线性反馈移位寄存器（LFSR）-非线性反馈移位寄存器的verilog实现（产生伪随机数）

一.线性反馈移位寄存器(LFSR) 通过对事先选定的种子做运算使得人工生成的伪随机序列的过程,在实际中,随机种子的选择决定了输出的伪随机序列的不同,也就是说随机种子的选择至关重要. 产生伪随机数的方法最常见的是利用一种线性反馈移位寄存器(LFSR),它是由n个D触发器和若干个异或门组成的,如下图: 其中,gn为反馈系数,取值只能为0或1,取为0时表明不存在该反馈之路,取为1时表明存在该反馈之路:这里的反馈系数决定了产生随机数的算法的不同.用反馈函数表示成y=a0x^0+a1x+a2x^2....…

【数字图像处理】五.MFC图像点运算之灰度线性变化、灰度非线性变化、阈值化和均衡化处理具体解释

本文主要讲述基于VC++6.0 MFC图像处理的应用知识,主要结合自己大三所学课程<数字图像处理>及课件进行解说.主要通过MFC单文档视图实现显示BMP图片点运算处理.包含图像灰度线性变换.灰度非线性变换.图像阈值化处理.图像均衡化处理等知识,并结合前一篇论文灰度直方图进行展示 .同一时候文章比較具体基础,希望该篇文章对你有所帮助,尤其是刚開始学习的人和学习图像处理的学生. [数字图像处理]一.MFC具体解释显示BMP格式图片 [数字图像处理]二.MFC单文档切割窗体显示图片 …

线性反馈移位寄存器（LFSR）

LFSR用于产生可重复的伪随机序列PRBS,该电路有n级触发器和一些异或门组成,如下图所示. 其中,gn为反馈系数,取值只能为0或1,取为0时表明不存在该反馈之路,取为1时表明存在该反馈之路:这里的反馈系数决定了产生随机数的算法的不同.用反馈函数表示成y=a0x^0+a1x+a2x^2.......反馈函数为线性的叫线性移位反馈序列,否则叫非线性反馈移位序列. LFSR的初始值被称为伪随机序列的种子,影响下一个状态的比特位叫做抽头.LFSR的触发器编号一般从1开始,抽头取值范围是1到2n-1.抽…

五.反馈(Hopfield)神经网络

前馈网络一般指前馈神经网络或前馈型神经网络.它是一种最简单的神经网络,各神经元分层排列.每个神经元只与前一层的神经元相连.接收前一层的输出,并输出给下一层,数据正想流动,输出仅由当前的输入和网络权值决定,各层间没有反馈.包括:单层感知器,线性神经网络,BP神经网络.RBF神经网络等. 递归神经网络(RNN)是两种人工神经网络的总称.一种是时间递归神经网络(recurrent neural network),又名循环神经网络,包括RNN.LSTM.GRU等:另一种是结构递归神经网络(recursi…

30款基本UX工具 - 用户测试与反馈工具

日期:2013-9-5 来源:GBin1.com 在上一篇30款基本UX工具 - 思维流程工具 & 原型工具中,我们提到了10款用于头脑风暴和原型创建的工具,用于帮助我们在用户体验上可以做的更加完善.这一篇中,我们继续介绍基本的用户体验的工具,这次我们介绍的是几款用于用户测试与反馈的工具. 用户测试与反馈当你已经有了一些具体的东西可以展示给用户,或者供用户使用时,你需要在实际用户真的体验它之前,获取一定的反馈,并按照反馈可能你需要修改完善你的网站.下面我们会介绍一些应用或是服务,是帮助你做可…

前端的UI设计与交互之反馈示篇

为了帮助用户了解应用当前要做什么,也给用户的下一步行为做参考,以及了解操作后所产生的结果 ,当用户和系统需要交互时,使用不同的模式来反馈信息或结果.当设计者使用反馈或者自定义一些反馈时,请注意:为用户在各个阶段提供必要.积极.即时的反馈:避免过度反馈,以免给用户带来不必要的打扰,能够及时看到效果的.简单的操作,可以省略反馈提示.一.提示信息1.警告警告提示(Alert)是一种非阻碍式的信息展示,它不打断用户的当前操作,一般停留至页面某个位置(优先顶部),非浮层的静态展现形式,始终展现,不会自动消…

