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  • 常见的加密算法可以分为对称加密算法、非对称加密算法和摘要算法,数字签名使用了非对称加密算法和摘要算法来保证数据传输的完整性和安全性。数字证书由权威的CA机构颁发,用于互联网通信时验证通信实体的身份。一、...

      常见的加密算法可以分为对称加密算法、非对称加密算法和摘要算法,数字签名使用了非对称加密算法和摘要算法来保证数据传输的完整性和安全性。数字证书由权威的CA机构颁发,用于互联网通信时验证通信实体的身份。

    一、对称加密

      对称加密指加密和解密使用相同密钥的加密算法,也称为单密钥加密。他的特点是算法公开、计算量少、加密速度快,对于同样大小的传输对象,对称加密效率通常为非对称加密的千倍左右,因此通常被广泛应用于很多加密协议的核心工作(如https在真正数据通信时就使用的对称加密算法)。对称加密算法的缺点是加解密使用同一把密钥,一旦一方密钥泄露,传输的数据就存在安全风险。此外,与多方的通信需要使用不同的密钥,通信双方需要管理大量的密钥。

      常见的对称加密算法有:DES3DESAESRC4IDEA

    二、非对称加密

      非对称加密使用一对公钥和私钥来加密通信数据,也称为双密钥加密。公钥和私钥是成对出现的,通信数据使用公钥加密后,只能通过对应私钥来解密,同样使用私钥加密后也只能通过公钥来解密查看。公钥是对外公开的,外界通信方可以很容易获取到,而私钥是不公开的,只存在于己方。服务器使用私钥加密数据往外传输时,可以被持有公钥的客户端解密查看,但客户端使用公钥加密数据传输给服务端时,数据是严格安全的,只有服务器使用私钥才能解密查看。因此非对称密钥数据通信是单向安全的,客户端使用服务端的公钥加密数据传向服务端是严格加密安全的

      非对称加密的主要用途:① 单向传输加密数据,防止中间人攻击。使用公钥加密数据并传输给接受者,可以确保只有接受者才能获得明文信息,一般用于交换对称密钥;② 身份验证和数据校验。发送方使用私钥加密明文数据的hash值,并将明文、加密后的数据和公钥一起发送给接收方,接收方只需要通过公钥解密密文,然后与相同hash算法获取明文的hash值进行比较,一致则说明明文数据没有被篡改,一般用于数字签名

      常见的非对称加密算法有:RSADSADiffie-HellmanECC等。

    三、摘要算法

      摘要算法也称为哈希算法、散列算法,可以将任意长度的数据转换成一个定长的、不可逆的数字。只要原文本不同,计算的结果必然不同(几乎不用考虑重复的情况)。摘要算法用于对比信息源是否一致,因为只要数据源发生变化,得到的摘要信息必然不同,通常用于签名校验。

      常见的摘要算法有:MD5SHA-1MACCRC等;

    四、数字签名

      数字签名是非对称加密算法和摘要算法的一种应用,能够保证信息在传输过程中不被篡改,也能保证数据不能被伪造。使用时,发送方使用摘要算法获得发布内容的摘要,然后使用私钥对摘要进行加密(加密后的数据就是数字签名),然后将发布内容、数字签名和公钥一起发送给接收方即可。接收方接收到内容后,首选取出公钥解密数字签名,获得正文的摘要数据,然后使用相同的摘要算法计算摘要数据,将计算的摘要与解密的摘要进行比较,若一致,则说明发布内容没有被篡改。 

      实际上,单一的数字签名应用,可能会存在安全风险。假设发送方为A,接收方为B,出现的一个不安全分子为M,原本A将发布内容、数字签名和A的公钥发送给B,结果半道被M截获了,M修改了发布内容,用自己的私钥生成了数字签名,然后将修改的发布内容、M的数字签名、M的公钥发送给了B,B接收时验证一样可通过,但实际上接收的已经是被篡改的数据(见图1)。实际使用中,数字签名常常同数字证书一同出现

