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使用 QFT 的量子线性密钥恢复攻击？
摘要。量子傅里叶变换是量子密码分析的基本工具。在对称密码分析中，依赖于 QFT 的隐藏移位算法（如 Simon 算法）已用于对某些非常特殊的分组密码进行结构攻击。傅里叶变换也用于经典密码分析，例如 Collard 等人引入的基于 FFT 的线性密钥恢复攻击（ICISC 2007）。此类技术是否可以适应量子环境至今仍是一个悬而未决的问题。在本文中，我们介绍了一种使用 QFT 进行量子线性密钥恢复攻击的新框架。这些攻击大致遵循 Collard 等人的经典方法，因为它们依赖于对关联状态的快速计算，其中实验关联不是直接可访问的，而是编码在量子态的振幅中。实验相关性是一种统计数据，对于好的密钥，该统计数据预计会更高，并且在某些情况下，增加的幅度会相对于对密钥的穷举搜索产生加速。同样的方法还产生了一系列新的结构攻击，以及使用经典已知明文查询的二次方以外的量子加速的新例子。
数字接收器将 DSP 带入无线电频率 - Pentek
随着数字接收器和高速数字化仪的出现，现代数字信号处理技术的优势已应用于无线电频率。数字接收器芯片对采样的射频信号进行下变频、低通滤波和抽取。由此产生的带宽和采样率降低使得执行实时计算（如 FFT 频谱分析）成为可能。多家制造商提供数字接收器芯片，包括 Graychip、Intersil 和 Analog Devices。Graychip 于 1990 年推出的第一款单芯片数字接收器是 GC1011 窄带接收器。Intersil（当时为 Harris）于 1992 年推出了其第一款芯片 HSP 50016。现在有许多数字接收器设备可供选择，以及用于将此电路整合到门阵列中的 IP 核。在本文中，我们将概述经典的模拟超外差接收器，并将其与数字接收器进行比较。如果您不想组装自己的电路板，您会很高兴知道，电路板制造商现在可以提供实现 COTS 平台数字接收器系统所需的现成电路板和软件。为此，我们将为您提供一个示例，说明如何使用 Pentek 提供的电路板组装数字接收器和信号分析系统的大部分。
使用机器学习和神经网络对脑电信号进行情感分析
摘要 — 情绪对人的思维方式和与他人的互动方式有重大影响。它是人的感觉与行为之间的纽带，或者可以说它有时会影响一个人的生活决定。由于情绪及其反映的模式因人而异，因此必须基于对广泛人群区域有效的方法进行探究。为了提取特征并提高准确性，使用脑电波或脑电图信号进行情绪识别需要实施有效的信号处理技术。人机交互技术的各种方法已经存在了很长时间，近年来，研究人员在使用脑信号自动理解情绪方面取得了巨大成功。在我们的研究中，使用 SVM（支持向量机）、KNN（K 最近邻）和高级神经网络模型 RNN（循环神经网络）对从著名的公开数据集 DEAP 数据集收集的脑电图信号进行了几种情绪状态的分类和测试，并使用 LSTM（长短期记忆）进行训练。本研究的主要目的是改进使用脑信号提高情绪识别性能的方法。另一方面，情绪会随着时间而变化。因此，我们的研究也考察了情绪随时间的变化。索引词 — 情绪识别、EEG 信号、DEAP 数据集、fft、机器学习、SVM、KNN、DEAP、RNN、LSTM
基于机器学习的基于机器学习的预测维护，用于旋转机械中的故障检测：案例研究
在工业生产领域，状况监测在确保旋转机械的可靠性和寿命方面起着关键作用。由于大多数生产设施都严重依赖振动分析，因此它已成为条件监测实践的基石。但是，对振动信号的手动分析是一项耗时且专业的密集型任务，通常需要专门的领域知识。当前的研究通过提出一种新型的半自动诊断系统来解决上述挑战。该方法以快速傅立叶变换（FFT）频谱的形式利用历史振动数据。系统通过将频率范围划分为预定义的垃圾箱，并求和每个垃圾箱内的能量值，从而从频域中提取能量特征。随后，根据相应的机器条件将每个数据点标记为标记，从而使系统能够通过使用机器学习模型来学习诊断模式。这种方法通过最少的手动干预促进了有效而准确的诊断。产生的数据集有效地表示并提供了可解释的结果。支持向量机（SVM）和集成算法可立即诊断出故障，并以最小的错误率诊断。所提出的系统能够提供早期警告，从而防止进一步的恶化和计划外的下降。使用现实世界数据的实验验证证明了系统的功效，其准确性超过90％。