有关Windows10中诊断和反馈隐私设置

当你使用 Windows 时,我们将收集诊断信息,为了确保能收到你(我们的客户)的反馈,我们为你提供了多种方式,以便你可以随时发送反馈,也可以在某个特定的时间(例如当 Windows 10 向你提出关于某项功能.服务等的使用后体验的问题时)向我们提供反馈. 收集哪些数据以及收集的原因诊断数据分为两个级别:基本和完整. Microsoft 使用诊断数据确保 Windows 处于安全和最新状态.排除故障并进行产品改进,详见下文所述. 无论如何选择,你的设备均可正常运行,且不会影响安全性. 发送到…

使用 Travis CI 实现项目的持续测试反馈

[篇幅较长,10.15前补充完毕,如希望探索可直接移步Github仓库:https://github.com/SivilTaram/CITest] 在编程课中,我们可以使用成熟的在线评测系统来测试某个代码块或文件在功能实现上的正确性.但在软件工程课中,对项目的自动测试仍然是一个有挑战性的问题.一个比较复杂的软件工程项目往往由多个文件组成,开发者可能会调用不同的第三方库函数,使用不同的编译环境(比如Mac/Linux/Windows),这些因素导致了自动测试项目的复杂性. 早在布置数独项目给福州大…

极限编程核心价值：反馈（Feedback）

原文:https://deviq.com/feedback 极限编程核心价值:简单(Simplicity) 极限编程核心价值:沟通(Communication) 极限编程核心价值:反馈(Feedback) 极限编程核心价值:尊重(Respect) 极限编程核心价值:勇气(Courage) 反馈(Feedback) 反馈(Feedback)是极限编程(Extreme Programming,XP)的核心价值之一. 我们将通过交付可工作的软件认真对待每一次迭代承诺.我们会尽早演示我们的软件,然后经常…

使用LFSR搭建误差补偿系统

使用LFSR搭建误差补偿系统首先弄明白什么是LFSR 线性反馈移位寄存器(LFSR)是内测试电路中最基本的标准模块结构,既用作伪随机测试码产生器,也作为压缩测试结果数据的特征分析器. 一个n阶的LFSR由n个触发器和若干个异或门组成.在实际应用当中,主要用到两种类型的LFSR,即异或门外接线性反馈移位寄存器(IE型LFSR,图1)和异或门内接线性反馈移位寄存器(EE型LFSR,图2).其中g0g1 g2 gn为’0’或’1’, Q1 Q2 Q3 Qn为LFSR的输出,M(x)是输入的码字多项式…

线性判别分析 LDA

点到判决面的距离点\(x_0\)到决策面\(g(x)= w^Tx+w_0\)的距离:\(r={g(x)\over \|w\|}\) 广义线性判别函数因任何非线性函数都可以通过级数展开转化为多项式函数(逼近),所以任何非线性判别函数都可以转化为广义线性判别函数. Fisher LDA(线性判别分析) Fisher准则的基本原理找到一个最合适的投影轴,使两类样本在该轴上投影之间的距离尽可能远,而每一类样本的投影尽可能紧凑,从而使两类分类效果为最佳. 分类:将 d 维分类问题转化为一维分类问题后…

JavaScript 数据结构与算法之美 - 线性表（数组、栈、队列、链表）

前言基础知识就像是一座大楼的地基,它决定了我们的技术高度. 我们应该多掌握一些可移值的技术或者再过十几年应该都不会过时的技术,数据结构与算法就是其中之一. 栈.队列.链表.堆是数据结构与算法中的基础知识,是程序员的地基. 笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美系列用的语言是 JavaScript ,旨在入门数据结构与算法和方便以后复习. 1. 线性表与非线性表线性表(Linear List):就是数据排成像一条线一样的结构.每个线性表上的数据最多只有前和后两个方向.数组.链表…

非线性支持向量机SVM

非线性支持向量机SVM 对于线性不可分的数据集, 我们引入了核(参考:核方法·核技巧·核函数) 线性支持向量机的算法如下: 将线性支持向量机转换成非线性支持向量机只需要将变为核函数即可: 非线性支持向量机的算法如下:…

