有限域上乘法运算快速实现的设计

提出了一种基于对数移位结构实现GF(2^m)上乘法运算的设计方法。在对有限域乘法进行分析及对对数移位结构进行介绍的基础上，对乘法实现进行了详细阐述。该设计方法可以在一个时钟内完成有限域乘法，其运算速度优势非常明显。     

基于域GF（2^m）上的椭圆曲线中标量乘的快速算法

标量乘法的快速运算是椭圆曲线密码学中研究的一个焦点。本文讨论基于域GF（2^m）的非超奇异椭圆曲线上2P＋Q运算，给出了在域GF（2^m）中的椭圆曲线点此类运算的一个完整的改进算法，并对算法做了简单的分析。得出结论：我们所给出的算法比IEEE给出的标准算法效率提高10％以上。     

椭圆曲线密码体制中标量乘法的快速算法

求逆是标量乘法中最耗时的运算,求逆运算次数的多少直接决定标量乘法的性能。转换求逆为乘法运算能够降低求逆次数。根据这种思想,提出了素域Fp上用仿射坐标直接计算3P+Q的算法,其运算量为1I+3S+16M,比Ciet等人提出的方法节省了一次求逆运算。同时还给出直接计算3kP的算法,该算法比重复计算k次3P更有效。最后结合3-NAFw的编码方法,把两个新算法应用到标量乘法中。结果表明,运用3P+Q、3kP的标量乘法比传统的NAF、NAF4等方法更有效,相交处I/M的值可降为5.4。     

Edwards曲线上的快速标量乘法算法

在特征不等于2的域上,将椭圆曲线转换为与其双有理等价的Edwards曲线,可以有效提高ECC的软、硬件实现速度。首先简化了Edwards曲线上倍点的计算公式,然后根据连续倍点2mP(m=2,3,…)的坐标具有统一表示形式的特征,基于递归技术提出了一种计算2mP的连续倍点算法(CDA)。通过算法的复杂性分析与实例计算表明：CDA可使Edwards曲线上标量运算的速度提高10%以上。     

低存储需求的快速标量乘法算法

在椭圆曲线密码体制(ECC)中,标量乘法的运算时间和存储资源消耗较大。为此,借助标量的2MOF表示,利用混合坐标系下直接计算2Q+P的策略,提出一种低存储需求的从左向右标量乘法算法。理论及实例分析表明,该算法的时间和空间消耗较少,能有效提高ECC在资源受限环境中的实现效率。     

Edwards曲线快速标量乘算法研究

标量乘法是椭圆曲线密码算法中最核心的运算,其运算速度影响着整个密码体制的实现效率。首先,详细地介绍了Edwards曲线的基本概念。其次,为了提高标量乘法的运算速度,针对椭圆曲线标量乘算法进行了研究,引入了一种可以用来计算连续倍点2◢△mP◣的算法CDA。为了提高CDA的计算效率,提出了将标量◢k◣表示为4-NNAF形式以减少◢k◣的长度,再结合CDA计算标量乘法可以有效地减少运算量。最后根据算法的运算量分析和具体例子得出,减少标量◢k◣长度后的计算效率提高了13%以上。为了进一步加快运算速度,又提出了对CDA中乘法运算和模逆运算采用并行结构来减少标量乘法的运算次数。计算结果表明,并行后的计算效率提高了36%以上。     

一种新的基于半点运算与多基表示的标量乘法扩展算法

椭圆曲线密码体制的快速实现依赖于标量乘法的运算效率。相对于双基链,多基链的表示形式由于其更短的链长和汉明重量更适合于计算椭圆曲线的标量乘法。本文提出一种新的基于2,5,7的多基链整数表示形式,并结合半点运算与EXTEND SMBR表示方法给出一种有效计算椭圆曲线标量乘法的算法。用MIRACL库在VC++平台上实现了该算法,并与其他算法进行了比较。实验结果表明：该方法以增加小量的预存储点为代价,有效的降低标量乘法计算的运算量和复杂度,有利于椭圆曲线密码体制的快速实现。     