    图1 单一数字签名被中间人攻击示意图

    五、数字证书

      数字证书是由权威的CA机构颁发的无法被伪造的证书,用于校验发送方实体身份的认证。解决如上问题,只需要发送方A找一家权威的CA机构申请颁发数字证书,证书内包含A的相关资料信息以及A的公钥,然后将正文A、数字证书以及A生成的数字签名发送给B,此时中间人M是无法篡改正文内容而转发给B的,因为M不可能拥有这家CA的私钥,无法随机制作数字证书。当然,如果M也申请了同一家CA的数字证书并替换发送修改后的正文、M的数字证书和M的数字签名,此时B接收到数据时,会校验数字证书M中的信息与当前通信方是否一致,发现数字证书中的个人信息为M并非A,说明证书存在替换风险,可以选择中断通信。

      为什么CA制作的证书是无法被伪造的?其实CA制作的数字证书内还包含CA对证书的数字签名,接收方可以使用CA公开的公钥解密数字签名,并使用相同的摘要算法验证当前数字证书是否合法。制作证书需要使用对应CA机构的私钥,因此CA颁发的证书是无法被非法伪造的(CA的私钥泄露不在考虑讨论与考虑范围内)。

      数字证书签名的基础就是非对称加密算法和数字签名,其无法伪造的特性使得其应用面较广,HTTPS中就使用了数字证书来保证握手阶段服务端传输的公钥的可靠性。

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  •  常见的数字量模块(还有更高端和更低端的,使用方法都一样) EL1809和EL2809(16路数字输入和输出模块)  贝福模块的一个优点就是模块化结构(你可以选择要多少个数字输入输出,模拟量输入输出,也可以...
    常见的模拟量模块(还有更高端和更低端的,使用方法都一样)
    

    EL3054和EL4024(4路模拟量输入和输出模块)

     

    常见的数字量模块(还有更高端和更低端的,使用方法都一样)

    EL1809和EL2809(16路数字输入和输出模块)

     

    贝福模块的一个优点就是模块化结构(你可以选择要多少个数字输入输出,模拟量输入输出,也可以不要,所以扩展IO会非常方便,只需要多加一片就可以了,一片还可以分为2个,4个,8个,16个点的)

     

    右击项目的IO-Devices,然后Scan(如果Scan不可用,请先把TwinCAT切换到Config模式下),然后扫描出来所有的数字量模拟量输入输出

     

    可以先把简单的数字量输入输出做好,先定义一个BOOL类型的数组,注意加了AT%I和AT%Q,分别要和扫描出来的数字输入和输出链接

     

    数字量输出比较简单,可以直接用一个Checkbox来表示数据(修改Variable的属性为对应的数组元素即可),实际测试的时候,勾选表示TRUE,不勾选表示FALSE(可以测试当DO输出的时候,对应的继电器有反应了)

     

    同样使用Checkbox来表示数字输入(可以测试当传感器有输入的时候,对应的方框勾选,没有输入则方框不勾选,即便人为勾选也不会有反应)

     

    对于模拟量输出EL4024来说,输出最终转换成4-20mA的数据

     

    我们可以自己写一个简单的转换(因为真实绑定到端口上的数据是一个INT类型,而我们只知道输入4-20mA这种有意义的数据,可以在某个绑定的变量上修改Display Scaling为4-20来查看对应的mA值),并且我们知道转换过程应该是线性的,给定最低输入4mA的时候,应该实际往绑定INT变量给一个0,给定最高输入20mA的时候,应该输出一个32767

     

    实际测试也确实如此,当AO_0给4-20的时候确实可以在这个数据内变动,同时可以观察到Online的数据也是对的

     

    在实际连接中,我往AO_0端口写入了13.45mA的电流值,可以用万用表测试确实是这么多

     

     

