称心常识网LFSR的原理？
线性反馈移位寄存器(LFSR)是一个产生二进制位序列的机制。这个寄存器由一个初始化矢量设置的一系列信元组成，最常见的是，密钥。这个寄存器的行为被一个时钟调节。在每个定时时刻，这个寄存器信元的内容被移动到一个正确的位置，这个排外的或这个信元子集内的内容被放在最左边的信元中。输出的一个位通常来自整个更新程序。LFSRs的应用包括产生伪随机数字，伪噪声序列，快速数字计算器和灰数序列。LFSRs软件和硬件的执行是相同的。
什么情况下使用线性规划模型？
一般是这样的：
二元最值问题，一般是线性规划；单元最值问题一般不是线性规划【有可能会用基本不等式、导数等】
每次都把已知的三条直线两两联立，得出一个交点 再带入要求的那条直线里面，看题目找最大值和最小值，就避免画图了。不过我很少用这种方法，因为怕错。但是这种方法准确率还是很高的。
线性规划数学模型三要素？
线性规划模型的三要素
线性规划模型主要包括三个部分：决策变量、目标函数、约束条件
决策变量
决策变量是指问题中可以改变的量，例如生产多少货物，选择哪条路径等；线性规划的目标就是找到最优的决策变量。
在线性规划中决策变量包括实数变量，整数变量，0-1变量等。
目标函数
目标函数就是把问题中的决策目标量化，一般分为最大化目标函数和最小化目标函数。在线性规划中，目标函数为一个包含决策变量的线性函数
约束条件
约束条件是指问题中各种时间，空间，人力，物力等限制。在线性规划中约束条件一般表示为一组包含决策变量的不等式
m序列的周期？
m序列是最长线性反馈移位寄存器序列的简称。它是由带线性反馈的移存器产生的周期最长的序列。一般来说，一个n级线性反馈移存器可能产生的最长周期等于(2^n -1)。
m序列是一种典型的伪随机序列。在通信领域有着广泛的应用，如扩频通信、卫星通信的码分多址（CDMA），数字数据中的加密、加扰、同步、误码率测量等领域。
31位m序列产生过程？
伪随机序列可由线性移位寄存器网络产生。该网络由r级串联的双态器件，移位脉冲产生器和模2加法器组成，下面以4级移位寄存器为例，说明伪随机序列的产生。
规定移位寄存器的状态是各级从右至左的顺序排列而成的序列，这样的状态叫正状态或简称状态。
反之，称移位寄存器状态是各级从左至右的次序排列而成的序列叫反状态。
例如，初始状态是0001，那么an-4=0，an-3=0，an-2=0，an-1=1。
如果反馈逻辑为an= an-3⊕an-4，对于初始状态为0001，经过一个时钟节拍后，各级状态自左向右移到下一级，未级输出一位数，与此同时模2加法器输出值加到移位寄存器第一级，从而形成移位寄存器的新状态，下一个时钟节拍到来又继续上述过程。
未级输出序列就是伪随机序列。其产生的伪随机序列为an=100110101111000100110101111000…，这是一个周期为15的周期序列。
改变反馈逻辑的位置及数量还可以得到更多不同的序列输出。 从上述例子可以得到下列结论：
1、线性移位寄存器的输出序列是一个周期序列。
2、当初始状态是0状态时，线性移位寄存器的输出全0序列。
3、级数相同的线性移位寄存器的输出序列和反馈逻辑有关。
4、同一个线性移位寄存器的输出序列还和起始状态有关。
5、对于级数为r的线性移位寄存器，当周期p＝2r－1时，改变移位寄存器初始状态只改变序列的初相。这样的序列称为最大长度序列或m序列。 用模二加和门电路生成.
线性反馈移位寄存器的输出序列的周期和什么关系？
ai表示二值（0，1）存储单元，ai的个数n称为反馈移位寄存器的级。在某一时刻，这些级构成该反馈移位寄存器的一个状态，共有2^n个可能状态，每一个状态对应于域GF（2）上的一个n维向量，用（a1,a2,a3,…an）表示。在主时钟周期的周期区间上，每一级存储器ai都将内容向下一级ai-1传递，并根据寄存器的当前状态f（a1,a2,a3,…an）作为an的下一时间内容，即从一个状态转移到下一个状态。其中函数f（a1,a2,a3,…an）称为该反馈移位寄存器的反馈函数。
线性反馈移位寄存器的输出序列的周期和什么关系
：M序列是最长的非线性移位寄存器序列,它由非线性移位寄存器产生的码长为2^r的周期序列,可由m序列在适当位置插入全零状态实现。建议找本扩频通信的书吧
