具有八值Walsh谱的布尔函数的构造

布尔函数在编码理论、对称密码学和序列设计中起着重要作用.Walsh变换是研究布尔函数密码学性质的重要工具.本文利用两类bent函数在4个不同点的函数值互补,构造两类具有八值Walsh谱的布尔函数,并确定它们的Walsh谱值分布.

基于Walsh级数法层合梁自由振动分析

本文提出了一种基于Walsh级数离散化方法(WSM)的频率求解方法,对具有一般边界条件的层合梁进行了自由振动分析.采用考虑剪切效应和转动惯量的一阶剪切变形理论建立了层合梁理论模型,采用边界权重参数等效一般边界条件.以Walsh级数作为基函数离散位移最高阶导数再进行积分,由边界条件确定这一过程中产生的积分常数.将离散后的位移与转角代入控制方程转化为单变量线性方程.在此基础上,通过求解线性代数方程,可以得到复合材料层合梁的频率.对照现有文献计算结果,得到WSM法具有较好的收敛性和精度的结论.

基于Walsh函数调制的单帧图像深度学习相位反演技术

远场相位反演存在简并态,复原波前容易出现多解问题。相较于传统的迭代算法,结合了相位调制与深度学习的相位反演方法不仅显著降低了计算复杂度,还可有效地解决多解问题。这种方法实时性强,结构简洁,显示出其独特的优势。使用不同的沃尔什函数(Walsh)对相位进行调制,采取深度学习的方法训练卷积神经网络从调制后单帧远场强度图中获得第4~30项Zernike系数从而复原出原始波前,解决了相位反演多解问题。对于3~15 cm大气相干长度的湍流像差的残差波前,其RMS与原始波前RMS的比值可达7.8%。深入研究了Zernike阶数、随机噪声、遮挡以及强度图分辨率等多种因素对波前复原精度的影响。研究结果表明,这种基于深度学习的相位反演方法在复杂的环境中展现出了良好的鲁棒性。

基于Walsh码的RFID并行识别碰撞树算法

针对大规模标签场景下,改进碰撞树(ICT)算法中碰撞时隙较多且有多个碰撞位时无法并行识别多标签的问题,提出一种基于Walsh码的RFID并行识别碰撞树(PICT)算法。PICT算法引入Walsh同步正交码与碰撞树协议相结合,对ICT算法中发生多位碰撞时的标签使用Walsh码进行扩频,具有唯一Walsh码的标签通过不同的子信道与阅读器通信,实现多标签并行识别。理论与实验分析表明,PICT算法相比同类算法所需系统总时隙数更少,并且具有更高的系统识别率,适合大规模标签的快速识别。

布尔函数的Walsh谱绝对值分布及其性质研究

提出并研究了布尔函数的Walsh谱绝对值分布。指出布尔函数Walsh谱绝对值分布在仿射变换下的不变性,计算了n(n≤5)元布尔函数的Walsh谱绝对值分布,研究了Walsh谱绝对值分布与Walsh谱支撑和Walsh谱中非零取值个数以及其他一些密码学难题的联系,最后研究了布尔函数的Walsh谱绝对值分布的大小。

M序Walsh变换的快速算法设计

讨论了 Walsh函数系的一种序—逆 Walsh序 ( M序 ) .利用矩阵分解法设计了 4种 M序的快速

一类特殊的离散Walsh-Haar变换的快速算法

利用Walsh-Haar矩阵HKRm+1的递归性以及Walsh序的离散Walsh变换的快速算法,提出了一类特殊的Walsh序的离散Walsh-Haar变换的快速算法.该变换的特殊性在于Walsh-Haar函数系与Haar函数系一样,其演化生成时的伸缩比均为R=2.采用对输入数据奇偶二分及对变换结果数据对半二分,如此对一个KRm+1点的数据经过m+1步加上logK步二分以及若干次调序后,便得到变换结果.本设计方法可用于研究其他序的伸缩比为2的离散Walsh-Haar变换的快速算法.

关于逆Walsh序的快速Walsh变换算法研究

从Walsh变换算法出发,总结出快速算法中的二分技术设计思路,提出了逆Walsh序的快速Walsh变换算法,给出了逆Walsh序的算法的流程图,为算法在图像处理中的实际应用打下基础。

离散Walsh-Haar变换的快速算法

Walsh-Haar函数系是一种具有良好的全局/局部性质的函数系,与其对应的离散变换是一种正交变换,有着广阔的应用前景。该文给出了离散Walsh-Haar变换及其逆变换的定义,并运用二分技术得到了离散Walsh-Haar变换的快速算法。文中的设计思想和方法可用于研究其它序的离散Walsh-Haar变换和其它的正交变换的快速算法。

布尔函数性质Walsh谱和算术Walsh谱

经典的Walsh谱技术是研究布尔函数性质的有效方法,算术Walsh变换是一种新提出的带进位的Walsh变换,定义多元2-adic数上的加法和乘法运算,构建一种新的环结构,是对经典Walsh变换的带进位计算的模拟。对两种Walsh谱变换的性质进行了比较,并证明了对称布尔函数的算术Walsh变换是实值对称函数。具有相同汉明重量的点具有相同的算术Walsh系数。

