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🔥 内容介绍
在数字通信系统中,为了保护数据的安全性和保密性,通常需要对信号进行加密处理。数据加密标准(DES)是一种广泛使用的对称密钥加密算法,它可以对二进制数字信号进行加密和解密。本文将介绍基于DES的二进制数字信号加密解密原理和实现方法。
DES算法简介
DES算法是一种分组密码算法,它将明文数据分组为64比特的块,并使用一个64比特的密钥对每个分组进行加密或解密。DES算法的加密过程主要包括以下步骤:
- **初始置换(IP):**将64比特的明文分组进行初始置换,得到一个新的64比特分组。
- **密钥置换(PC-1):**将64比特的密钥进行置换,得到一个56比特的子密钥。
- **16轮迭代:**对明文分组进行16轮迭代加密,每轮迭代包括以下步骤:
- **左移(LS):**将子密钥左移一定位数。
- **扩展置换(E):**将32比特的子密钥扩展为48比特。
- **异或(XOR):**将扩展后的子密钥与明文分组进行异或运算。
- **S盒置换:**将异或后的分组分为8个6比特的块,并通过S盒进行置换。
- **P盒置换:**将S盒置换后的分组进行P盒置换。
- **逆初始置换(IP-1):**对加密后的分组进行逆初始置换,得到64比特的密文分组。
DES算法的解密过程与加密过程类似,但使用的是子密钥的逆序。
基于DES的二进制数字信号加密解密
基于DES的二进制数字信号加密解密过程如下:
加密过程:
- 将二进制数字信号分组为64比特的块。
- 对每个分组进行DES加密算法。
- 将加密后的分组连接起来,得到加密后的信号。
解密过程:
- 将加密后的信号分组为64比特的块。
- 对每个分组进行DES解密算法。
- 将解密后的分组连接起来,得到解密后的信号。
基于DES的二进制数字信号加密解密是一种简单易用的加密方法,可以有效保护数据的安全性和保密性。通过了解DES算法的原理和实现方法,可以灵活地将DES算法应用于各种数字通信系统中。
📣 部分代码
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%---------------------- DES加密、解密程序 -----------------------%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
clear
%%%%%%%%%%--- 生成二进制信号 ---%%%%%%%%%%
N = str2num(char(inputdlg('请输入信号码元个数:'))); % 码值个数
r = rand(1,N); % 产生N个0~1之间随机均匀分布的数据以生成随机二进制码
for i = 1:N % 生成N个二进制码
if r(i) >= 0.5
r(i) = 1;
else
r(i) = 0;
end
end
%%%%%%%%%%------ 生成密钥 ------%%%%%%%%%%
key1 = char(inputdlg('请输入加密密钥(7位):')); % 加密密钥
key2 = char(inputdlg('请输入解密密钥(7位):')); % 解密密钥
%%%%%%%%%%---- 信号加密解密 ----%%%%%%%%%%
[r_encrypt,r_length] = DES_Encrypt(r,key1); % 信号加密
r_decrypt = DES_Decrypt(r_encrypt,key2,r_length); % 信号解密
%%%%%%%%%%-------- 绘图 --------%%%%%%%%%%
count = 100; % 每个码元持续时间中的采样点个数
R = zeros(1,length(r)*count);
R_encrypt = zeros(1,length(r_encrypt)*count);
R_decrypt = zeros(1,length(r_decrypt)*count);
for i = 1:length(r)*count % 生成各采样点对应的信号码值
R(i) = r(((i-1)-mod((i-1),count))/count+1);
end
for i = 1:length(r_encrypt)*count % 生成各采样点对应的加密码值
R_encrypt(i) = r_encrypt(((i-1)-mod((i-1),count))/count+1);
end
for i = 1:length(r_decrypt)*count % 生成各采样点对应的解密码值
R_decrypt(i) = r_decrypt(((i-1)-mod((i-1),count))/count+1);
end
figure
subplot(3,1,1)
plot(0:1/count:length(r)-1/count,R,'k','LineWidth',2)
axis([0,50,-1,2])
title('数据信号')
grid on
subplot(3,1,2)
plot(0:1/count:length(r_encrypt)-1/count,R_encrypt,'k','LineWidth',2)
axis([0,50,-1,2])
title('加密信号')
grid on
subplot(3,1,3)
plot(0:1/count:length(r_decrypt)-1/count,R_decrypt,'k','LineWidth',2)
axis([0,50,-1,2])
title('解密信号')
grid on
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类