GPS星历解调和UTC时间转换的算法与实现

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时间戳知识产权保护

一名作者苦心创作的小说在网上发表，随即便被转载，一首网络歌曲刚刚唱红，立刻迅速传播，顷刻就可能有上百人跳出来自称作者，而真正的作者有口难辩；企业开发软件已近尾声，跳槽的技术人员席卷出走，对原企业造成毁灭性的重创，竟拿他无可奈何；广大博客作者凭脑力劳动为 社会创作出精神食粮却得不到承认；设计界尤其是平面设计方面，作品被侵权的现象屡屡发生；投稿、征稿、各类原创大赛活动，最终自己的作品莫名其妙被署上别人的名字……然而作者较起真儿来，却发现自己两手空空，究其原因只有一点：缺乏证据。“谁是原创”——已经成了最常见的知识产权纠纷。由于版权是自动产生的，不需要登记注册，因此难以证明。尤其是计算机软件等数字作品，缺少物理有形的创作证据，使企业保护知识产权变得更难，传统的版权保护方法受到了新的挑战。作品的著作权人如何才能提供有效的原创证明？一种全新的、快捷方便的数字时代版权自助保护方式——“时间戳”服务应运而生。时间戳是时间戳服务中心通过我国法定时间源和现代密码技术相结合而提供的一种第三方服务，是具有法律效力的电子凭证，可以证明著作权人在什么时间拥有一个什么样的文件。按照《中华人民共和国电子签名法》的有关规定，加盖了时间戳的数据电文（电子文件）可以作为有效的法律证据，达到“不可否认”或“抗抵赖”的目的。及时申请时间戳，获得第一时间作品存在及内容完整性证明，著作权人将拥有一个具有法律效力的权属证明。时间戳可以为您所有的电子文档进行保护。例如：文字、影音、艺术品、图像、照片、动漫、工程设计图、网页、

软件源代码、执行文件及财务记录等。针对企业商业秘密，工业著作权保护等困绕 企业知识产权保护问题还推出了TSA企业知识产权保护系统。企业将时间戳融入企知识产权保护流程，固定证据，建立权利保护防御性措施，保障企业知识产权的安全。同时，企业也可以为未来有关知识产权的起诉和应诉作充分的准备。在申请双软认定中，时间戳是企业开发拥有自主知识产权的重要证明材料之一。深圳某生活用品有限公司聘请专业摄影师为一款随身杯拍了系列照片，挂在公司和淘宝网店的网页上，为防止图片被盗用还特意申请了时间戳保护。不久这家公司发现孙某在其用于经营目的的个人网站贴出了这款随身杯的图片共9张，于是将其告上了法庭。深圳版权协会出具了《关于电子文件时间戳保护的证明》，证明了孙某网站上的图片确系盗用深圳该家公司的。东莞另一家公司也证明，孙某拷贝的图片确系用于商业用途，广州市天河区人民法院判被告孙某赔偿原告经济损失及诉讼费在内共2万元。 权利人使用时间戳维权，还能使原来必须要通过司法、行政等方法维权的一部分用户，通过展示时间戳证书就能使争议双方和解，降低了权利人的维权成本。广州虎牌手电筒公司利用时间戳保护外观设计上获益良多。在外观设计的保护方面，由于产品市场周期相对短，如果采用专利等方式保护，等证书下来了，产品已经过时了。侵权者在这期间肆意侵权，让他们损失很大。通过时间戳来保护就解决了这个问题。管理Management法院也在使用时间戳在司法审判中对当事人提供证据固化和诉前证据保全。在近日召开的广东省珠三角地区版权工作联席会议上，深圳市龙岗区人民法 院自主研发的“TSA电子证据采集固化系统”被写入《广东省著作权行政执法立案操作指南（试行）》。深圳罗湖的珠宝行业也很重视时间戳在保护原创设计的作用。罗湖区知识产权部门为加快推进黄金珠宝产业自主创新和知识产权保护，由该局统一购买时间戳，免费向辖区黄金珠宝品牌企业提供１万件数字作品时间戳版权认证。 对企业来说，知识产权保护 首先应从预防入手，固定证据，明确知识产权的归属。企业在日常工作中及时把涉及企业核心竞争力的商业秘密、专有技术、著作权、发明、实用新型、外观设计等等及时的加盖可信时间戳，积累证据，一旦企业知识产权受到侵害时，可以方便快捷的出示证据维护自身权益，降低取证成本和取证风险。另一方面是对企业员工进行知识产权保护的教育，使员工清楚的了解到其产生文档已加盖可信时间戳，这个文档的内容在什么时间已经属于公司，也避免了个别人心存侥幸，以为企业没有证据就可以肆无忌惮的将企业资料外泄或者作以他用。

