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RSA维纳攻击
适用情况 e过大或过小 在e过大或过小的情况下，可使用算法从e中快速推断出d的值。 原理 我不生产原理，我只是原理的搬运工 Wiener 表示如果满足： d < 1维纳滤波和卡尔曼滤波
文章目录 前言一、滤波简介二、匹配滤波器三、维纳滤波器1.时域求解2.维纳-霍夫方程3.系统函数求解例题4.离散维纳滤波器的Z域解5.最佳解例题 四、维纳预测1.预测的定义2.纯预测3.一步线性预测的时域解 五、卡尔曼滤波1.概念及定义2.例题分析3.维纳滤波与卡尔曼滤波的异同判断因果性的方法：什么是【佩里维纳】准则？
要判断一个信号常规的因果性，我们可以通过判断输入输出信号方程来做出比较：如果输出的信号y（t）只与当前的输入信号x（t），或者是过去（之前）的信号x（t-n）相关，那么就可以判定这个信号为因果信号。 但是有些时候我们并不能知道这个输入输出方程，那就要通过佩里维纳准则来判断了。 那么，什么是佩里维纳-辛钦定理
平稳过程的功率谱密度函数与其自相关函数是一对傅里叶变换关系， 自相关函数=E[x(t)*x(t-c)]， 功率谱密度=某一段时域长度为T的信号的频谱的功率(模值平方)除以时域的总长度T，即 对于离散信号来说：自/互相关函数就是对位相乘再求和再取均值，复数就是共轭相乘再求和取均值，实际中均值