The file is substitution cipher assistant.It Will display the ciphertext underneath the guessed plaintext.
標(biāo)簽： substitution ciphertext underneath assistant
上傳時間： 2014-11-29
上傳用戶：從此走出陰霾
低密度校驗(yàn)碼（LDPC，Low Density Parity Check Code）是一種性能接近香農(nóng)極限的信道編碼，已被廣泛地采用到各種無線通信領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)中，包括我國的數(shù)字電視地面?zhèn)鬏敇?biāo)準(zhǔn)、歐洲第二代衛(wèi)星數(shù)字視頻廣播標(biāo)準(zhǔn)（DVB-S2，Digital Video Broadcasting-Satellite 2）、IEEE 802.11n、IEEE 802.16e等。它是3G乃至將來4G通信系統(tǒng)中的核心技術(shù)之一。 當(dāng)今LDPC碼構(gòu)造的主流方向有兩個，分別是結(jié)合準(zhǔn)循環(huán)（QC，Quasi Cyclic）移位結(jié)構(gòu)的單次擴(kuò)展構(gòu)造和類似重復(fù)累積（RA，Repeat Accumulate）碼構(gòu)造。相應(yīng)地，主要的LDPC碼編碼算法有基于生成矩陣的算法和基于迭代譯碼的算法。基于生成矩陣的編碼算法吞吐量高，但是需要較多的寄存器和ROM資源；基于迭代譯碼的編碼算法實(shí)現(xiàn)簡單，但是吞吐量不高，且不容易構(gòu)造高性能的好碼。 本文在研究了上述幾種碼構(gòu)造和編碼算法之后，結(jié)合編譯碼器綜合實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度考慮，提出了一種切實(shí)可行的基于二次擴(kuò)展（Dex，Duplex Expansion）的QC-LDPC碼構(gòu)造方法，以實(shí)現(xiàn)高吞吐量的LDPC碼收發(fā)端；并且充分利用該類碼校驗(yàn)矩陣準(zhǔn)循環(huán)移位結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，結(jié)合RU算法，提出了一種新編碼器的設(shè)計(jì)方案。 基于二次擴(kuò)展的QC-LDPC碼構(gòu)造方法，是通過對母矩陣先后進(jìn)行亂序擴(kuò)展（Pex，Permutation Expansion）和循環(huán)移位擴(kuò)展（CSEx，Cyclic Shift Expansion）實(shí)現(xiàn)的。在此基礎(chǔ)上，為了實(shí)現(xiàn)可變碼長、可變碼率，一般編譯碼器需同時支持多個亂序擴(kuò)展和循環(huán)移位擴(kuò)展的擴(kuò)展因子。本文所述二次擴(kuò)展構(gòu)造方法的特點(diǎn)在于，固定循環(huán)移位擴(kuò)展的擴(kuò)展因子大小不變，支持多個亂序擴(kuò)展的擴(kuò)展因子，使得譯碼器結(jié)構(gòu)得以精簡；構(gòu)造得到的碼字具有近似規(guī)則碼的結(jié)構(gòu)，便于硬件實(shí)現(xiàn)；（偽）隨機(jī)生成的循環(huán)移位系數(shù)能夠提高碼字的誤碼性能，是對硬件實(shí)現(xiàn)和誤碼性能的一種折中。 新編碼器在很大程度上考慮了資源的復(fù)用，使得實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度近似與碼長成正比。考慮到吞吐量的要求，新編碼器結(jié)構(gòu)完全拋棄了RU算法中串行的前向替換（FS，F(xiàn)orward substitution）模塊，同時簡化了流水線結(jié)構(gòu)，由原先RU算法的6級降低為4級；為了縮短編碼延時，設(shè)計(jì)時安排每一級流水線計(jì)算所需的時鐘數(shù)大致相同。 這種碼字構(gòu)造和編碼聯(lián)合設(shè)計(jì)方案具有以下優(yōu)勢：相比RU算法，新方案對可變碼長、可變碼率的支持更靈活，吞吐量也更大；相比基于生成矩陣的編碼算法，新方案節(jié)省了50％以上的寄存器和ROM資源，單位資源下的吞吐量更大；相比類似重復(fù)累積碼結(jié)構(gòu)的基于迭代譯碼的編碼算法，新方案使高性能LDPC碼的構(gòu)造更為方便。以上結(jié)果都在Xilinx Virtex II pro 70 FPGA上得到驗(yàn)證。 通過在實(shí)驗(yàn)板上實(shí)測表明，上述基于二次擴(kuò)展的QC-LDPC碼構(gòu)造和相應(yīng)的編碼方案能夠?qū)崿F(xiàn)高吞吐量LDPC碼收發(fā)端，在實(shí)際應(yīng)用中具有很高的價值。 目前，LDPC碼正向著非規(guī)則、自適應(yīng)、信源信道及調(diào)制聯(lián)合編碼方向發(fā)展。跨層聯(lián)合編碼的構(gòu)造方法，及其對應(yīng)的編碼算法，也必將成為信道編碼理論未來的研究重點(diǎn)。
上傳時間： 2013-07-26
上傳用戶：qoovoop
spn算法加密和解密，substitution（代換），生成S或P逆盒
上傳時間： 2014-12-20
上傳用戶：獨(dú)孤求源
The module LSQ is for unconstrained linear least-squares fitting. It is based upon Applied Statistics algorithm AS 274 (see comments at the start of the module). A planar-rotation algorithm is used to update the QR- factorization. This makes it suitable for updating regressions as more data become available. The module contains a test for singularities which is simpler and quicker than calculating the singular-value decomposition. An important feature of the algorithm is that it does not square the condition number. The matrix X X is not formed. Hence it is suitable for ill- conditioned problems, such as fitting polynomials. By taking advantage of the MODULE facility, it has been possible to remove many of the arguments to routines. Apart from the new function VARPRD, and a back-substitution routine BKSUB2 which it calls, the routines behave as in AS 274.
標(biāo)簽： least-squares unconstrained Statisti Applied
上傳時間： 2015-05-14
上傳用戶：aig85
介紹OO設(shè)計(jì)的基本模式和原則 面向?qū)ο蟮念愒O(shè)計(jì)原則 開放關(guān)閉原則The Open Closed Principle (OCP) Liskov 替換原則The Liskov substitution Principle(LSP) 依賴性倒置原則The Dependency Inversion Principle (DIP)
標(biāo)簽： Liskov Substitutio The Principle
上傳時間： 2013-12-10
上傳用戶：zhangyi99104144
SuperLU is a general purpose library for the direct solution of large, sparse, nonsymmetric systems of linear equations on high performance machines. The library is written in C and is callable from either C or Fortran. The library routines will perform an LU decomposition with partial pivoting and triangular system solves through forward and back substitution. The LU factorization routines can handle non-square matrices but the triangular solves are performed only for square matrices. The matrix columns may be preordered (before factorization) either through library or user supplied routines. This preordering for sparsity is completely separate from the factorization. Working precision iterative refinement subroutines are provided for improved backward stability. Routines are also provided to equilibrate the system, estimate the condition number, calculate the relative backward error, and estimate error bounds for the refined solutions.
標(biāo)簽： nonsymmetric solution SuperLU general
上傳時間： 2017-02-20
上傳用戶：lepoke
High-Fidelity Component substitution Pansharpening by the Fitting of substitution Data 代碼實(shí)現(xiàn)
標(biāo)簽： High-Fidelity Component substitution Pansharpening by the Fitting of substitution Data matlab
上傳時間： 2015-05-04
上傳用戶：rrrr123789
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