卡尔曼滤波算法与matlab实现

一个应用实例详解卡尔曼滤波及其算法实现 标签：算法filtermatlabalgorithm优化工作 2012-05-14 10:48 75511人阅读评论(25) 收藏举报分类： 数据结构及其算法（4） 为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器，这里会应用形象的描述方法来讲解，而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是，他的5条公式是其核心内容。结合现代的计算机，其实卡尔曼的程序相当的简单，只要你理解了他的那5条公式。 在介绍他的5条公式之前，先让我们来根据下面的例子一步一步的探索。 假设我们要研究的对象是一个房间的温度。根据你的经验判断，这个房间的温度是恒定的，也就是下一分钟的温度等于现在这一分钟的温度（假设我们用一分钟来做时间单位）。假设你对你的经验不是100%的相信，可能会有上下偏差几度。 我们把这些偏差看成是高斯白噪声（White Gaussian Noise），也就是这些偏差跟前后时间是没有关系的而且符合高斯分配（Gaussian Distribution）。另外，我们在房间里放一个温度计，但是这个温度计也不准确的，测量值会比实际值偏差。我们也把这些偏差看成是高斯白噪声。 好了，现在对于某一分钟我们有两个有关于该房间的温度值：你根据经验的预测值（系统的预测值）和温度计的值（测量值）。下面我们要用这两个值结合他们各自的噪声来估算出房间的实际温度值。 假如我们要估算k时刻的是实际温度值。首先你要根据k-1时刻的温度值，来预测k时刻的温度。因为你相信温度是恒定的，所以你会得到k时刻的温度预测值是跟k-1时刻一样的，假设是23度，同时该值的高斯噪声的偏差是5度（5是这样得到的：如果k-1时刻估算出的最优温度值的偏差是3，你对自己预测的不确定度是4度，他们平方相加再开方，就是5）。然后，你从温度计那里得到了k时刻的温度值，假设是25度，同时该值的偏差是4度。 由于我们用于估算k时刻的实际温度有两个温度值，分别是23 度和25度。究竟实际温度是多少呢？相信自己还是相信温度计呢？究竟相信谁多一点，我们可以用他们的covariance（协方差）来判断。因为Kg^2=5^2/(5^2+4^2)，所以Kg=0.78，我们可以估算出k时刻的实际温度值是：23+0.78*(25-23)=24.56度。 可以看出，因为温度计的covariance比较小（比较相信温度计），所以估算出的最优温度值偏向温度计的值。 现在我们已经得到k时刻的最优温度值了，下一步就是要进入k+1时刻，进行新的最优估算。到现在为止，好像还没看到什么自回归的东西出现。对了，在进入k+1时刻之前，我们还要算出k时刻那个最优值（24.56 度）的偏差。算法如下：((1-Kg)*5^2)^0.5=2.35。这里的5就是上面的k时刻你预测的那个23度

如何获取本周,本月,本日的开始时间和结束时间的时间戳

获取本日，本周，本月的开始时间戳和结束时间戳 这是我最近尝试写的一个程序，可能有许多不足之处，还请见谅。 这是一个类，类里面主要有两个方法。 一个是timeToTimestamp (),一个是getTime()。 前者负责将时间转化成时间戳，后者则负责判断filter值，然后设置相应的date时间。 注：filter=1 代表本日，filter=2 代表本周，filter=3代表本月。 class TimestampUtils{ private static long startTime = -1; private static long endTime = -1; public static void getTime (int filter){ Calendar cal =Calendar.getInstance(); SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat( "yyyy-MM-dd" ); //设置星期一为一周的开始日 cal.setFirstDayOfWeek(Calendar.MONDAY); switch(filter){ case 1://今天 startTime = timeToTimestamp(format.format(new Date())+" 00:00: 00"); endTime = timeToTimestamp(format.format(new Date())+" 23:59: 59");

break; case 2://本周 cal.set(Calendar.DAY_OF_WEEK, Calendar.MONDAY); startTime = timeToTimestamp(format.format(cal.getTime())+" 00:0 0:00"); cal.set(Calendar.DAY_OF_WEEK, Calendar.SUNDAY); endTime = timeToTimestamp(format.format(cal.getTime())+" 23:5 9:59"); break; case 3://本月 cal.set(Calendar.DATE, cal.getActualMinimum(Calendar.DATE)); startTime = timeToTimestamp(format.format(cal.getTime())+" 00:0 0:00"); cal.set(Calendar.DATE, cal.getActualMaximum(Calendar.DATE)) ; endTime = timeToTimestamp(format.format(cal.getTime())+" 23:5 9:59"); break; default: break; } }

