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本文以嵌入式应用为背景,提出了一种基于NIOSII的指纹采集系统设计方案,给出了该系统的硬件设计结构和软件算法,并利用NIOSII定制指令来加速实现指纹图像预处理算法。实验结果表明,该系统能够有效采集指纹数据,实时处理并获取指纹有用信息,提高指纹图像增强的效果和速度。 相似文献
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基于DNA计算自组装模型的Diffie-Hellman算法破译(英文) 总被引:1,自引:0,他引:1
DNA自组装计算模型是近年来引人关注的计算模型,已有基于自组装模型的二进制加法、乘法以及有限域中的加法和乘法的讨论.文中利用DNA自组装模型设计的模乘系统,实现了素数P的本原根g连续乘方后模p的数的排列,从而可以在线性时间内求解离散对数,为破译Diffie—Hellman密钥交换算法提供了新的生物方法.该模乘系统使用了Θ(p)种自组装类型,组装的时间复杂度为Θ(p-1).系统最后组装结果提取出报告链后,经过PCR和凝胶电泳读取离散对数结果.该模型扩展了DNA自组装计算模型的应用,为求取离散对数提供了新思路. 相似文献
956.
自组装DNA计算在解决NP问题,尤其在破译密码系统方面,具有传统计算机无法比拟的优势.文中提出了一种用自组装DNA计算破译NTRU公钥密码系统的方法.针对NTRU密码系统的特点,采用DNA瓦片编码信息,借助于瓦片间的粘性末端进行自组装,给出了求解多项式卷积运算的实现方案.在此基础上,通过引入非确定性的指派瓦片,提出了一种破译NTRU系统的非确定性算法.通过创建数以亿计的参与计算的DNA瓦片,该算法可以并行地测试每个可能的密钥,以高概率地输出正确密钥.该方法最大的优点是充分利用了DNA瓦片具有的海量存储能力、生化反应的巨大并行性以及组装的自发有序性.理论分析表明,该方法具有一定的可行性. 相似文献
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959.
基于模糊c-means算法的空间数据分类和预测 总被引:2,自引:0,他引:2
空间分类和预测是空间数据挖掘中一个非常重要的方法,但对它们的研究目前尚处于初始阶段.通过引入空间对象对模糊聚类的模糊隶属度的概念,提出了基于模糊c-means算法的空间数据分类和预测的方法(SFCM),该方法首先用模糊c-means方法对数据集论域空间进行聚类,但由于空间数据具有空间自相关的特性,在用模糊c-means算法进行空间聚类时加入了空间信息,然后计算每个空间对象对所有聚类的模糊隶属度并从中找出模糊隶属度最大的聚类,最后用该聚类中心对象的因变量的值作为该空间对象的因变量的估计值,理论分析和实验结果表明,该算法是有效可行的. 相似文献
960.