嵌入式工程师需知道的实用算法
嵌入式系统中的加密与解密算法原理
嵌入式系统中的加密与解密算法原理在嵌入式系统中，加密与解密算法起到了保护敏感数据和通信安全的重要作用。
嵌入式系统通常具有资源受限的特点，因此需要选择适合的加密解密算法来确保数据的安全性和系统的性能。
加密算法的原理加密算法是将数据转化为密文的过程，使得只有授权的接收方才能解密并获得原始数据。
在嵌入式系统中，常用的加密算法包括对称加密算法和非对称加密算法。
对称加密算法是指加密和解密都使用同一个密钥的算法。
常见的对称加密算法有DES（数据加密标准）、AES（高级加密标准）等。
它们的加密过程可以概括为以下几个步骤：1. 密钥生成：加密算法需要一个密钥来进行加密和解密操作。
密钥可以是随机生成的，也可以由用户自定义。
生成密钥的过程需保证密钥的安全性。
2. 明文输入：将待加密的明文输入到加密算法中。
3. 加密运算：根据选定的加密算法，对明文进行一系列的运算，将其转化为密文。
4. 密文输出：加密算法将运算后的结果输出为密文。
对称加密算法的特点是加密解密速度快，适合用于资源受限的嵌入式系统。
然而，对称加密算法需要在发送方和接收方之间共享密钥，密钥的安全性和分发成为了一个重要的问题。
非对称加密算法使用不同的密钥进行加密和解密。
它采用了一对密钥，其中一个是公开的公钥，另一个是私密的私钥。
公钥用于加密数据，私钥用于解密。
常见的非对称加密算法有RSA、ElGamal等。
其加密过程可以概括为以下几个步骤：1. 密钥生成：首先生成一对公私密钥。
私钥保密保存，公钥可以公开。
2. 明文输入：将待加密的明文输入到加密算法中。
3. 加密运算：使用公钥对明文进行加密运算。
4. 密文输出：加密算法将运算后的结果输出为密文。
非对称加密算法的特点是安全性较高，但加密解密速度较慢，对于大量数据的加密解密可能会产生较高的计算负担。
解密算法的原理解密算法是将密文还原为原始数据的过程。
在对称加密算法中，解密算法与加密算法完全相同，只是使用的是相同的密钥进行解密运算。
嵌入式系统语言常见算法解析,嵌入式这13条特性准则一定要记住
嵌入式系统语言常见算法解析，嵌入式这13条特性准则一定要记住嵌入式系统语言常见算法解析随着计算技术的发展，我们已经由PC时代进入网络时代，进而进入后PC时代。
IBM在1999年创造了一个名词--普适计算（又叫普及计算，Pervasive CompuTIng）。
普适计算指的就是，无论何时何地，只要您需要，就可以通过某种设备访问到所需的信息。
从计算技术的角度来看，人类已经由网络计算逐步延伸到了普适计算。
通俗来讲，普适计算的含义十分广泛，所涉及的技术包括移动通信技术、小型计算设备制造技术、小型计算设备上的操作系统技术及软件技术等。
普适计算是指无所不在的、随时随地可以进行计算的一种方式；主要针对移动设备，比如信息家电或某种嵌入式设备，如掌上电脑、BP机、车载智能设备、笔记本计算机、手表、智能卡、智能手机（具有掌上电脑的一部分功能）、机顶盒、POS销售机、屏幕电话（除了普通话机的功能还可以浏览因特网）等新一代智能设备。
普适计算设备可以一直或间断地连接着网络。
与Internet、Intranet及Extranet连接，使用户能够随时随地获取相关的各种信息，并做出回应。
由于普适计算设备的高度移动性，所以也被称为移动计算。
普适计算提供了经由网络，使用各种各样的普适计算设备，访问后台数据、应用和服务的功能。
无论使用何种普适计算设备，用户将能轻易访问信息，得到服务。
普适计算降低了设备使用的复杂性，帮助提高在外办公人员的效率和人们的日常生活水平。
从软件系统的角度来讲，普适计算是指使用小型计算设备、在位置不断移动的过程中或在地理位置分布很广的范围内，在不稳定的通信条件下实现联机事务处理和企业核心数据访问。
这些小型计算设备，具有多种通信手段，如移动通信网络、卫星等，能与互联网或企业内部网相连，但这种连接不是固定的连接，而是间断的连接。
普适计算的软件技术使用户可以使用这些设备进行复杂的联机事务处理和信息访问，因为用户所使用的设备体积小，可用的计算资源（内存、存储设备和CPU）都相当有限，大部分处理工作由计算中心的数据服务器和应用服务器完成。
嵌入式开发10种常见数字滤波算法
嵌⼊式开发10种常见数字滤波算法在单⽚机开发中，经常需要对输⼊的数据进⾏过滤处理，如传感器数据输出，AD采样等，合适的滤波处理能达到更好效果。