    对于模拟量输入EL3054来说,输入的最终需要转换成4-20mA的数据

     

    转换过程雷同,只不过现在是把0-32767的INT类型输出变成我们能够看懂的4-20mA的输出,具体可以看代码,也是y=kx+b的公式得到的

     

    在实际连接中,我在AI_0端口接了一个电阻,并用万用表测试了电流值,确实和TwinCAT采集到的是一致的

     

     

    更多教学视频和资料下载,欢迎关注以下信息:

    我的优酷空间:

    http://i.youku.com/acetaohai123

     

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  • 常见的数字量模块(还有更高端和更低端的,使用方法都一样) EL1809和EL2809(16路数字输入和输出模块) 贝福模块的一个优点就是模块化结构(你可以选择要多少个数字输入输出,模拟量输入输出,也可以不要,...

    常见的模拟量模块(还有更高端和更低端的,使用方法都一样)

    EL3054和EL4024(4路模拟量输入和输出模块)

     

    常见的数字量模块(还有更高端和更低端的,使用方法都一样)

    EL1809和EL2809(16路数字输入和输出模块)

     

    贝福模块的一个优点就是模块化结构(你可以选择要多少个数字输入输出,模拟量输入输出,也可以不要,所以扩展IO会非常方便,只需要多加一片就可以了,一片还可以分为2个,4个,8个,16个点的)

     

    右击项目的IO-Devices,然后Scan(如果Scan不可用,请先把TwinCAT切换到Config模式下),然后扫描出来所有的数字量模拟量输入输出

     

    可以先把简单的数字量输入输出做好,先定义一个BOOL类型的数组,注意加了AT%I和AT%Q,分别要和扫描出来的数字输入和输出链接

     

    数字量输出比较简单,可以直接用一个Checkbox来表示数据(修改Variable的属性为对应的数组元素即可),实际测试的时候,勾选表示TRUE,不勾选表示FALSE(可以测试当DO输出的时候,对应的继电器有反应了)

     

    同样使用Checkbox来表示数字输入(可以测试当传感器有输入的时候,对应的方框勾选,没有输入则方框不勾选,即便人为勾选也不会有反应)

     

    对于模拟量输出EL4024来说,输出最终转换成4-20mA的数据

     

    我们可以自己写一个简单的转换(因为真实绑定到端口上的数据是一个INT类型,而我们只知道输入4-20mA这种有意义的数据,可以在某个绑定的变量上修改Display Scaling为4-20来查看对应的mA值),并且我们知道转换过程应该是线性的,给定最低输入4mA的时候,应该实际往绑定INT变量给一个0,给定最高输入20mA的时候,应该输出一个32767

     

    实际测试也确实如此,当AO_0给4-20的时候确实可以在这个数据内变动,同时可以观察到Online的数据也是对的

     

    在实际连接中,我往AO_0端口写入了13.45mA的电流值,可以用万用表测试确实是这么多

     

     

    对于模拟量输入EL3054来说,输入的最终需要转换成4-20mA的数据

     

    转换过程雷同,只不过现在是把0-32767的INT类型输出变成我们能够看懂的4-20mA的输出,具体可以看代码,也是y=kx+b的公式得到的

     

    在实际连接中,我在AI_0端口接了一个电阻,并用万用表测试了电流值,确实和TwinCAT采集到的是一致的

     

     

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  • 6种常见的单片机数字滤波算法

    千次阅读 2018-01-26 15:32:43
    在单片机进行数据采集时,会遇到数据随机误差,随机误差是由随机干扰引起,其特点是在相同条件下测量同一时,其大小和符号会现无规则变化而无法预测,但多次测量结果符合统计规律。为克服随机干扰引起

    单片机主要作用是控制外围的器件,并实现一定的通信和数据处理。但在某些特定场合,不可避免地要用到数学运算,尽管单片机并不擅长实现算法和进行复杂的运算。下面主要是介绍如何用单片机实现数字滤波。