如何实现时间戳转换

版式阅读软件，云签章，可信时间戳 如何实现时间戳转换 如何实现时间戳转换。以前遇到过一个关于时间戳的问题，为了要大家更明白，先说一下概念。 具体时间戳怎么定义的我也不清楚，但百度百科中有这么一句：“时间戳是自 1970 年 1 月 1 日（00:00:00 GMT ）至当前时间的总秒数”。 按这个定义，编程语言中倒是有一种类似的函数，getTime()，但这个函数返回的是自1970年1月1日到当前时间的总 毫秒数 ，而不是总 秒数。 在js 中，将一个字符转化成Date 型也不是什么难事： var str = '2013-08-30'; // 日期字符串 str = str.replace(/-/g,'/'); // 将-替换成/，因为下面这个构造函数只支持/分隔的日期字符串。

var date = new Date(str); // 构造一个日期型数据，值为传入的字符串。 在上面，new Date(str)构造了一个日期，参数str至少要提供年月日三部分，也就是形如“2013/03/08”的字符串，不能是"2013/03"，否则将得到一个NaN。此时构造出来的时间是：2013/03/08 00:00:00。同时你还可以传入小时、分钟和秒数，但不能只传入小时，比如“2013/03/08 17”，这样的参数同样会得到一个NaN。参数可以是“2013/03/08 17:20”或者“2013/03/08 17:20:05”，这样都可以得到正确的时间，其中如果秒数没给出，则默认为0。 此时得到的是日期型数据，如果要得到上面所谓的时间戳，可以这样： var time = date.getTime(); 版式阅读软件，云签章，可信时间戳

几种非线性滤波算法的研究-内附程序

2017 年秋季学期研究生课程考核 （读书报告、研究报告） 考核科目:雷达系统导论 学生所在（系）:电子与信息工程学院 学生所在学科:电子与同学工程 学生姓名: 学号: 学生类别: 考核结果阅卷人 第 1 页（共页）

几种非线性滤波算法的介绍与性能分析 作者姓名：学号： 专业院系：电信学院电子工程系 电子邮件： 摘要—非线性滤波算法在雷达目标跟踪中有着重要的应用，对雷达的跟踪性能有着至关重要的影响。好的滤波算法有利于目标航迹的建立及保持，能够得到较精确的目标位置，为发现目标后的后续工作提供可靠的数据依据。本文重点介绍了雷达数据处理中的几种非线性滤波算法：扩展卡尔曼滤波（EKF）、不敏卡尔曼滤波（UKF）、粒子滤波（PF），并且给出了一个利用这三种算法进行数据处理的一个实例，通过这个实例对比分析了这三种算法的性能以及优劣。 关键字—非线性滤波算法；扩展卡尔曼滤波；不敏卡尔曼滤波；粒子滤波； I.概述（一级表题格式） 在雷达对目标进行跟踪前要先对目标进行检测。对于满足检测条件的目标就需要进行跟踪，在跟踪的过程中可以利用新获得的数据完成对目标的进一步检测比如去除虚假目标等，同时利用跟踪获得数据可以进一步完成对目标动态特性的检测和识别。因此对目标进行准确的跟踪是雷达性能的一个重要指标。在检测到满足条件的目标后，根据目标运动状态建立目标运动模型，然后对目标跟踪算法进行设计，这是雷达目标跟踪中的核心部分。 目前主要的跟踪算法包括线性自回归滤波，两点外推滤波、维纳滤波、- αβ滤波、加权最小二乘滤波、维纳滤波和卡尔曼滤波[1]。对于线性系统而言最优滤波的方法就是卡尔曼滤波，卡尔曼滤波是线性高斯模型下的最优状态估计算法。但是实际问题中目标的运动模型往往不是线性的，因此卡尔曼滤波具有很大的局限性。目前主要用的非线性滤波算法可以分为高斯滤波和粒子滤波[2]。不敏卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波就是高斯滤波中的典型代表，也是应用相对较为广泛的。粒子滤波的应用范围比高斯滤波的适用范围要广，对于系统状态非线性，观测模型非高斯等问题都有很好的适用性。本文具体分析阐述了扩展卡尔曼滤波算法，不敏卡尔曼滤波算法，粒子滤波算法，并且通过一个实例利用仿真的方法分析了这三种算法在滤波性能上的优劣，最后对这三种算法做了一定的总结。 我本科毕业设计题目为《基于历史数据的路径生成算法研究》，由于我是跨专业保研到电信学院，该课题所研究内容不属于雷达系统研究范围，是一种城市路网最快路径生成算法。 II.几种非线性滤波算法 A.扩展卡尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波是将非线性系统转换为近似的线性系统的一种方法，其核心思想是围绕滤波值将非线性函数展开成泰勒级数并略去二阶及以上的项，得到一个近似的线性化模型，然后应用卡尔曼滤波完成状态估计。 扩展卡尔曼滤波状态空间模型： k k k w x f+ = + ) ( x 1 状态方程 k k k v x h+ =) ( z观测方程 其中(.) f和(.) h为非线性函数 在扩展卡尔曼滤波中，状态的预测以及观测值的预测由非线性函数计算得出，线性卡尔曼滤波中的状态转移矩阵A阵和观测矩阵H阵由f和h函数的雅克比矩阵代替。 对 (.) f和(.) h Taylor展开，只保留一次项有： ) ? ( ) ?( ) ( k k k k k x x A x f x f- + ≈ ) ? ( ) ?( ) ( k k k k k x x H x h x h- + ≈ 其中： k k x x k k dx df A ?= =为f对 1- k x求导的雅克比矩阵 k k x x k k dx dh H ?= =为h对 1- k x求导的雅克比矩阵 ) ?( ? 1-k k x f x=，于是可以得出： k k k k k k k w x A x f x A x+ - + ≈ + ) ? ) ?( ( 1 k k k k k k k v x H x h x H z+ - + ≈ + ) ? ) ?( ( 1 通过以上变换，将非线性问题线性化。接下来EKF 滤波过程同线性卡尔曼滤波相同，公式如下: )) | (?( ) |1 ( X?k k X f k k= + ) ( ) ( ) | ( ) ( ) |1 (P k Q k k k P k k k+ Φ' Φ = + )1 ( )1 ( ) |1 ( )1 ( )1 (S+ + + ' + + = +k R k H k k P k H k )1 ( )1 ( ) |1 ( )1 ( K1+ + ' + = +-k S k H k k P k