下⾯分享⼏种较简单⽽常⽤的滤波算法：A、⽅法：根据经验判断，确定两次采样允许的最⼤偏差值（设为A）每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效如果本次值与上次值之差>A,则本次值⽆效,放弃本次值,⽤上次值代替本次值B、优点：1. 能有效克服因偶然因素引起的脉冲⼲扰C、缺点：1. ⽆法抑制那种周期性的⼲扰2. 平滑度差int Filter_Value;int Value;void setup() {Serial.begin(9600); // 初始化串⼝通信randomSeed(analogRead(0)); // 产⽣随机种⼦Value = 300;}void loop() {Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值Value = Filter_Value; // 最近⼀次有效采样的值，该变量为全局变量Serial.println(Filter_Value); // 串⼝输出delay(50);}// ⽤于随机产⽣⼀个300左右的当前值int Get_AD() {return random(295, 305);}// 限幅滤波法（⼜称程序判断滤波法）#define FILTER_A 1int Filter() {int NewValue;NewValue = Get_AD();if(((NewValue - Value) > FILTER_A) || ((Value - NewValue) > FILTER_A))return Value;elsereturn NewValue;}A、⽅法：连续采样N次（N取奇数）把N次采样值按⼤⼩排列取中间值为本次有效值B、优点：1. 能有效克服因偶然因素引起的波动⼲扰2. 对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果C、缺点：1. 对流量、速度等快速变化的参数不宜/* N值可根据实际情况调整排序采⽤冒泡法*/#define N 11char filter(){char value_buf[N];char count,i,j,temp;for ( count=0;count<N;count++){value_buf[count] =get_ad();delay();}for (j=0;j<N-1;j++){for (i=0;i<N-j;i++){if (value_buf>value_buf[i+1] ){temp = value_buf;value_buf = value_buf[i+1];value_buf[i+1] = temp;}}}return value_buf[(N-1)/2];}A、⽅法：连续取N个采样值进⾏算术平均运算N值较⼤时：信号平滑度较⾼，但灵敏度较低N值较⼩时：信号平滑度较低，但灵敏度较⾼N值的选取：⼀般流量，N=12；压⼒：N=4B、优点：1. 适⽤于对⼀般具有随机⼲扰的信号进⾏滤波2. 这样信号的特点是有⼀个平均值，信号在某⼀数值范围附近上下波动C、缺点：1. 对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适⽤2. ⽐较浪费RAM#define N 12char filter(){int sum = 0;for (count=0;count<N;count++){sum + = get_ad();delay();}return (char)(sum/N);}A、⽅法：把连续取N个采样值看成⼀个队列队列的长度固定为N每次采样到⼀个新数据放⼊队尾,并扔掉原来队⾸的⼀次数据.(先进先出原则)把队列中的N个数据进⾏算术平均运算,就可获得新的滤波结果N值的选取：流量，N=12；压⼒：N=4；液⾯，N=4~12；温度，N=1~4B、优点：1. 对周期性⼲扰有良好的抑制作⽤，平滑度⾼2. 适⽤于⾼频振荡的系统C、缺点：1. 灵敏度低2. 对偶然出现的脉冲性⼲扰的抑制作⽤较差3. 不易消除由于脉冲⼲扰所引起的采样值偏差4. 不适⽤于脉冲⼲扰⽐较严重的场合5. ⽐较浪费RAM// 递推平均滤波法（⼜称滑动平均滤波法）#define FILTER_N 12int filter_buf[FILTER_N + 1];int Filter() {int i;int filter_sum = 0;filter_buf[FILTER_N] = Get_AD();for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {filter_buf[i] = filter_buf[i + 1]; // 所有数据左移，低位仍掉filter_sum += filter_buf[i];}return (int)(filter_sum / FILTER_N);}A、⽅法：相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”连续采样N个数据，去掉⼀个最⼤值和⼀个最⼩值然后计算N-2个数据的算术平均值N值的选取：3~14B、优点：1. 融合了两种滤波法的优点2. 对于偶然出现的脉冲性⼲扰，可消除由于脉冲⼲扰所引起的采样值偏差C、缺点：1. 