    在单片机进行数据采集时,会遇到数据的随机误差,随机误差是由随机干扰引起的,其特点是在相同条件下测量同一量时,其大小和符号会现无规则的变化而无法预测,但多次测量的结果符合统计规律。为克服随机干扰引起的误差,硬件上可采用滤波技术,软件上可采用软件算法实现数字滤波。滤波算法往往是系统测控算法的一个重要组成部分,实时性很强。


    采用数字滤波算法克服随机干扰的误差具有以下优点


    1、数字滤波无需其他的硬件成本,只用一个计算过程,可靠性高,不存在阻抗匹配问题。尤其是数字滤波可以对频率很低的信号进行滤波,这是模拟滤波器做不到的。


    2、数字滤波使用软件算法实现,多输入通道可共用一个滤波程序,降低系统开支。


    3、只要适当改变滤波器的滤波程序或运算,就能方便地改变其滤波特性,这对于滤除低频干扰和随机信号会有较大的效果。


    4、在单片机系统中常用的滤波算法有限幅滤波法、中值滤波法、算术平均滤波法、加权平均滤波法、滑动平均滤波等。


    (1)限幅滤波算法

    该运算的过程中将两次相邻的采样相减,求出其增量,然后将增量的绝对值,与两次采样允许的最大差值A进行比较。A的大小由被测对象的具体情况而定,如果小于或等于允许的最大差值,则本次采样有效;否则取上次采样值作为本次数据的样本。


    算法的程序代码如下:


    #defineA //允许的最大差值

    chardata; //上一次的数据

    char filter()

    {

    chardatanew; //新数据变量

    datanew=get_data(); //获得新数据变量

    if((datanew-data)>A||(data-datanew>A))

    return data;

    else

    returndatanew;

    }


    说明:限幅滤波法主要用于处理变化较为缓慢的数据,如温度、物体的位置等。使用时,关键要选取合适的门限制A。通常这可由经验数据获得,必要时可通过实验得到。


    (2)中值滤波算法

    该运算的过程是对某一参数连续采样N次(N一般为奇数),然后把N次采样的值按从小到大排列,再取中间值作为本次采样值,整个过程实际上是一个序列排序的过程。


    算法的程序代码如下:


    #define N11 //定义获得的数据个数

    char filter()

    {

    charvalue_buff[N]; //定义存储数据的数组

    char count,i,j,temp;

    for(count=0;count

    {

    value_buf[count]=get_data();

    delay(); //如果采集数据比较慢,那么就需要延时或中断

    }

    for(j=0;j

    {

    for(value_buff[i]>value_buff[i+1]

    {

    temp=value_buff[i];

    value_buff[i]=value_buff[i+1];

    value_buff[i+1]=temp;

    }

    }

    returnvalue_buff[(N-1)/2];

    }


    说明:中值滤波比较适用于去掉由偶然因素引起的波动和采样器不稳定而引起的脉动干扰。若被测量值变化比较慢,采用中值滤波法效果会比较好,但如果数据变化比较快,则不宜采用此方法。


    (3)算术平均滤波算法

    该算法的基本原理很简单,就是连续取N次采样值后进行算术平均。


    算法的程序代码如下:


    char filter()

    {

    int sum=0;

    for(count=0;count

    {

    sum+=get_data();

    delay():

    }

    return (char)(sum/N);

    }


    说明:算术平均滤波算法适用于对具有随机干扰的信号进行滤波。这种信号的特点是有一个平均值,信号在某一数值附近上下波动。信号的平均平滑程度完全到决于N值。当N较大时,平滑度高,灵敏度低;当N较小时,平滑度低,但灵敏度高。为了方便求平均值,N一般取4、8、16、32之类的2的整数幂,以便在程序中用移位操作来代替除法。


