Prostředí pro lifting
Environment for Lifting
bachelor thesis (NOT DEFENDED)

View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/90441Identifiers
Study Information System: 188529
Collections
- Kvalifikační práce [11325]
Author
Advisor
Referee
Yaghob, Jakub
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Programming and Software Systems
Department
Department of Software and Computer Science Education
Date of defense
6. 9. 2017
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
Czech
Grade
Fail
Keywords (Czech)
wavelety, lifting, šifrování, steganografieKeywords (English)
wavelets, lifting, encryption, steganographyCílem práce je vytvořit knihovnu, pomocí které bude možno snadno vytvářet výpočetní sítě a dále s nimi experimentovat. Pojmem výpočetní sítě jsou my- šleny algoritmy, které je možné rozdělit na jednoduché části (uzly), ze kterých se následně vytvoří větší výpočetní celek. Příkladem takovýchto výpočetních celků jsou šifrovací algoritmy. Důležité jsou výpočetní sítě, u kterých existují inverzní operace, zejména transformace založené na liftingu. Hlavní důraz této práce je kladen na jednoduchost tvorby nových uzlů a následných zapojení. Univerzálnost je další důležitá vlastnost při práci s touto knihovnou. Takto vytvořená knihovna bude sloužit ke snadné implementaci různých výpočetních sítí a následné experi- mentování s nimi.
The aim of the thesis is to create a library that will provide ease way to cre- ating and experimenting with computing networks. The concpet of computing netowork can be explained as algorithms whitch can be devided into small simple parts (nodes). From these nodes the computing netowork can be build. Examples of such computational units are cryptographic algorithms. Most important com- puting network are these where exist inverse operations. Especially lifting-based transformations are important. The main emphasis of this work is on the sim- plicity of creating new nodes follows by sipmle nodes connecting. Versatility is another important feature in working with this library. This library will be used to easily implement and experiment with the various computing networks.