针对自适应局部迭代滤波(Adaptive Local Iterative Filtering,ALIF)方法的模态混叠问题,提出了基于伪极值点的自适应局部迭代滤波(Pseudo-extrema-based Adaptive Local Iterative Filtering,PEALIF)方法.此方法采用增加伪极值点的方...针对自适应局部迭代滤波(Adaptive Local Iterative Filtering,ALIF)方法的模态混叠问题,提出了基于伪极值点的自适应局部迭代滤波(Pseudo-extrema-based Adaptive Local Iterative Filtering,PEALIF)方法.此方法采用增加伪极值点的方式使得信号极值点的分布更均匀,有效地抑制模态混叠问题的同时,亦保证了算法分解的顺序性.详细介绍了EPALIF方法的原理,同时构建仿真信号,将此方法与EMD、EEMD、CEEMD和ALIF方法进行分析和对比.结果表明PEALIF在分解能力、抑制模态混叠和抗噪声干扰等方面都具有一定的优越性.最后,将此方法应用在双半内圈轴承故障诊断中,实验结果表明PEALIF方法能获取更突出且易于辨识的故障特征信息,证实了该方法应用在轴承故障诊断分析上的实用性.展开更多
文摘经典区块链中拜占庭容错共识机制使用的公钥数字签名在量子计算机的指数级加速下暴露出脆弱性,存在一定的安全风险。针对拜占庭容错共识机制不具有量子安全性的问题,提出了基于HotStuff的高效量子安全拜占庭容错共识机制EQSH(Efficient Quantum-Secured HotStuff)。首先,为解决现有无条件安全签名(Unconditionally Secure Signatures,USS)通信复杂度高的问题,提出了一种高效的多方环形量子数字签名(Efficient Multi-party Ring Quantum Digital Signatures,EMRQDSs)方案,该方案基于一种环形量子网络,在保证量子安全性、不可伪造性、不可抵赖性以及可转移性的同时,通信复杂度为O(n)。其次,为了消除量子敌手对门限签名的安全威胁,对HotStuff中使用的门限签名进行替换,提出了一种基于密钥分发中心的签名收集方案,该方案可以实现与门限签名同样的效果,通信复杂度为O(n),同时保证了量子安全性。最后,将上述两个方案相结合,应用于HotStuff中,提供了量子安全性;设计了一个起搏器保证了活性;简化了共识信息格式,使用流水线共识流程提高了共识效率。EQSH中没有使用量子纠缠等成本较高的技术,可在现有技术条件下实现,实用价值较高。相较于HotStuff,EQSH具有量子安全性。相较于其他非纠缠型量子安全拜占庭容错共识机制,EQSH首次将通信复杂度降为O(n),具有更佳的性能表现,且对于客户端量子线路数量的需求更低,有利于降低量子网络的架设成本。
文摘针对自适应局部迭代滤波(Adaptive Local Iterative Filtering,ALIF)方法的模态混叠问题,提出了基于伪极值点的自适应局部迭代滤波(Pseudo-extrema-based Adaptive Local Iterative Filtering,PEALIF)方法.此方法采用增加伪极值点的方式使得信号极值点的分布更均匀,有效地抑制模态混叠问题的同时,亦保证了算法分解的顺序性.详细介绍了EPALIF方法的原理,同时构建仿真信号,将此方法与EMD、EEMD、CEEMD和ALIF方法进行分析和对比.结果表明PEALIF在分解能力、抑制模态混叠和抗噪声干扰等方面都具有一定的优越性.最后,将此方法应用在双半内圈轴承故障诊断中,实验结果表明PEALIF方法能获取更突出且易于辨识的故障特征信息,证实了该方法应用在轴承故障诊断分析上的实用性.