优化使用混合能源存储系统的电动汽车中的能源管理的低通滤波器截止频率
减轻运输部门的污染需要部署零排放解决方案，例如电动汽车（EV）。电动汽车的一个重大挑战是电池的寿命有限，一个钥匙和昂贵的组件。为了避免此问题，潜在的解决方案在于电池与超级电容器的整合以创建混合储能系统（HESS）。这种组合显然可以降低电池的峰值电流，从而延长其寿命，并最终导致电动汽车的长期成本效益。HESS的关键组成部分是能源管理策略（EMS），其任务是优化能量分布。低通滤波器（LPF）用作简单的实时EMS。当前的研究介绍了一种新的方法，用于确定LPF的最佳截止频率，该方法用微调（RPFT）称为Ragone图。Ragone图为电池和驱动周期提供了一般的截止频率，同时采用微调来优化它。仿真结果表明，RPFT方法的表现优于快速傅立叶变换（FFT）方法，从而证明了其功效。RPFT的应用导致电池峰值电流和电池电流均方根（BCRMS）的降低分别减少了29.80％和9.99％。本研究提供了改善电动汽车能源管理的宝贵见解，并强调了RPFT方法在延长电池寿命并提高电动汽车的成本效益方面的潜力。
非侵入性脑刺激能调节人脑的峰值阿尔法频率吗？系统评价和荟萃分析
缩写列表：AG，角回；CES，经颅电刺激；CI，置信区间；COBIDAS，数据分析和共享最佳实践委员会；CoG，重心；DLPFC，背外侧前额皮质；EEG，脑电图；FEF，额叶眼区；FFT，快速傅里叶变换；IAF，个体阿尔法频率；ICA，独立成分分析；IPS，顶内沟；ITPC，经颅间相位相干性；LTD，长期抑郁；LTP，长期增强；mA，毫安；MD，平均差异；MEEG，脑磁图和脑电图；MEG，脑磁图；MRI，磁共振成像；MT，运动阈值；NIBS，非侵入性脑刺激；OSF，开放科学框架；otDCS，振荡经颅直流电刺激； PAF，峰值 alpha 频率；PICO，参与者，干预，控制，结果；PRISMA，系统评价和荟萃分析的首选报告项目；PROSPERO，国际系统评价前瞻性注册库；RINCE，减阻非侵入性皮层电刺激；rTMS，重复经颅磁刺激；SE，标准误差；SM，感觉运动；STDP，尖峰时间依赖性可塑性；SWiM，无需荟萃分析的综合；tACS，经颅交流刺激；TBS，Theta 爆发刺激；tDCS，经颅直流刺激；tES，经颅电刺激；TMS，经颅磁刺激；tRNS，经颅随机噪声刺激。
利用双峰 SSMVEP 提高 BCI 性能
稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 是一种广泛使用的脑机接口 (BCI) 范式，因其多目标能力和有限的脑电图电极要求而受到重视。传统的 SSVEP 方法经常因闪烁的光刺激而导致视觉疲劳和识别准确率下降。为了解决这些问题，我们开发了一种创新的稳态运动视觉诱发电位 (SSMVEP) 范式，该范式融合了运动和颜色刺激，专为增强现实 (AR) 眼镜设计。我们的研究旨在增强 SSMVEP 反应强度并减轻视觉疲劳。实验在受控的实验室条件下进行。使用 EEGNet 的深度学习算法和快速傅里叶变换 (FFT) 分析脑电数据，以计算分类准确率并评估反应强度。实验结果表明，双模态运动-颜色融合范式显著优于单模态SSMVEP范式和单色SSVEP范式，在中等亮度（M）和C=0.6的面积比下，准确率最高可达83.81%±6.52%。客观测量和主观报告均证实了双模态运动-颜色融合范式的信噪比（SNR）有所提高，视觉疲劳有所减轻。研究结果验证了双模态运动-颜色融合范式在基于SSVEP的脑机接口（BCI）中的应用前景，能够同时提升脑部反应强度和用户舒适度。