伪随机数生成算法-梅森旋转（Mersenne Twister/MT）

今天主要是来研究梅森旋转算法,它是用来产生伪随机数的,实际上产生伪随机数的方法有很多种,比如线性同余法, 平方取中法等等.但是这些方法产生的随机数质量往往不是很高,而今天介绍的梅森旋转算法可以产生高质量的伪随机数,并且效率高效,弥补了传统伪随机数生成器的不足.梅森旋转算法的最长周期取自一个梅森素数, 由此命名为梅森旋转算法.常见的两种为基于32位的MT19937-32和基于64位的MT19937-64. 由于梅森旋转算法是利用线性反馈移位寄存器(LFSR)产生随机数的,所以我们先来认识线性反馈…

从乌云的错误漏洞分析看Mifare Classic安全

前言 12年2月初国内著名安全问题反馈平台-乌云发布了有关某公司员工卡的金额效验算法破解的安全问题.从整个漏洞分析来看,漏洞的提交者把员工卡的数据分析得非常仔细,以至很多刚刚接触或者未曾接触的都纷纷赞叹.但从真实的技术角度出发来进行分析的话,从漏洞的标题以及其内部的分析和解决方案都可以看得出,乌云以及漏洞发布者完全不明白究竟哪里才是漏洞!从08年至今时隔四年,国内对于MIFARE Classic安全漏洞在著名的安全问题反馈平台却反映出了国内安全研究者的一种无知. MIFARE安全问题的由来 20…

MinHash 原理

最小哈希原理介绍 MinHash是基于Jaccard Index相似度(海量数据不可行)的算法,一种降维的方法A,B 两个集合:A = {s1, s3, s6, s8, s9} B = {s3, s4, s7, s8, s10} MinHash的基本原理:在A∪B这个大的随机域里,选中的元素落在A∩B这个区域的概率,这个概率就等于Jaccard的相似度最小哈希: S1 S2 S3 A 1 0 0 B 0 1 0 C 0 0 0 D 1 0 1 行的随机排列转换(也称置换运算) S1…

Python下探究随机数的产生原理和算法

资源下载 #本文PDF版下载 Python下探究随机数的产生原理和算法(或者单击我博客园右上角的github小标,找到lab102的W7目录下即可) #本文代码下载几种随机数算法集合(和下文出现过的相同) 前言我们对于随机数肯定不会陌生,随机数早已成为了我们经常要用到的一个方法,比如用于密码加密,数据生成,蒙特卡洛算法等等都需要随机数的参与.那么我们的电脑是怎么才能够产生随机数的呢?是电脑自己的物理存在还是依靠算法?它到底是如何工作的呢?所以我也对这些问题有着好奇心,所以找到了许多资料学习了…

FPGA设计中的电源管理(转载）

过去,FPGA设计者主要关心时序和面积使用率问题.但随着FPGA不断取代ASSP和ASIC器件,设计者们现正期望能够开发低功耗设计,在设计流程早期就能对功耗进行正确估算,以及管理和对与FPGA相关的各种内部电压及I/O电压排序.电源管理已成为FPGA设计者的一个重要考虑因素,特别是在设计便携式.电池供电的产品时.通过功率监控设计技术能够减少功耗.增强可靠性.降低生产成本,并减少对电源和冷却的要求.设计者可能会面临的与FPGA电源相关的主要问题如下:系统级电源要求是什么?将要消耗多少电流?要求多大…

以8位并行数据为例确定crc-32的一般矩阵表示形式

在进行数据校验时我们会使用到crc(循环冗余校验)校验的方式,例如在以太网通信网络中会对信息进行编码和校验,生成码采用的就是33位的 crc-32:x32+x26+x23+...+x2+x+1; (104c11db7).循环冗余校验码的计算是模2的除法运算.模2指的是运算的时候不进行借位和进位的操作.可以用下面的例子来说明.假如信息码为11011,生成码为101(2+1)则校验码的计算过程是先把信息码左移两位(二进制),得1101100. 然后通过异或操作 1101100 101 ------…