把Oracle 字符串转换成TIMESTAMP类型的方案

使用Oracle函数： TO_TIMESTAMP_TZ('2009-3-9 17:51:23.23 -05:00', 'YYYY-MM-D HH24:MI:SS.FF TZH:TZM') TO_DATE(yourdate,'YYYY-MM-D HH24:MI:SS'); 字符串转日期Date T0_CHAR(yourdate,'YYYY-MM-D HH24:MI:SS'); 日期Date转字符串 eg： update t_fl_flownote set sendtime=TO_TIMESTAMP_TZ('2009-11-30 10:47:16','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') 转别人的日志 我们都知道date和timestamp都是对日期和时间的表示，只是两种类型的精确度不同，前者精确到秒，后者精确到小数秒（fractional_seconds_precision），可以是 0 to 9，缺省是６。 Oracle 字符串转换但是对date类型的运算很简单，有很多函数可用来处理；而两个timestamp的差则是很直观地显示为多少天＋多少小时＋多少分钟＋多少秒＋多少小数秒，SQL> create table test (T1 TIMESTAMP(6), 2 T2 TIMESTAMP(6)); 表已创建。 SQL> insert into test values( 2 to_timestamp('2006-01-01 12:10:10.1','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss.ff'), 3 to_timestamp('2006-01-01 12:20:10.2','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss.ff')); 已创建 1 行。 SQL> SQL> insert into test values( 2 to_timestamp('2006-01-01 12:10:10.1','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss.ff'), 3 to_timestamp('2006-01-02 12:20:10.2','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss.ff')); 已创建 1 行。

时间戳服务器

吉大正元时间戳服务器 管理员手册 V2.0.23_sp1 长春吉大正元信息技术股份有限公司 Jilin University Information Technologies Co., Ltd.

目录 1. 引言 (3) 1.1. 概述 (3) 1.2. 定义 (3) 2. 安装配置 (4) 2.1. 介绍 (4) 2.1.1.V2000 (4) 2.2. 连接安装 (4) 3. 功能详解及使用方法 (6) 3.1. 可信时间戳管理 (6) 3.1.1.管理可信时间源 ..................................................................................................... 错误！未定义书签。 3.1.2.证书管理 (6) 3.1.3.时间戳数据管理 (9) 3.1.4.服务监控 (10) 3.1.5.权限管理 (12) 3.1.6.业务日志 (12) 3.2. 系统管理 (14) 3.2.1.站点证书管理 ......................................................................................................... 错误！未定义书签。 3.2.2.信任根证书管理 ..................................................................................................... 错误！未定义书签。 3.2.3.权限管理 (18) 3.2.4.数据库配置 (18) 3.2.5.许可证配置 (19) 3.3. 设备管理 (19) 3.3.1.网络设置 (19) 3.3.2.HA服务管理 (22) 3.3.3.网络诊断管理 (25) 3.3.4.SNMP服务管理 (27) 3.3.5.系统监控 (27) 3.3.6.网络监控 (28) 3.3.7.系统时间设置 (29) 3.4. 系统维护 (29) 3.4.1.系统备份 ................................................................................................................. 错误！未定义书签。 3.4.2.系统恢复 ................................................................................................................. 错误！未定义书签。 3.4.3.系统升级 ................................................................................................................. 错误！未定义书签。 3.5. 审计管理 (30) 3.5.1.查看审计信息 ......................................................................................................... 错误！未定义书签。 3.5.2.更新安全审计员证书 ............................................................................................. 错误！未定义书签。 4. 常见问题解答(FAQ) (34) 4.1. 服务安装后无法启动 (34) 4.2. 服务启动后无法进入管理界面 (34)

