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波雷费密码算法资料.zip

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简介:
本资料集包含了关于波雷费(Vigenere)密码算法的相关信息和文献,适合对古典加密技术感兴趣的读者研究学习。 关于波雷费密码最早的记录出现在1854年3月26日由查尔斯·惠斯登签署的文件上。这位密码是由他的朋友波雷费勋爵普及开来的,最初英国外交部拒绝使用它,认为过于复杂。然而,在惠斯登证明了邻近学校的四个男孩中有三个能在15分钟内学会这种方法后,外交部副秘书长回应说:“这是可能的,可惜你不能教那些高层人员。”在第二次布尔战争和第一次世界大战期间,英国军队采用了波雷费密码;而在二战时期,澳大利亚人也使用了它。 该加密方法使用的工具很少,并且能够快速地对信息进行编码。它的主要用途是对重要但非关键的信息进行加密。敌军的密码分析员可以迅速破解这种密码,但是他们所获得的信息通常不具有重要意义。如今波雷费密码被认为非常不安全。1914年,Joseph O. Mauborgne发表了长达19页的文章详细介绍了如何解密该种方法。

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    本资料集包含了关于波雷费(Vigenere)密码算法的相关信息和文献,适合对古典加密技术感兴趣的读者研究学习。 关于波雷费密码最早的记录出现在1854年3月26日由查尔斯·惠斯登签署的文件上。这位密码是由他的朋友波雷费勋爵普及开来的,最初英国外交部拒绝使用它,认为过于复杂。然而,在惠斯登证明了邻近学校的四个男孩中有三个能在15分钟内学会这种方法后,外交部副秘书长回应说:“这是可能的,可惜你不能教那些高层人员。”在第二次布尔战争和第一次世界大战期间,英国军队采用了波雷费密码;而在二战时期,澳大利亚人也使用了它。 该加密方法使用的工具很少,并且能够快速地对信息进行编码。它的主要用途是对重要但非关键的信息进行加密。敌军的密码分析员可以迅速破解这种密码,但是他们所获得的信息通常不具有重要意义。如今波雷费密码被认为非常不安全。1914年,Joseph O. Mauborgne发表了长达19页的文章详细介绍了如何解密该种方法。
  • 达回数据及杂清理与仿真的.zip
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    本资料集包含了主雷达回波数据处理、杂波清除算法及其仿真研究的相关内容,适用于雷达信号处理领域的学习和科研。 雷达技术是现代无线通信与探测领域中的核心技术之一。它通过发射电磁波并接收反射回来的信号来探测目标的位置、速度及特性。 本段内容主要关注的是雷达回波数据、杂波以及用于去除这些干扰的CLEAN算法,还有关于雷达杂波仿真的讨论。 首先来看雷达回波数据:当雷达工作时,其发出的电磁波遇到物体后会反射回来形成所谓的“回波”。这些信号包含了目标的重要信息如距离、角度和强度。经过处理后的回波能够生成详细的图像以帮助识别与分析目标。这一过程通常涉及复杂的信号处理技术,包括滤波、解调以及数字化等步骤。 雷达杂波是影响雷达性能的关键因素之一。它来源于自然环境(例如雨滴或海浪)及人造物体(如建筑物)。这些干扰会降低雷达系统检测到真实目标的准确性和可靠性。因此,深入理解并研究这种背景噪声对于优化雷达系统的效能至关重要。 接下来介绍的是CLEAN算法——一种在射电天文学和雷达领域广泛应用的技术,用于去除观测数据中的杂波与噪音。该方法通过迭代过程寻找最接近实际信号的数据点,并逐步构建模型以最大程度减少干扰的影响。这种方法能够显著提高目标信号的清晰度,从而增强雷达系统的探测能力。 最后是关于雷达杂波仿真的讨论:这是一种重要的研究手段,可以通过计算机模拟重现真实环境中可能出现的各种背景噪声模式,以便测试和优化雷达系统在不同条件下的性能表现。仿真结果有助于工程师设计出更加抗干扰的雷达设备,在复杂环境下保持高效运作。 总的来说,本段内容涵盖了获取与处理回波数据、分析杂波特性、应用CLEAN算法以及进行雷达杂波仿真的研究等多个方面。这些知识对于理解雷达系统的工作原理和提升其性能至关重要,并为相关技术的研发提供了重要支持。
  • 粒子滤.zip
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    本资料包涵盖了关于粒子滤波算法的基础理论、实现方法及其应用案例。适合初学者与进阶研究者参考学习。 粒子滤波的理解文档及实例代码目前还不够完善,后续可能需要继续编写和添加。这里主要参考了他人的代码。包括粒子滤波算法的文档以及其实现代码。
  • 极化达目标检测.zip
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    本资料集包含了多种极化雷达目标检测算法的研究文献、源代码及实验数据,适用于学术研究与工程应用。 在互易性条件下对经典极化检测算法进行了MATLAB仿真,并分别通过恒虚警检测和ROC检测得到了结果。这些结果涵盖了六种不同的检测算法:极化白化器、Span以及其他四种未具体命名的方法。
  • STM32加.rar
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    本资源为《STM32加密算法资料》,包含针对STM32微控制器的各种加密和安全算法实现文档,适用于开发者进行安全应用开发。 STM32加密算法库包含常见的加密算法,如AES、ARC4、ECC、HASH、RAND、RSA和TDES_DES等。
  • KNN.zip
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    该资料包包含了关于KNN(K-Nearest Neighbors)算法的详细介绍、应用案例及代码示例,适用于机器学习入门者和中级开发者。 KNN算法包括代码和数据集。
  • DBSCAN.zip
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    本资料包提供了关于DBSCAN(基于密度的空间聚类算法)的详细信息和应用案例。包括算法原理、参数设定及其实现代码示例,适合数据挖掘与机器学习研究者参考。 使用Python语言实现DBSCAN聚类算法,并对参数ξ(epsilon)和MinPts的选择进行解释。该算法支持多维数组输入,并采用欧氏距离计算。
  • Bagging.zip
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    该资料包包含了关于Bagging(Bootstrap Aggregating)算法的相关内容,包括理论介绍、实现方法以及应用案例等详细信息。适合机器学习初学者和进阶者参考学习。 Bagging策略如下:从样本集中使用Bootstrap采样方法选出n个样本,在所有属性上对这n个样本建立分类器(如CART或SVM)。重复上述两步m次,即构建m个分类器(例如基于CART或SVM的模型)。然后将数据输入到这m个分类器中进行预测。最后通过投票机制决定最终类别归属。
  • DOA_Focuss包.zip
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    本资源包包含了DOA_Focuss算法的详细代码和相关文档,适用于信号处理与雷达技术领域,帮助研究者快速理解和应用该算法。 code_focussdoa_doa_focuss_FOCUSS_DOA_Focuss算法.zip
  • 海马.zip
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    海马算法资料包含了关于海马算法的相关理论、应用实例和源代码等内容,旨在帮助研究者和技术人员深入了解并实现这一创新的数据处理技术。 海马算法是一种用于模拟人脑记忆系统工作原理的理论模型。它主要关注于大脑如何编码、存储以及检索特定类型的信息,特别是空间导航相关的记忆。此算法在神经科学领域具有重要意义,并被广泛应用于研究人类认知功能的基础机制。通过理解海马体的工作方式,科学家们能够更好地探索与记忆力衰退和相关疾病(如阿尔茨海默病)有关的问题。