Walsh序Walsh变换的快速算法及实现

运用序码分析法，考察了Ｗａｌｓｈ序Ｗａｌｓｈ变换的快速算法设计及其直接实现技术，避免了调序操作．实验表明，这样设计出的算法计算机容易实现且效率高．

多维离散Walsh变换快速算法设计

在分析二维离散Walsh变换形式化描述的基础上,以二维Walsh变换为例设计了一类多维离散型Walsh变换的快速算法,分析了该算法的性能,指出这类算法形式多样,应用广泛。

两种新Walsh变换方阵定序法及其快速算法设计

从Walsh函数演化生成的观点出发,提出了两种新的Walsh变换方阵的定序法,并且利用二分技术建立了它们的快速算法。

关于Chrestenson谱和Walsh谱的性质

给出了Chrestenson谱三个性质的证明,并且给出了Walsh谱一个性质的证明.

基于Walsh函数的多频率同步信号合成方法

多频率同步(MFS)激励信号源是实现生物电阻抗频谱多频率快速测量的关键,但目前尚无理想解决方案。通过研究提出了一种基于Walsh函数的MFS信号合成方法,论述了MFS信号的合成原理及合成步骤,并给出了5频率同步信号f(5,t)的合成实例及其FPGA实现方法。傅里叶级数分析表明,f(5,t)在其5个主谐波分量上的幅值较大,其功率之和占据信号平均总功率的73.91%,且具有相同的零初始相位。合成的MFS信号的主谐波个数可根据需要进行选择,且主谐波的频率也可以通过改变FPGA的工作时钟来调整,信号易于调节和实现,是一种理想的、可用于BIS快速测量的多频率同步激励信号源。

基于Walsh变换的图像置乱程度评价方法

图像的置乱变换在信息隐藏和数字水印中有广泛的应用,对图像置乱程度的评价是非常重要的,它能帮助判定用怎样的置乱变换和对图像进行多少次置乱,才能获得好的信息隐藏隐蔽性和鲁棒性。利用Walsh变换的能力集中特性,并考虑置乱程度应满足的性质,提出了基于Walsh变换的图像置乱程度评价方法,实验表明所给出的评价方法能较好地刻划图像的置乱程度,与人的主观评价更接近。

基于Walsh变换的多电平逆变器谐波消除技术(英文)

将Walsh函数引入到多电平逆变器选择性消谐法(SHE)开关角的求解中。为此,在介绍Fourier-Walsh变换的基础上,得出了级联型多电平逆变器基于Walsh函数的消谐模型,并提出了一种快速求解消谐模型在基波幅值整个变化范围内开关角的全部解的方法。应用分析表明所提方法是可行的,级联型多电平逆变器开关角的解是关于基波幅值的分段线性方程。因此,所得的分段线性方程解决了逆变器SHEPWM技术在线求解开关角的难题。最后,多个算例的计算结果和实验结果证实了该方法的正确性。

基于Walsh变换的特定谐波消除脉宽调制技术在动态电压恢复器中的应用

基于Walsh变换的特定消谐PWM(selective harmonic elimination PWM,SHEPWM)方法把其对应的Fourier域内的超越非线性方程转化为线性代数方程,在合适的初始条件下,能得到基波幅值和开关角的分段线性关系,从而可实现在线调压和谐波抑制,特别适用于动态电压恢复器(dynamic voltage restorer,DVR)逆变器的控制。本文介绍了Walsh函数,分析了Walsh域SHE线性方程的建立和求解过程,提出了以质心PWM技术产生初始开关角分布模式的方法,有效提高了计算效率,并且针对SHEPWM脉冲的谐波分布特点,给出了逆变器的滤波器设计原则和方法。在200 kVA 级DVR上的实验结果表明,逆变器在整个电压范围内能有效抑制各次谐波并有良好的动态特性,证实了该方法的可行性和有效性。

基于分段抽取软判决加权Walsh Hadamard变换的卷积码识别算法

针对低信噪比环境下卷积码识别研究存在的不足,提出一种基于分段抽取软判决加权Walsh Hadamard变换(WHT)的卷积码识别算法。该算法利用接收比特的解调软判决信息求取软判决频次序列,并构造加权Walsh Hadamard矩阵,从而识别得到基本校验序列。利用基本编码矩阵构造规则,最终实现记忆长度及基本生成矩阵的识别。算法结合分段抽取思想,降低了所需运行存储量。仿真实验表明,该算法可在低信噪比环境下对不同码率卷积码进行有效识别,具有较好的容错性,且对大约束度的卷积码性能提高更为显著。

基于Walsh变换的GPS C/A码快速捕获算法

根据m序列的相移组合多项式,给出Walsh序列与m序列行对应关系的计算方法.利用Walsh序列与Gold序列的映射关系,提出利用移位相加电路减小矩阵运算量的方法,解决Gold序列的快速相关运算问题.采用连续帧相关的方法,消除导航信号符号跳变对相关运算的影响,同时,针对GPS卫星码字的特点,提出了一种多星捕获方法,利用第一颗卫星的捕获运算结果,减小后续卫星捕获的计算量.