卡尔曼滤波算法总结

Kalman_Filter(float Gyro,float Accel) { Angle+=(Gyro - Q_bias) * dt; Pdot[0]=Q_angle - PP[0][1] - PP[1][0]; Pdot[1]= - PP[1][1]; Pdot[2]= - PP[1][1]; Pdot[3]=Q_gyro; PP[0][0] += Pdot[0] * dt; PP[0][1] += Pdot[1] * dt; PP[1][0] += Pdot[2] * dt; PP[1][1] += Pdot[3] * dt; Angle_err = Accel - Angle; PCt_0 = C_0 * PP[0][0]; PCt_1 = C_0 * PP[1][0]; E = R_angle + C_0 * PCt_0; K_0 = PCt_0 / E; K_1 = PCt_1 / E; t_0 = PCt_0; t_1 = C_0 * PP[0][1]; PP[0][0] -= K_0 * t_0; PP[0][1] -= K_0 * t_1; PP[1][0] -= K_1 * t_0; PP[1][1] -= K_1 * t_1; Angle += K_0 * Angle_err; Q_bias += K_1 * Angle_err; Gyro_x = Gyro - Q_bias; } 首先是卡尔曼滤波的5个方程： -=--+（1）先验估计 X k k AX k k Bu k (|1)(1|1)() -=--+（2）协方差矩阵的预测(|1)(1|1)' P k k AP k k A Q

unix时间戳与datetime类型时间之前的转换

unix时间戳与datetime类型时间之前的 转换 问题：unix时间戳与datetime类型时间之前的转换回答： #region 日期转换数字 /// /// 将Unix时间戳转换为DateTime类型时间 /// ///double 型数字/// DateTime public static System.DateTime ConvertIntDateTime(double d) System.DateTime time = System.DateTime.MinValue; System.DateTime startTime = TimeZone.CurrentTimeZone.ToLocalTime(new System.DateTime(1970, 1, 1)); time = startTime.AddSeconds(d); return time; /// /// 将c# DateTime时间格式转换为Unix时间戳格式 /// ///时间/// double

public static double ConvertDateTimeInt(System.DateTime time) double intResult = 0; System.DateTime startTime = TimeZone.CurrentTimeZone.ToLocalTime(new System.DateTime(1970, 1, 1)); intResult = (time startTime).TotalSeconds; return intResult; #endregion

时间序列分析方法之卡尔曼滤波

第十三章 卡尔曼滤波 在本章中，我们介绍一种被称为卡尔曼滤波的十分有用的工具。卡尔曼滤波的基本思想是将动态系统表示成为一种称为状态空间表示的特殊情形。卡尔曼滤波是对系统线性投影进行序列更新的算法。除了一般的优点以外，这种算法对计算确切的有限样本预测、计算Gauss ARMA 模型的确切似然函数、估计具有时变参数的自回归模型等，都提供了重要方法。 §13.1 动态系统的状态空间表示 我们已经介绍过一些随机过程的动态表示方法，下面我们在以前的假设基础上，继续分析动态系统的表示方法。 13.1.1 继续使用的假设 假设表示时刻观测到的n 维随机向量，一类非常丰富的描述动态性的模型可以利用一些可能无法观测的被称为状态向量(state vector)的r 维向量表示，因此表示动态性的状态空间表示(state-space representation)由下列方程系统给出： 状态方程(state model) (13.1) 量测方程(observation model) (13.2) 这里，和分别是阶数为，和的参数矩阵，是的外生或者前定变量。方程(13.1)被称为状态方程(state model)，方程(13.2)被称为量测方程(observation model)，维向量和维向量都是向量白噪声，满足： (13.3) (13.4) 这里和是和阶矩阵。假设扰动项和对于所有阶滞后都是不相关的，即对所有和，有： (13.5) t x 是外生或者前定变量的假定意味着，在除了包含在121,,,y y y t t 内的信息以外，t x 没有为s t ξ和s t w ( ,2,1,0 s )提供任何新的信息。例如，t x 可以包括t y 的滞后值，也可以包括与 ξ和 w (任意 )不相关的变量。 方程系统中方程(13.1)至方程(13.5)可以表示有限观测值的序列},,,{21T y y y ，这时需要状态向量初始值1ξ。假设1ξ与t v 和t w 的任何实现都不相关：

可信时间戳

可信时间戳 一、可信时间戳定义 可信时间戳是由权威可信时间戳服务中心签发的一个能证明数据电文(电子文件）在一个时间点是已经存在的、完整的、可验证的，具备法律效力的电子凭证，可信时间戳主要用于电子文件防篡改和事后抵赖，确定电子文件产生的准确时间。 [可信时间戳服务中心构架] 可信时间戳提供者时间戳服务中心必须按照有关标准和规定运营并由国家法定授时机构负责标准时间的授时及守时，保障并保持时间源的绝对可靠性，并进行实时监测。 中国科学院国家授时中心承担着我国的标准时间的产生、保持和发播任务，其授时系统是国家不可缺少的基础设施，承担我国标准时间、标准频率发播任务，为我国国民经济发展、国防建设、国家安全等诸多行业和部门提供了可靠的高精度的授时服务，是我国唯一权威法定时间服务机构。可信时间戳服务是国家授时