抗边信道攻击的快速并行标量乘法

在椭圆曲线密码体制里面,标量乘法是一个非常重要的运算,它的性能对整个密码体制的效率有着举足轻重的作用。论文首先提出一个快速窗口算法用以实现标量乘法,此算法利用了NAF表示的窗口算法和边信道原子块(side channel atomicity)方法,所以算法有效,快速而且可以边信道攻击。在此基础上提出了一个并行算法,它对于边信道攻击是安全的,高效的。     

基于滑动窗口技术的快速标量乘法

标量乘法是椭圆曲线密码体制的核心运算,它的有效实现是近年来信息安全领域研究的一个热点内容。借 助于标量的wMOH表示思想,利用混合坐标表示下直接计算2kQ+尸的策略,改进了基于滑动窗口技术的标量乘法 算法。分析表明,所得算法效率明显提升,并降低了存储需求,能有效提升ELL的实现效率。     

基于w-NNAF的快速Edwards曲线标量乘法

在分析利用Edwards曲线上三倍点公式计算3nP(n=1,2,...)的基础上,根据各3"P的坐标具有统一表示形式的特性,提出了一种通过减少求逆运算而快速计算3"P (n=2, 3}..)的新算法I}ripling_Algorithm,并将此算法与标量k的二NNAF表示方法相结合,给出了一种计算标量乘法kP的高效算法ImprovedSM-3-NNAF。通过对ImprovedSM-3-NNAF的计算复杂性与安全性分析表明,利用该算法计算kP不仅是安全的,而且至少可节约20. 78%的计算量,大大改进了Edwards曲线上标量乘法的计算效率。     

一种快速均值漂移图像分割算法

图像分割是图像分析及图像理解的关键步骤。与其他图像分割算法相比,均值漂移(Mean Shift)算法具有原理简单、无需先验知识、可以处理灰度图像及复杂的自然彩色图像等优点。但该算法需要对图像中每个像素点进行迭代计算,因此分割所需要的时间较长。本文提出了一种快速Mean Shift图像分割算法(Fast mean shift,FMS),将少量像素点作为初始点进行迭代计算,而出现在高维球区域内的其他像素点根据其到已有类中心的距离进行归类,从而减少Mean Shift算法的迭代次数,缩短分割时间。实验结果表明,本文提出的快速Mean Shift图像分割算法可以获得良好的分割结果且具有较高的分割效率。     

Mean Shift图像分割的快速算法

Mean Shift算法是一种搜索与样本点分布最相近模式的非参数统计方法。在图像聚类分割中,Mean Shift算法是一种有效的方法。但是,由于Mean Shift算法是一种迭代方法,要保证较高的数值计算精度则需要较多的迭代次数,耗费较长的计算时间。为克服这一缺点,提出了在数字图像空间中标记收敛点,同时采用Fourier级数来近似计算高斯函数。仿真实验表明,该方法对于加速Mean Shift计算过程是十分有效并且是相当精确的。     

一种基于Mean Shift的快速跟踪算法

针对Mean Shift算法难以跟踪快速运动目标、算法迭代次数多以及耗费时间长的问题,提出了一种基于Mean Shift的快速运动目标检测方法,该方法结合帧差法并融合背景信息来快速检测运动目标;同时提出一种新的相似性度量方法进行初步检测,排除干扰并快速选出符合标准的目标以进行Mean Shift匹配,找出最佳目标。该方法不仅减少了传统方法的迭代次数,缩短了算法所需时间,而且在跟踪实验中取得了较好的跟踪效果,提升了算法的鲁棒性。     

Fast neural networks without multipliers

Multilayer perceptrons (MLPs) with weight values restricted to powers of two or sums of powers of two are introduced. In a digital implementation, these neural networks do not need multipliers but only shift registers when computing in forward mode, thus saving chip area and computation time. A learning procedure, based on backpropagation, is presented for such neural networks. This learning procedure requires full real arithmetic and therefore must be performed offline. Some test cases are presented, concerning MLPs with hidden layers of different sizes, on pattern recognition problems. Such tests demonstrate the validity and the generalization capability of the method and give some insight into the behavior of the learning algorithm     

