataBytes.Length * 4]; uint[] formattedKey = FormatKey(key); uint[] tempData = new uint[2]; for (int i = 0; i < dataBytes.Length; i += 2) { tempData[0] = dataBytes[i]; tempData[1] = dataBytes[i + 1]; code(tempData, formattedKey); Array.Copy(ConvertUIntToByteArray(tempData[0]), 0, result, i * 4, 4); Array.Copy(ConvertUIntToByteArray(tempData[1]), 0, result, i * 4 + 4, 4); } return result; }

本例提供了TEA加解密算法的C++代码。其中加解密过程分别计时并精确到微秒。本例是《计算机密码学》一课重要实验内容。代码由西大2011级工硕赵某编写……

论文研究-ML-TEA：一套基于机器学习和技术分析的量化投资算法.pdf,  量化投资尝试利用计算机算法来预测证券的价格和进行证券的交易，并从中获取超额收益，是系统工程在金融投资领域的重要应用.本文设计了一套基于机器学习和技术指标的量化投资算法ML-TEA （machine learning and technical analysis）.该模型以技术指标作为输入变量，再分别通过不同的机器学习算法来预测股票数日之后的涨跌方向，并根据预测的方向来构建投资组合.实证结果显示：第一，三种模型的年化收益率都在25%以上，远超大盘指数的10.60%、买入持有策略的3%以及现有策略.从风险调节绩效（夏普比率、特雷纳比率和詹森绩效）来看，三种策略也都远超基准策略和现有策略.以夏普比率为例，三种策略均在1.50以上，而市场指数的夏普比率为0.38.第二，Ada-TEA和SVM-TEA都可以容忍远高于市场实际成本的交易成本.

资源全名：tea_django-0.0.12-py3-none-any.whl