DES加解密算法Qt实现

算法解密qt加密table64bit [声明] (1) 本文源码大部分源码来自:DES算法代码.在此基础上,利用Qt编程进行了改写,实现了DES加解密算法,并添加了文件加解密功能.在此对署名为bengold1979的网友表示感谢!本文是对DES算法代码一文代码的具体描述.该源码仅供学习交流,请勿用于商业目的. (2) 图片及描述图片及部分解析来自 http://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%B3%87%E6%96%99%E5%8A%A0%E5%AF%86%E6%A8…

机器人与机器人仿真技术(zz)

http://www.viblue.com/archives/5587.htm 一.机器人简介: 机器人(Robot)是自动执行工作的机器装置.它既可以接受人类指挥,又可以运行预先编排的程序,也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动.它的任务是协助或取代人类工作的工作,例如生产业.建筑业,或是危险的工作[1]. 同时,机器人的研究和开发制造一直将下面三条原则作为机器人开发的准则.即: 第一条:机器人不应该伤害人类: 第二条:机器人应该遵守人类的命令,与第一条违背的命令除外: 第三条:机器人应能…

DES、AES、TEA加密算法的比较

1. DES算法介绍: DES算法具有对称性, 既可以用于加密又可以用于解密.对称性带来的一个很大的好处在于硬件实现, DES 的加密和解密可以用完全相同的硬件来实现.DES 算法的明文分组是64 位, 输出密文也是64 位.所以密钥的有效位数是56 位, 加上校验位共64 位.总体流程如表1 所示:输入的64 位明文, 先经初始IP 变换, 形成64 位数据,64 位数据被分为两部分, 分别是L 部分和R 部分; L 和R 经过16 次迭代, 形成新的64 位; 新的64 位数据再经初…

目前所有的ANN神经网络算法大全

http://blog.sina.com.cn/s/blog_98238f850102w7ik.html 目前所有的ANN神经网络算法大全 (2016-01-20 10:34:17) 转载▼ 标签: it 概述 1 BP神经网络 1.1 主要功能 1.2 优点及其局限性 2 RBF(径向基)神经网络 2.1 主要功能 2.2 优点及其局限性 3 感知器神经网络 3.1 主要功能 3.2 优点及其局限性 4 线性神经网络 4.1 主要功能 4.2优点及其局限性 5自组织神经网络 5.1 自组织…

AI - 深度学习之美十四章-概念摘要（8~14）

原文链接:https://yq.aliyun.com/topic/111 本文是对原文内容中部分概念的摘取记录,可能有轻微改动,但不影响原文表达. 08 - BP算法双向传,链式求导最缠绵反向传播(Back Propagation,简称BP) 算法在神经网络(甚至深度学习)参数训练中,BP算法占据举足轻重的地位. 实际上BP算法是一个典型的双向算法,但通常强调的是反向传播. 工作流程分两大步: 正向传播输入信号,输出分类信息(对于有监督学习而言,基本上都可归属于分类算法).简单说来,就是把信…

Python_随机序列生成_白噪声

本文介绍如何利用Python自行生成随机序列,实现了 Whichmann / Hill 生成器. 参考: [1]Random Number Generation and Monte Carlo Methods(P.47) [2]简单产生白噪声的算法 [3]各种分布白噪声的产生基本原理本文粗略将随机数分为两种:均匀分布以及非均匀分布.均匀分布随机数通过非线性变换可得到非均匀分布的随机数.故而均匀分布随机数更基本.引文[3]中提到了三种生成算法:线性同余法.联合法.反馈位移寄存法.限于时间,简述…

Reading | 《DEEP LEARNING》

目录一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\…

DES加密模式详解

DES加密模式详解 http://www.cnblogs.com/Lawson/archive/2012/05/20/2510781.html http://www.blogjava.net/wayne/archive/2011/05/23/350879.html 加密算法常见的有ECB模式和CBC模式: ECB模式:电子密本方式,这是JAVA封装的DES算法的默认模式,就是将数据按照8个字节一段进行DES加密或解密得到一段8个字节的密文或者明文,最后一段不足8个字节,则补足8个字节(注意:这里…