问题的提出 通信威胁 1.泄露:把消息内容发布给任何人或没有合法密钥的进程; 2.流量分析:发现团体之间信息流的结构模式。在一个面向连接的应用中,可以用来确定连接的频率和持续时间长度。 3.伪造:从一个假冒信息源向网络中插入消息。 4.内容修改:消息内容被插入、删除、变换、修改。 5.顺序修改:插入、删除或重组消息序列。 6.时间修改:消息延迟或重放。 7.否认:接受者否认收到消息;发送者否认发送过消息

DFT在实际应用中很重要:可以计算信号的频 谱、功率谱和线性卷积等。 直接按DFT变换进行计算,当序列长度N很 大时,计算量非常大,所需时间会很长。 FFT并不是一种与DFT不同的变换,而是 DFT的一种快速计算的算法

周期序列的DFS及性质 离散傅里叶变换（DFT）及性质 DFT的快速算法（FFT） DFT/FFT的应用

为实现结晶器过程可视化和辅助漏钢预报技术，提出一种等值线区域填充法快速高效绘制直观的结晶器在线热像图的方法.该方法通过离散数据网格化、等值线生成和等值多边形填充绘制云图.其中，等值线生成采用网格序列法和单元剖分法结合，避免了已往的等值线追踪和二义性问题，高效准确，实现简单.将该方法与扫描母元法相比，前者绘制云图速度快，保证了精度和质量，优于后者，且算法复杂度的分析也证明了前者时间效率较高.实际应用结果表明，该方法绘制的结晶器在线热像图能很好地反映正常和非正常情况下结晶器内部温度场的特征，可满足实际生产要求

随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用，以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中，操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点，在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题，提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合，根据目标时空关系的在线学习，预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正，实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明，所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响，将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧，比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧，算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求，对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义

本章讨论几种常用的时序模块，如计数器、寄存器、移位寄存器以及由它们组成的序列信号发生器等。 计数器可分为同步、异步两种；同步计数器的工作频率高，异步计数器电路简单。 移位寄存器分为左移、右移及双向。 第一节 计数器 一、四位二进制同步计数器 二、四位二进制可逆计数器 三、中规模异步计数器 第二节 寄存器 第三节 序列码发生器 第四节 序列码发生器 一、反馈型序列码发生器 二、计数器型序列码发生器 第五节 时序模块的应用