伪随机序列的相关性分析及Matlab仿真 m，G生成及相关性分析
基于伪随机序列的微弱光信号测量系统.kdh很不错的论文哦！！
为了准确分析混沌伪随机序列的结构复杂性,采用谱熵算法对Logistic映射、Gaussian映射和TD-ERCS系统产生的混沌伪随机序列复杂度进行了分析。谱熵算法具有参数少,对序列长度N(唯一参数)和
自己写的一个C语言实现的序列密码，希望能对有需要的人有一点参考作用
主要介绍了C#实现随机数产生类,实例分析了C#随机数的实现技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
摘要:通过分析各种伪随机序列生成方法,提出了一种基于M 序列的连续抽样方法,可以生 成满足自适应光学系统SPGD 控制算法要求的多路、相互独立以及服从伯努利分布的伪随机序 列。该方法适合于用FPGA
应用于相关辨识中的维纳滤波反卷积算法对噪声的适应性不理想,辨识效果不佳。据此分析了维纳滤波反卷积算法在对大地辨识的过程中对噪声适应性不理想的原因,并提出了相应的改进算法:根据检测系统冲激响应的频谱范围
用java语言编写的产生一个N位随机序列的代码
c# 随机数的产生， c#(vs2008)
C语言和汇编语言的区别
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