电子货币与网上支付:间接发行与安全防范详解

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电子货币与网上支付是现代信息技术在金融领域的核心应用之一,它极大地改变了传统的支付方式。本章节详细探讨了电子货币的基本概念及其运作机制,以及与网上支付相关的几个关键方面。 首先,电子货币是一种数字化形式的货币,通过电子化手段进行转移,以清偿债务。它主要分为储值卡型、银行卡型、电子支票和电子现金四种类型。储值卡型电子货币是在传统储值卡基础上增加了电子化功能,如预付费手机卡或游戏点卡。银行卡型电子货币则代表了信用卡的电子化,例如工商银行的银行卡,既包含借记卡(储蓄卡)也包括贷记卡(具备信贷和支付功能)。 发行电子货币的过程通常包括三个步骤:发行、流通和回收。发行者如银行或信用卡公司接受用户的现金或存款,并将其转化为电子货币数据;流通环节中,用户之间通过数据传输完成支付;回收阶段则是用户将电子货币兑换回现金或存入账户。发行方式有直接和间接两种,直接发行是指发行者直接将电子货币数据传递给使用者,而间接发行则是通过第三方(如银行间的转账系统)进行。 电子现金作为一种特殊的电子货币,其特点在于匿名性和易于携带。它的实现手段可能涉及数字货币技术,如比特币的匿名转账,但需要严格的安全防范措施,以防止欺诈和洗钱活动。电子现金的安全防范措施包括使用加密技术保护交易隐私,以及设立严格的验证机制以确保交易的真实性和合法性。 网络银行和网上支付是电子货币应用的重要组成部分。网络银行允许用户在线办理各种银行业务,如转账、查询余额等,而网上支付则是消费者在线购物时使用电子货币进行交易的过程。随着第三方支付平台的兴起,如支付宝和微信支付,消费者无需直接与商家或银行交互,只需通过这些平台就能完成支付,进一步简化了交易流程。 间接发行的电子货币与网上支付结合,使得金融服务更加便捷和高效。然而,随着技术进步和监管环境的变化,电子货币领域也在不断发展和创新,比如区块链技术的应用可能推动电子货币的进一步普及和安全升级。理解这些核心概念和技术对于理解和参与数字经济时代的金融生活至关重要。

分析此代码及运行结果图:fs=1000;N=1024; t=(0:N-1)*1/fs; u=randn(size(t)); f1=100;f2=110;f3=200; index=0:N/2; fx = index * fs / N; x=2*sin(2*pi*f1*t)+cos(2*pi*f2*t)+1.5*sin(2*pi*f3*t)+u;% 输入信号 figure(1);plot(t,x);grid; xlabel('时间');ylabel('幅度');title('输入信号'); x_fft=fft(x); %直接法-周期图谱估计 x_p=(abs(x_fft)).^2/length(t); figure(2); plot(fx,10*log10(x_p(index+1)));grid;xlabel('频率/Hz');ylabel('功率谱估计/dB');title('直接法-周期图谱估计'); cxn=xcorr(x,'unbiased'); cxk=fft(cxn,N);pxx2=abs(cxk);%间接法-自相关函数谱估计 figure(3); plot(fx,10*log10(pxx2(index+1)));grid;xlabel('频率/Hz');ylabel('功率谱估计/dB');title('间接法-自相关函数谱估计'); window=boxcar(100);%矩形窗 noverlap=20; [Pxx1,f]=pwelch(x,window,noverlap,N); %pwelch()函数实现了平均周期法 figure(4); plot(fx,10*log10(Pxx1(index+1)));xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度');title('周期图谱估计修正-平均周期法pwelch'); [Pxxb,f]=pburg(x,20,N,fs); %AR模型谱估计(Burg法) ,尝试修改第二个参数的值,AR模型的阶数 figure(5); plot(fx,10*log10(Pxxb(index+1)));grid;xlabel('频率/Hz');ylabel('功率谱估计/dB');title('AR模型谱估计(Burg法),p=20'); [Pxxb,f]=pburg(x,37,N,fs); %AR模型谱估计(Burg法) ,尝试修改第二个参数的值,AR模型的阶数 figure(6); plot(fx,10*log10(Pxxb(index+1)));grid;xlabel('频率/Hz');ylabel('功率谱估计/dB');title('AR模型谱估计(Burg法),p=40'); [Pxxb,f]=pburg(x,60,N,fs); %AR模型谱估计(Burg法) ,尝试修改第二个参数的值,AR模型的阶数 figure(7); plot(fx,10*log10(Pxxb(index+1)));grid;xlabel('频率/Hz');ylabel('功率谱估计/dB');title('AR模型谱估计(Burg法),p=60'); [Pxxyu,F]=pyulear(x,60,N,fs); %最大熵法 figure(8); plot(fx,10*log10(Pxxyu(index+1)));grid;xlabel('频率/Hz');ylabel('功率谱估计/dB');title('AR模型谱估计(pyulear最大熵法),p=60');

2023-06-09 上传