FastICA在功耗分析去噪中的应用

发布时间：2018-03-31 10:48

  本文选题：独立成分分析　切入点：功耗分析　出处：《电子技术应用》2017年02期

【摘要】：提出了一种应用独立成分分析技术提高功耗分析中信号信噪比的方法。搭建了侧信道分析平台,采集了功耗数据,并对功耗数据进行了基于负熵的快速固定点算法的去噪实验,信噪比提升19 dB。最后提出了通过更换g函数实现优化的方式,对不同g函数在功耗分析中的去噪能力进行了对比。结果表明,更换后的去噪能力比之前提高4 dB以上。
[Abstract]:An independent component analysis (ICA) technique is proposed to improve signal signal-to-noise ratio (SNR) in power consumption analysis. A side channel analysis platform is built, power consumption data is collected, and the fast fixed point algorithm based on negative entropy is used to de-noise the power data. The signal-to-noise ratio (SNR) is improved by 19 dB. Finally, the optimization method by replacing g function is proposed, and the de-noising ability of different g functions in power analysis is compared. The results show that the denoising ability of the replaced function is more than 4 dB higher than that before.
【作者单位】： 北京电子科技学院电子与通信工程系;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金(2014GCYY04)
【分类号】：TN911.7

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本文编号：1690408