CRC编码运算中移位寄存器的设计

循环冗余校验(CRC)是一种编码简单且有效的串行数据校验方法,在通信及计算机数据存储中得到了广泛应用.在串行CRC编码实现中,移位寄存器主要完成将并行输入数据转换成串行输出数据的功能,是整个设计的重要组成部分.以发送8位信息码为例,在Altera公司的开发工具QuarusⅡ软件下,分别选用数字集成电路芯片74LS166和VHDL编程两种方法,成功地完成了移位寄存器的设计,可以满足不同的应用需求.仿真结果准确、可靠,符合设计需要,有一定的实用意义.     

CRC编码运算中移位寄存器的设计

循环冗余校验（CRC）是一种编码简单且有效的串行数据校验方法,在通信及计算机数据存储中得到了广泛应用。在串行CRC编码实现中,移位寄存器主要完成将并行输人数据转换成串行输出数据的功能,是整个设计的重要组成部分。以发送8位信息码为例,在Altera公司的开发工具QuartusⅡ软件下,分别选用数字集成电路芯片74LS166和VHDL编程两种方法,成功地完成了移位寄存器的设计,可以满足不同的应用需求。仿真结果准确、可靠,符合设计需要,有一定的实用意义。     

快速寻找非线性反馈移位寄存器的编程算法

在流密码中,非线性反馈移位寄存器（non—linearfeedbackshiftregister,NLFsR）是一种常用的安全性较高的伪随机序列生成器。目前仍然没有一种普遍有效的数学算法,能够根据给定的序列或者序列周期,直接推导出NLFSR。提出了一种快速寻找NLFsR的编程算法。该算法基于统一计算架构（computeunifieddevicearchitecture,CUDA）和并行计算来实现,计算速度快,尤其适用于处理高次数的复杂NLFSR。并且该算法可以快速大规模地计算出NLFSR,为未来研究寻找NLFSR的数学算法提供了大量的实验数据。     

无需特征分解的快速谱聚类算法

为了解决样本数较大时,传统谱聚类算法执行特征分解消耗时间过大的问题,提出了一种无需特征分解的快速谱聚类算法,通过乘法更新迭代来降低时间开销。首先,利用Nyström方法进行随机采样,建立了采样矩阵和原始矩阵之间的关系;其次,基于乘法更新原理实现矩阵指示器矩阵的迭代更新;最后,在理论上对所设计算法进行了正确性和收敛性分析。在广泛使用的五个真实数据集和三个人工合成数据集上进行测试。实验结果表明,在真实数据集上,所提算法的标准互信息（NMI）平均值为0.45,与k-means聚类算法相比提高了12.50%;运行时间为61.73 s,与传统谱聚类算法相比减少了61.13%;而且表现性能优于层次聚类算法,验证了该算法的有效性。     

无需特征分解的快速谱聚类算法

为了解决样本数较大时，传统谱聚类算法执行特征分解消耗时间过大的问题，提出了一种无需特征分解的快速谱聚类算法，通过乘法更新迭代来降低时间开销。首先，利用Nyström方法进行随机采样，建立了采样矩阵和原始矩阵之间的关系；其次，基于乘法更新原理实现矩阵指示器矩阵的迭代更新；最后，在理论上对所设计算法进行了正确性和收敛性分析。在广泛使用的五个真实数据集和三个人工合成数据集上进行测试。实验结果表明，在真实数据集上，所提算法的标准互信息（NMI）平均值为0.45，与k-means聚类算法相比提高了12.50%；运行时间为61.73 s，与传统谱聚类算法相比减少了61.13%；而且表现性能优于层次聚类算法，验证了该算法的有效性。     

基于CAN总线的客车轻便换档操控系统

文章介绍了符合CAN2.0B协议的CAN总线在客车轻便换档操控系统中的应用.重点阐述了以Philips公司生产的一款内嵌CAN控制器的微处理器P87C591为核心的CAN智能节点在此系统中的软硬件实现.