GMW序列和Hyperoval序列的互相关性

计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (29): 110-112.

GMW序列和Hyperoval序列的互相关性

崇金凤1，曹浩2，卓泽朋1

1.淮北师范大学数学科学学院，安徽淮北 235000
2.安徽科技学院理学院，安徽凤阳 233100

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2011-10-11 发布日期:2011-10-11

Cross-correlation properties between GMW and Hyperoval sequences

CHONG Jinfeng1，CAO Hao2，ZHUO Zepeng1

1.School of Mathematical Science，Huaibei Normal University，Huaibei，Anhui 235000，China
2.College of Science，Anhui Science and Technology University，Fengyang，Anhui 233100，China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2011-10-11 Published:2011-10-11

摘要/Abstract

摘要： 在n为奇数的情形下，研究了（GMW）序列和Hyperoval序列及其某一采样序列间的互相关函数。研究表明：GMW序列和Hyperoval序列及其某一采样序列间的互相关函数都可转化为m-序列与其采样序列间的互相关函数。

Abstract: For odd n，the cross-correlation functions between Gordon-Mills-Welch（GMW） sequences and Hyperoval sequences（decimated Hyperoval sequences with one particular exponent） are investigated.In this correspondence，it shows that the calculation of the cross-correlation functions between GMW sequences and Hyperoval sequences（decimated Hyperoval sequences with one particular exponent） is related to the calculation of the cross-correlation between m-sequences and their decimations.

Key words: cross-correlation function, perfect sequences, decimation, Gordon-Mills-Welch sequence, Hyperoval sequence

崇金凤1，曹浩2，卓泽朋1. GMW序列和Hyperoval序列的互相关性[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(29): 110-112.

CHONG Jinfeng1，CAO Hao2，ZHUO Zepeng1. Cross-correlation properties between GMW and Hyperoval sequences[J]. Computer Engineering and Applications, 2011, 47(29): 110-112.

[1]	陈俊丰，郑中团. WKMeans与SMOTE结合的不平衡数据过采样方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(23): 106-112.
[2]	王乐，韩萌，李小娟，张妮，程浩东. 不平衡数据集分类方法综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(22): 42-52.
[3]	涂睿，王文格，卢成阳. 移动机器人实时采样路径重规划[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(20): 157-163.
[4]	孟东霞，李玉鑑. 利用自然最近邻的不平衡数据过采样方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(2): 91-96.
[5]	赵曼宇，叶军. 一类时滞异质网络的拟同步控制[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(12): 86-92.
[6]	刘云，钱美伊，李辉，王传旭. 特征融合与训练加速的高效目标跟踪[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(10): 101-109.
[7]	温廷新，孔祥博. 不平衡样本下的金融市场极端风险预警研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(8): 256-260.
[8]	顾兆军，吴优，赵春迪，周景贤. 流量的集成学习与重采样均衡分类方法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(6): 86-91.
[9]	王家润，孙禹楠，尹辉，杨志龙. 军事目标关系的拟合地势及双重保凸可视建模[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(5): 270-278.
[10]	徐玲玲，迟冬祥. 面向不平衡数据集的机器学习分类策略[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(24): 12-27.
[11]	张忠林，冯宜邦，赵中恺. 一种基于SVM的非均衡数据集过采样方法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(23): 220-228.
[12]	陈虹，赵建智，肖成龙，陈建虎，肖越. 改进ADASYN-SDA的入侵检测模型研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(2): 97-105.
[13]	龙建全，梁艳阳. 多路口环境下RRT的最优路径规划[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(19): 273-278.
[14]	刘剑锋，李瑞华，刘垚圻，苏泳涛，胡金龙. 无线通信中的信噪比估计算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(18): 82-89.
[15]	王亮，冶继民. 整合DBSCAN和改进SMOTE的过采样算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(18): 111-118.