中心时间服务的延伸，是我国信息化领域的重要基础设施。一个国家只能有一个时间源，一个可信时间戳服务中心，以保证可信时间戳服务的权威。根据时间服务的特点，我国已建成统一可信时间戳服务体系。 [国家授时中心授时守时监测体系] 二、可信时间戳组成 根据国际电子时戳标准规范《RFC3161》，可信时间戳服务的本质是将用户的电子数据的Hash值和权威时间源绑定，在此基础上通过时间戳服务中心数字签名，产生不可伪造的时间戳文件。 通过电子数据及对应可信时间戳文件有效证明电子数据的完整性及产生时间。电子签名方式的不足之处在于“数字签名的伪造”，由于数字证书存在有效期，且用户可以随时吊销数字证书，数字证书失效后，由于用于签名的私钥由签署人掌握及签名时间可随意修改，采用单纯的电子签名方式不能起到抗抵赖作用。

关于时间戳与数字签名

关于时间戳与数字签名 1 关于数字签名和时间戳服务 首先在电子文件签名领域，有两种签名形式，即数字签名和时间戳服务，两种签名不是冲突的，数字签名在医院应用的时间稍早些，多见于南方广东和广西等地的医院，当时多用于解决无纸化办公的问题。目前随着电子病历的推广，要求电子病历具备同纸质病历同样的法律效力，根据《中华人民共和国电子签名法》及卫生部电子病历的要求，要解决电子病历的法律效力问题，需要用数字签名和时间戳服务。卫生部电子病历要求，电子病历需要保证3w问题，即who（签名人），what（内容），when（时间），三个条件具备后电子病历才有法律效力，在出现纠纷时，可以作为直接的证据。数字签名解决了其中的签名人和电子病历的内容的完整性，但数字证书存在着有效期和可随时吊销的问题，因此并不能彻底解决电子病历的法律效力问题，且对于时间不能保证。而时间戳服务，并不存在有效期和随时吊销的问题，且与数字签名搭配后才能彻底解决电子病历的法律效力的认定问题。关于电子签名与时间戳的区分上传了文件，大家可以看下。 2时间戳的机制及有了数字签名为什么还要上时间戳？ 时间戳签发和验证按照RFC3161和国标GB/T20520-2006（根据国际电子时戳标准规范《RFC3161》，可信时间戳服务的本质是将用户的电子数据的Hash值和权威时间源绑定，在此基础上通过时间戳服务中心数字签名，产生不可伪造的时间戳文件。 通过电子数据及对应可信时间戳文件有效证明电子数据的完整性及

产生时间。电子签名方式的不足之处在于“数字签名的伪造”，由于数字证书存在有效期，且用户可以随时吊销数字证书，数字证书失效后，由于用于签名的私钥由签署人掌握及签名时间可随意修改，采用单纯的电子签名方式不能起到抗抵赖作用。）（《GB/T 20520-2006》- 信息安全技术公钥基础设施时间戳规范） 作用 a) 解决电子签名的有效性 b) 解决数据电文（电子文件）易被篡改伪造、产生时间不确定的问题 3 时间戳的种类 目前时间戳我们统称所有的提供时间戳设备及服务的机构均简称时间戳，但是时间戳分为可信时间戳和非可信时间戳，可信时间戳是由国家授时中心进行授时与守时的监测，因每个国家只有一个国家授时中心，法律只对国家授时中心的时间认可。 非可信时间戳，一般是通过时间戳的服务器安装到医院的内部，以此号称可提供时间戳服务，这些时间戳服务器多数是通过卫星接收时间，大家对于时间研究不多的，可能对此了解并不多，任何时间设备均可接收时间，可能不同的设备，接收的时间准确度有所偏差，甚至和国家授时中心的时间是没有任何偏差的，但是大家应该明确一点，即使在精确，也是得不到法律认可的，安装在医院内部的时间戳服务器只能作为医院内部的时间认定，而如果作为法律纠纷时的证据的话，法院是不予采纳的。