    (4)加权平均滤波算法

    由于前面所说的“算术平均滤波算法”存在平滑度和灵敏度之间的矛盾。为了协调平滑度和灵敏度之间的关系,可采用加权平均滤波。它的原理是对连续N次采样值分别乘上不同的加权系数之后再求累加,加权系数一般先小后大,以突出后面若干采样的效果,加强系统对参数变化趋势的认识。各个加权系数均小于1的小数,且满足总和等于1的结束条件。这样加权运算之后的累加和即为有效采样值。其中加权平均数字滤波的数学模型是:


    式中:D为N个采样值的加权平均值:XN-i为第N-i次采样值;N为采样次数;Ci为加权系数。加权系数Ci体现了各种采样值在平均值中所占的比例。一般来说采样次数越靠后,取的比例越大,这样可增加新采样在平均值中所占的比重。加权平均值滤波法可突出一部分信号抵制另一部分信号,以提高采样值变化的灵敏度。

    样例程序代码如下:


    char codejq[N]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12}; //code数组为加权系数表,存在程序存储区

    char codesum_jq=1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;

    char filter()

    {

    char count;

    char value_buff[N];

    int sum=0;

    for(count=0;count

    {

    value_buff[count]=get_data();

    delay();

    }

    for(count=0;count

    sum+=value_buff[count]*jq[count];

    return(char)(sum/sum_jq);

    }


    (5)滑动平均滤波算法

    以上介绍和各种平均滤波算法有一个共同点,即每获取一个有效采样值必须连续进行若干次采样,当采速度慢时,系统的实时得不到保证。这里介绍的滑动平均滤波算法只采样一次,将一次采样值和过去的若干次采样值一起求平均,得到的有效采样值即可投入使用。如果取N个采样值求平均,存储区中必须开辟N个数据的暂存区。每新采集一个数据便存入暂存区中,同时去掉一个最老数据,保存这N个数据始终是最新更新的数据。采用环型队列结构可以方便地实现这种数据存放方式。


    程序代码如下:


    char value_buff[N];

    char i=0;

    char filter()

    {

    char count;

    int sum=0;

    value_buff[i++]=get_data();

    if(i==N)

    i=0;

    for(count=0;count

    sum=value_buff[count];

    return (char)(sum/N);

    }


    (6)低通滤波

    将普通硬件RC低通滤波器的微分方程用差分方程来表求,变可以采用软件算法来模拟硬件滤波的功能,经推导,低通滤波算法如下:


    Yn=a* Xn+(1-a) *Yn-1

    式中 Xn——本次采样值

    Yn-1——上次的滤波输出值;

    ,a——滤波系数,其值通常远小于1;

    Yn——本次滤波的输出值。


    由上式可以看出,本次滤波的输出值主要取决于上次滤波的输出值(注意不是上次的采样值,这和加权平均滤波是有本质区别的),本次采样值对滤波输出的贡献是比较小的,但多少有些修正作用,这种算法便模拟了具体有教大惯性的低通滤波器功能。滤波算法的截止频率可用以下式计算:


    fL=a/2Pit pi为圆周率3.14…

    式中 a——滤波系数;

    , t——采样间隔时间;

    例如:当t=0.5s(即每秒2次),a=1/32时;

    fL=(1/32)/(2*3.14*0.5)=0.01Hz


    当目标参数为变化很慢的物理量时,这是很有效的。另外一方面,它不能滤除高于1/2采样频率的干搅信号,本例中采样频率为2Hz,故对1Hz以上的干搅信号应采用其他方式滤除,低通滤波算法程序于加权平均滤波相似,但加权系数只有两个:a和1-a。为计算方便,a取一整数,1-a用256-a,来代替,计算结果舍去最低字节即可,因为只有两项,a和1-a,均以立即数的形式编入程序中,不另外设表格。虽然采样值为单元字节(8位A/D)。为保证运算精度,滤波输出值用双字节表示,其中一个字节整数,一字节小数,否则有可能因为每次舍去尾数而使输出不会变化

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