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De Bruijn 序列生成器:创建具有特定字符数和子序列长度的 De Bruijn 序列 - MATLAB开发

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简介:
这段MATLAB代码用于生成De Bruijn序列,支持用户自定义字符集大小及序列中子序列的长度,适用于密码学、编码理论等领域研究。 此函数将生成交错伪随机 de Bruijn 序列的一个示例,该序列是较大类 M 序列的成员。 生成的序列中每个字符及其子序列的数量相等。 这种序列本质上具有循环性质,因此在序列末尾发现的对(或三元组、四元组等)会连接到序列开头。 例如: ```matlab sequence = debruijn_generator(3,2) sequence = [1 2 1 3 3 2 2 3 1] ``` 对于包含 N 种字符且子序列长度为 L 的序列,该序列的特性如下: - 序列总长为 N^L。 - 每个单独字符出现 N^(L-1) 次。 - 每对连续字符组合出现 N^(L-2) 次。 - 所有可能的三元组也分别出现 N^(L-3) 次,依此类推。 对于具有大量字符(>10)和较长子序列长度(>4)的情况,计算可能会变得复杂。

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  • De Bruijn De Bruijn - MATLAB
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    这段MATLAB代码用于生成De Bruijn序列,支持用户自定义字符集大小及序列中子序列的长度,适用于密码学、编码理论等领域研究。 此函数将生成交错伪随机 de Bruijn 序列的一个示例,该序列是较大类 M 序列的成员。 生成的序列中每个字符及其子序列的数量相等。 这种序列本质上具有循环性质,因此在序列末尾发现的对(或三元组、四元组等)会连接到序列开头。 例如: ```matlab sequence = debruijn_generator(3,2) sequence = [1 2 1 3 3 2 2 3 1] ``` 对于包含 N 种字符且子序列长度为 L 的序列,该序列的特性如下: - 序列总长为 N^L。 - 每个单独字符出现 N^(L-1) 次。 - 每对连续字符组合出现 N^(L-2) 次。 - 所有可能的三元组也分别出现 N^(L-3) 次,依此类推。 对于具有大量字符(>10)和较长子序列长度(>4)的情况,计算可能会变得复杂。
  • 改进de Bruijn算法
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    本文提出了一种改进的De Bruijn序列生成算法,优化了传统方法在复杂度和效率上的不足,适用于大规模数据处理场景。 本段落提出了一种生成de Bruijn序列的升级算法。该算法通过给定n级de Bruijn序列查寻表标签,并采用合成的方法构造出n+1级de Bruijn序列的查寻表标签,进而产生n+1级de Bruijn序列。实验结果表明此方法是有效的。
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  • m:使用PN方法为31-MATLAB实现
    优质
    本项目采用MATLAB编程,利用PN序列技术来生成周期为31的m序列。通过线性反馈移位寄存器(LFSR)实现特定多项式下的m序列生成,适用于通信系统中的伪随机信号处理。 该m文件生成了所有长度为31的m序列。为了生成长度为31的m序列,我们使用5次原始多项式。有三个不同的5次原始多项式,因此会产生三个不同长度为31的m序列。
  • MATLAB版任意m
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    MATLAB版任意长度m序列生成器是一款基于MATLAB开发的工具箱,用于高效地生成具有任意周期的m序列。此工具体现了灵活、高效的伪随机数列生成能力,在通信系统测试与分析中应用广泛。 通过输入的本原多项式特性矩阵oph、寄存器的初始相位以及欲输出的m序列长度Size,并给定x参数后,可以生成一个符合要求的m序列。希望这能为大家提供帮助。
  • PN-MATLAB
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    本项目为MATLAB环境下开发的一套PN(伪随机噪声)序列生成工具。通过高效算法实现多种长度和类型的PN码创建,适用于通信系统仿真与测试。 这段小的Matlab代码有助于理解如何生成PN序列。
  • PN:利用该代码实现伪随机-MATLAB
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    本MATLAB项目提供了一种生成PN(Pseudo Noise)序列的方法,用于通信系统中的同步和加密。通过简单易用的代码,用户可以轻松地创建高质量的伪随机序列。 PN序列生成可用于多种目的,例如加扰、测试和调试等。
  • 串中重复
    优质
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    优质
    本文介绍了M序列及其逆序(逆M序列)的生成方法。通过详述其数学特性和编程实现,为通信系统的同步与测试提供理论支持和技术手段。 在MATLAB环境下生成M序列与逆M序列,使用移位寄存器原理实现。
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    优质
    CRANDN是一款MATLAB工具箱,用于生成具有用户指定自相关函数的m个长度为n的高斯随机序列。 [cg, psg] = crandn(rgau,m) 通过傅立叶合成生成相关的高斯序列。 输入参数: - rgau:相关函数 - 长度 n/2 - m:实现次数 输出: - cg:mxn 矩阵,包含 m 个序列的 n 个相关变量,这些变量来自零均值、单位方差正态分布 - psg:输入功率谱(即相关函数的傅立叶变换) 注意:由于这使用了快速傅立叶变换,如果 n 是 2 的幂,则算法效率最高。crandndemo.m 文件提供了一个演示示例。此外,请注意一个图需要使用 plotcdfkuiper 函数。