几种卡尔曼滤波算法理论

自适应卡尔曼滤波 卡尔曼滤波发散的原因 如果卡尔曼滤波是稳定的，随着滤波的推进，卡尔曼滤波估计的精度应该越来越高，滤波误差方差阵也应趋于稳定值或有界值。但在实际应用中，随着量测值数目的增加，由于估计误差的均值和估计误差协方差可能越来越大，使滤波逐渐失去准确估计的作用，这种现象称为卡尔曼滤波发散。 引起滤波器发散的主要原因有两点： （1）描述系统动力学特性的数学模型和噪声估计模型不准确，不能直接真实地反映物理过程，使得模型与获得的量测值不匹配而导致滤波发散。这种由于模型建立过于粗糙或失真所引起的发散称为滤波发散。 （2）由于卡尔曼滤波是递推过程，随着滤波步数的增加，舍入误差将逐渐积累。如果计算机字长不够长，这种积累误差很有可能使估计误差方差阵失去非负定性甚至失去对称性，使滤波增益矩阵逐渐失去合适的加权作用而导致发散。这种由于计算舍入误差所引起的发散称为计算发散。 针对上述卡尔曼滤波发散的原因，目前已经出现了几种有效抑制滤波发散的方法，常用的有衰减记忆滤波、限定记忆滤波、扩充状态滤波、有限下界滤波、平方根滤波、和自适应滤波等。这些方法本质上都是以牺牲滤波器的最优性为代价来抑制滤波发散，也就是说，多数都是次优滤波方法。 自适应滤波 在很多实际系统中，系统过程噪声方差矩阵Q和量测误差方差阵R事先是不知道的，有时甚至连状态转移矩阵 或量测矩阵H也不能确切建立。如果所建立的模型与实际模型不符可能回引起滤波发散。自适应滤波就是这样一种具有抑制滤波发散作用的滤波方法。在滤波过程中，自适应滤波一方面利用量测值修正预测值，同时也对未知的或不确切的系统模型参数和噪声统计参数进行估计修正。自适应滤波的方法很多，包括贝叶斯法、极大似然法、相关法与协方差匹配法，其中最基本也是最重要的是相关法，而相关法可分为输出相关法和新息相关法。 在这里只讨论系统模型参数已知，而噪声统计参数Q和R未知情况下的自适应滤波。由于Q和R等参数最终是通过增益矩阵K影响滤波值的，因此进行自适应滤波时，也可以不去估计Q和R等参数而直接根据量测数据调整K就可以了。

PowerQuery技巧之Unix时间戳转换

Unix时间戳转换 Unix时间戳(Unix timestamp)，或称Unix时间(Unix time)、POSIX时间(POSIX time)，是一种时间表示方式，定义为从格林威治时间1970年01月01日00时00分00秒(北京时间1970年01月01日08时00分00秒)起至现在的总秒数。Unix时间戳不仅被使用在Unix 系统、类Unix系统中，也在许多其他操作系统中被广泛采用。 有些从系统导出或网抓的数据，时间为时间戳格式，Power Query并没有直接的函数对其转换，但可以通过自定义函数实现。 let timestamp = (x)=>#datetime(1970,1,1,8,0,0)+#duration(0,0,0,x), time = timestamp(1502374503) in time 公式非常简单，duration表示持续时间，直接加上起始的北京时间。 而有些语言的时间戳是13位的，比10位的精度更高一些，高在后3位。但是精不精度和我们没什么关系，我们不需要，把后三位去掉即可。 let timestamp = (x)=>#datetime(1970,1,1,8,0,0)+#duration(0,0,0,Number.IntegerDivide(x/1000,1)), time = timestamp(1502353621929) in time 如果是反过来，要把时间转换为时间戳呢？ 那就先用时间减去初始时间，然后转换为总秒数，结果可能为小数，最后再取个整。以求当前时间的时间戳为例：let time = (x)=> Number.IntegerDivide(Duration.TotalSeconds(x-#datetime(1970,1,1,8,0,0)),1), timestamp = time(DateTime.LocalNow()) in timestamp

卡尔曼滤波器总结

1. 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman ，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器，正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems 》（线性滤波与预测问题的新方法）。 基于状态空间描述对混有噪声的信号进行滤波的方法，简称卡尔曼滤波。这种方法是R.E.卡尔曼和R.S.布什于1960和1961年提出的。卡尔曼滤波是一种切实可行和便于应用的滤波方法，其计算过程通常需要在计算机上实现。实现卡尔曼滤波的装置或软件称为卡尔曼滤波器。 卡尔曼滤波器（Kalman Filter ）是在克服以往滤波方法局限性的基础上提出来的，是一个最优化自回归数据处理算法（optimal recursive data processing algorithm ）。它是针对系统的部分状态或是部分状态的线性组合，且量测值中有随机误差（常称为量测噪声）。将仅与部分状态有关的测量进行处理，得出从某种统计意义上讲误差最小的更多状态的估值，从而将混有噪声（干扰）的信号中噪声滤除、提取有用信号。 卡尔曼滤波是一种递推线性最小方差估计，以最小均方误差为估计的最佳准则，来寻求一套递推估计的算法，其基本思想是：采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻地估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的估计值。 现设线性时变系统的离散状态方程和观测方程为： ()()()()()X k+1F k X k G k u k ()w k =?++ ()()()()k+1H k+1X k+1k+1Y v =?+ 其中 ()k X 和()k Y 分别是k 时刻的状态矩阵和测量矩阵 ()k F 为状态转移矩阵 ()k G 为系统控制项矩阵 ()k u 为k 时刻对系统的控制量 ()k w 为k 时刻动态噪声，其协方差()Q k ()k H 为k 时刻观测矩阵 ()k v 为k 时刻测量噪声, 其协方差()R k 则卡尔曼滤波的算法流程为： 状态的一步预估计()()()()()??X k+1k F k X k k G k u k |=?|+ 一步预估计协方差矩阵 ()()()()()C k+1k F k C k k F k Q k '|=?|+' 计算卡尔曼增益矩阵