测量速度较慢，和算术平均滤波法⼀样2. ⽐较浪费RAM// 中位值平均滤波法（⼜称防脉冲⼲扰平均滤波法）（算法1）#define FILTER_N 100int Filter() {int i, j;int filter_temp, filter_sum = 0;int filter_buf[FILTER_N];for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {filter_buf[i] = Get_AD();delay(1);}// 采样值从⼩到⼤排列（冒泡法）for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++) {for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++) {if(filter_buf[i] > filter_buf[i + 1]) {filter_temp = filter_buf[i];filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];filter_buf[i + 1] = filter_temp;}}}// 去除最⼤最⼩极值后求平均for(i = 1; i < FILTER_N - 1; i++) filter_sum += filter_buf[i];return filter_sum / (FILTER_N - 2);}// 中位值平均滤波法（⼜称防脉冲⼲扰平均滤波法）（算法2）#define FILTER_N 100int Filter() {int i;int filter_sum = 0;int filter_max, filter_min;int filter_buf[FILTER_N];for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {filter_buf[i] = Get_AD();delay(1);}filter_max = filter_buf[0];filter_min = filter_buf[0];filter_sum = filter_buf[0];for(i = FILTER_N - 1; i > 0; i--) {if(filter_buf[i] > filter_max)filter_max=filter_buf[i];else if(filter_buf[i] < filter_min)filter_min=filter_buf[i];filter_sum = filter_sum + filter_buf[i];filter_buf[i] = filter_buf[i - 1];}i = FILTER_N - 2;filter_sum = filter_sum - filter_max - filter_min + i / 2; // +i/2 的⽬的是为了四舍五⼊ filter_sum = filter_sum / i;return filter_sum;}A、⽅法：相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”每次采样到的新数据先进⾏限幅处理，再送⼊队列进⾏递推平均滤波处理B、优点：1. 融合了两种滤波法的优点2. 对于偶然出现的脉冲性⼲扰，可消除由于脉冲⼲扰所引起的采样值偏差C、缺点：1. ⽐较浪费RAM// 限幅平均滤波法#define FILTER_A 1int Filter() {int i;int filter_sum = 0;filter_buf[FILTER_N - 1] = Get_AD();if(((filter_buf[FILTER_N - 1] - filter_buf[FILTER_N - 2]) > FILTER_A) || ((filter_buf[FILTER_N - 2] - filter_buf[FILTER_N - 1]) > FILTER_A)) filter_buf[FILTER_N - 1] = filter_buf[FILTER_N - 2];for(i = 0; i < FILTER_N - 1; i++) {filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];filter_sum += filter_buf[i];}return (int)filter_sum / (FILTER_N - 1);}A、⽅法：取a=0~1本次滤波结果=（1-a）本次采样值+a上次滤波结果B、优点：1. 对周期性⼲扰具有良好的抑制作⽤2. 适⽤于波动频率较⾼的场合C、缺点：1. 相位滞后，灵敏度低2. 滞后程度取决于a值⼤⼩3. 不能消除滤波频率⾼于采样频率的1/2的⼲扰信号// ⼀阶滞后滤波法#define FILTER_A 0.01int Filter() {int NewValue;NewValue = Get_AD();Value = (int)((float)NewValue * FILTER_A + (1.0 - FILTER_A) * (float)Value);return Value;}A、⽅法：是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权通常是，越接近现时刻的数据，权取得越⼤。