电力电子与电力系统课程大纲
1. 计算技能：基本编程结构：数据类型、数组、指针、链接列表和树、语句、I/O、条件、循环、函数、类/对象。 2. 通信技术：通信标准、2G/3G/4G/5G、ZigBee、BLE、Wi-Fi、LTE、IEEE 802.11x、数据速率、覆盖范围、功率、计算、带宽、传感、处理、通信供电、通信网络、拓扑、层/堆栈架构、QoS。 3. 通信系统：通信系统的物理层描述、量化、数据格式化和成帧、点对点链路的容量、链路预算分析、多址技术、网络路由 4. 数据分析：组合学、有限样本空间上的概率、联合和条件概率、独立性、总概率；贝叶斯规则及应用。 5. 数字通信：通带表示、基带等效 AWGN 信道、数据调制和解调、调制波形的合成、离散数据检测、加性高斯白噪声 (AWGN) 信道、使用匹配滤波器实现信噪比 (SNR) 最大化、AWGN 信道的误差概率、MAP 和 ML 检测、数字调制技术、无线信号传播和信道模型。6. 数字信号处理：采样、连续和离散时间变换、LTI 系统的频域分析、FFT 实现、算法、滤波器设计：IIR 和 FIR 滤波器、采样率转换。
A 类 HTAWS 警告通告 - 民航局
AGL 地平面以上 AHCAS 先进直升机驾驶舱和航空电子系统 AHRS 姿态航向参考系统 AMC 可接受的合规方式（EASA） AVAD 自动语音警报装置 CAA 民航局 CAT 商业航空运输 CFIT 可控飞行撞地 CS 认证规范（EASA） CWP 中央警告面板 DH 决断高 DMAP 数字地图 EASA 欧洲航空安全局 EGPWS 增强型近地警告系统 EHSIT 欧洲直升机安全实施小组 ETSO 欧洲技术标准令 FAA 美国联邦航空管理局 FDM 飞行数据监控 FFT 快速傅立叶变换 FMS 飞行管理系统 FND 飞行导航显示 FLTA 前视地形规避 GPWS 近地警告系统 GS 地速 HTAWS 直升机地形感知与警告系统 IAS 指示空速 ICS 内部通信系统 IFR 仪表飞行规则 ILS 仪表着陆系统 LRU 线路可更换单元 MFD 多功能显示器 MISD 任务显示 MTOW 最大值起飞重量 NAVD 导航显示 NCO 非商业运营 NM 海里 OEM 原始设备制造商 PF 飞行飞行员 PFD 主飞行显示器 PM 监控飞行员 PNF 不飞行飞行员 RA（也称为 RADALT）雷达高度计
009-104 FY-24 NAVSEA 标准项目 FY-24 项目编号
NAVSEA 标准项目 FY-24 项目编号：009-104 日期：2022 年 10 月 25 日 类别：II 1。范围：1.1 标题：振动测试和分析；完成 2.参考文献： 2.1 S9073-AX-SPN-010/MVA，振动分析，机械 2.2 设备技术手册 3.要求： 3.1 人员最低资格： 3.1.1 对于振动测试，人员必须具有相当于 1,000 工时的综合经验：振动概念和术语、振动设备的使用、执行设备校准、使用电子数据收集器监测和记录振动数据、传感器安装盘和块的连接、传感器的选择和位置、计算机器频率，并具有振动研究所颁发的合格振动类别 I 认证，或同等经验和培训。3.1.2 对于振动分析，人员必须具备相当于 3,000 工时的经验：使用 FFT 分析仪和数据采集器、识别机械故障、执行频谱分析、执行振动测试，并了解所涉及的工程单位，拥有振动研究所颁发的合格振动类别 II 认证，或同等经验和培训。3.1.3 在振动测试开始前 7 天，以硬拷贝或经批准的可转让媒体形式向监督人员提交一份清晰的书面证明人员资质的副本。3.1.3.1 向监督人员提交任何认证和/或人员变更。3.2 按照 2.1 完成设备的振动测试和分析，使用船舶适用的振动测试和分析指南 (VTAG) 和以下内容。