时间戳服务系统

在电子商务中，对于通过网络进行的各种电子商务以及交易活动（例如大宗交易、网上交易系统等），交易的时间和签名一样均是十分重要的，能够为各种政务和商务活动的抗抵赖性和可审计性提供可信证据，为潜在的纠纷提供法律依据。 1.1时间戳服务系统需求 时间及时间戳是事务处理（特别是公务处理和商务交易）中一个普遍存在要素，它们为何时发生公务处理或商务交易提供可查询的证据。通常，这些时间记录在文件中，由于有许多唯一的属性（如文件中油墨的特殊性、格式等），所以它能作为必要证据。有关方面可以据此证明某个文件产生于某个时间，它具有如下特点： （1）不可抵赖性与可审计性 电子数据加盖精准的时间戳可以确保数据在某一时间（之前）的存在性及相关操作的相对时间顺序，为业务处理的不可抵赖性和可审计性提供有效支持。 （2）统一性与不间断性 时间戳服务系统为电子数据加盖的是一个相对时间，目的是确保能证明相关操作的相对时间顺序，这就要求整个系统必须具有统一的时间。 （3）真实性与完整性 时间戳数据是当发生纠纷时保证行为不可抵赖性及业务处理可审计性的重要凭证，必须确保真实、完整，能够防止假冒、非法修改等破坏行为，这就要求必需对时间戳数据利用PKI技术进行数字签名操作以保证其真实性与完整性。 （4）可靠存储 时间戳数据不仅要为电子数据的抗抵赖性提供支持，还需为必要的审计工作提供服务，这就要求对时间戳数据作必要，可靠的存储。 1.2时间戳服务系统架构 1.2.1单级时间戳服务系统 单级的时间戳服务系统，是指CFCA做为时间戳服务的提供方，用户全部通过CFCA 时间戳服务器获得时间戳服务。该种模式适用于功能简单的时间戳应用和大规模的单个用户。 时间戳服务系统的标准时间从CFCA或第三方权威机构的标准时间服务器获取，时间戳服务系统的体系结构如下图所示。

ffmpeg时间戳问题汇总

ffmpeg时间戳问题汇总 A:RFC3984 规定采用 90000 Hz 的时钟，因此如果编码帧频是 30，那么时间 戳间 隔就该是 90000 / 30 3000，根据抓包来看，似乎时间戳间隔的确是 3000。 时间戳 的间隔不固定，比如有的时间戳间隔是 2990 有的是 3002，会导致解析出来的视 频快播的效果么Q:各位大侠好:我现在正在开发视频实时流播放，简单的过程 如 下:采集视频流 - 视频流转换为 Sorenson H.263 编码格式 - 把编码的实时 流通过 RTMP 协议发送 - flash 客户端进行播放。现在我的时间戳颗粒是这样生成的:第 一帧的时间戳为 0;第二帧的时间戳的算法为:第一个字符编码的当前时间 - 上一 帧第一个字符编码的当前时间根据这个时间颗粒的算法，我在 flash 客户端 播放就 会产生延时。请问各位大侠有什么好的建议或是文档之类的，以前 firstime 管管建 议我看 RFC4629 文档，但是效果不太明显,谢谢～A;时间戳顺序累加就行了，每次加 1Q:最近做了一个捕捉摄像头并保存 FLV 的小东西，发现转换完毕后 的

FLV 文件，用播放器播放的时候，速度特别快，大概是正常速度的 4 倍。请问这 是怎么回事,网上搜了一下，说是时间戳的问题，可是 PTS 我跟了，AVPacket 的 PTS 是每帧增长 40，time_base 为: 25/s.。DTS 是个无效值。PTS 的计算是根据 ffmpeg 的例子写的。pkt.pts av_rescale_qoAcc-coded_frame-pts oAcc-time_base audio_st-time_base1. dts 到底需不需要自己计算,2. 还有播放速度过快的可能原 因,3. 还有 PTS 和 DTS 的具体含义,int64_t pts /// presentation time stamp in time_base unitsint64_t dts /// decompression time stamp in time_base units上面的意思 是不是说，播放器根据 PTS 进行播放。然后 DTS 是在编码的时候自己设置,刚 用 ffmpeg，好些东西不懂，还请大侠多多指教------刚才又试了一下，把time_base 降 为 10 帧每秒。播放速度和正常速度接近。但是不知道 FLV 文件的帧率该设置多 少合适。有没有一个权威的说法。A:我也做摄像头捕捉，跟你出现一样的问题，我 自己分析的话，应该是捕捉摄像头的图像的速度只有 10 帧每秒，但是保存成视频 25 帧每秒的话播放看起来就非常快，但是我摄像头捕捉设定的是 25 帧每秒，难道