嵌入式分辨率的计算
嵌入式分辨率的计算
嵌入式系统中的分辨率计算通常指的是显示设备（如LCD、LED等）的分辨率，以及图形界面中元素的布局和大小。
这涉及到物理像素、逻辑像素和显示尺寸等概念。
以下是一些常见的相关计算：
1物理像素（Physical Pixels）：是显示设备上的实际物理点。
设备的分辨率通常以物理像素为单位给出，例如1920x1080 表示宽度为1920 个物理像素，高度为1080 个物理像素。
2逻辑像素（Logical Pixels）：是应用程序中使用的虚拟像素，通常与物理像素不完全匹配。
在高分辨率屏幕上，一个逻辑像素可能对应于多个物理像素，这有助于提供更高的清晰度。
3显示尺寸：是指物理显示屏的实际尺寸，通常以英寸为单位。
显示尺寸和分辨率一起决定了每英寸的像素密度，即PPI（Pixels Per Inch）。
4 PPI计算：PPI 是根据分辨率和显示尺寸计算得出的，通常使用以下公式：
PPI=√(水平像素数2+垂直像素数2)/屏幕对角线长度
5元素布局计算：在设计嵌入式系统的图形用户界面（GUI）时，需要考虑元素的布局和大小。
这涉及到将设计规格（以逻辑像素为单位）转换为实际的物理像素尺寸。
在实际的嵌入式系统中，这些计算可能会受到硬件平台、显示屏技术、操作系统和图形库的影响。
确保查阅相关的硬件和软件文档以
了解具体的计算方法和最佳实践。
嵌入式系统算法综述
嵌入式系统论文专业：通信工程班级：0904 班姓名：周晨学号：U200913881嵌入式实时操作系统中实时调度算法综述——速率单调算法引言实时调度是指在有限的系统资源下，为一系列任务决定何时运行，并分配任务运行除CPU之外的资源，以保证其时间约束、时序约束和资源约束得到满足。
一个实时系统可以由单处理器系统来实现，也可以用多处理器系统来实现。
实时调度算法是保障实时系统时限性和高可靠性的最重要手段之一。
RTOS概述对一般的程序来说，大多数是考虑指令执行的逻辑顺序，指令何时执行并不重要。
而对实时应用系统的程序就不一样，当外部某激励出现时，系统必须以一定的方式和在限定的时间内响应它，如果已超时，那怕执行结果是正确的，系统也认为是失效的。
实时操作系统通常被分为软实时操作系统和硬实时操作系统。
前者意味着偶尔错过时限是可以容忍的；后者意味着执行过程不但必须正确而且必须准时。
在实时操作系统中，系统将程序分成许多任务(或进程)，而每个任务的行为都预先可知，或者是有明确的功能，系统根据一定的调度原则，决定谁可取得执行权，这就是RTOS的核心所在。
速率单调算法速率单调算法是一个经典的算法，它是针对那些响应和处理周期性事件的实时任务的。
它事先为每个这样的实时任务，分配一个与事件频率成正比的优先级。
例如，周期为20ms 的实时任务，优先级为50;而周期为100ms的实时任务，优先级为10。
运行时，调度程序总是调度优先级最高的就绪任务。
必要时抢占当前正在运行的任务。
实现时，就绪队列中的所有任务，按优先级Priority排队，优先级最高的任务排在队首。
当处于运行态的任务，由于某种原因而挂起时，只要把就绪队列的首元素，从就绪队列中取下，使运行指针pRunTask指向该元素即可。
如果是处于其他状态的任务变为就绪状态，而挂起就绪队列时，则必须对运行任务和就绪队列首元素的任务进行比较，优先级高的任务占有CPU。
为了区分这两种方式，定义一个枚举型变量MODE:Enum MODE {SUSPEND一XIT，READY}同时，在内核中设置两个全局变量sehedulerFlag和sehedulerMode:BOOLEAN SehedulerFlagEnum MODE SchedulerMode;前者确定调度程序是否应该进行调度，后者确定按何种方式进行调度。
嵌入式软件工程师必须要掌握那些知识？
嵌入式软件工程师必须要掌握那些知识？嵌入式是当下最流行的开发模式，早在Android之前，这一领域的发展势头就非常强劲，但我们想想看，是不是Android从本质上来讲，也属于嵌入式开发的一部分，在最近几年被Android开发的风头盖过，但随之移动互联网时代的高速发展，嵌入式软件开发又开始羽翼丰满，重新占领舞台，下面就简单来了解下嵌入式开发的一些必备技能吧。
必备技能一、c/c++, 没有之一。
c/c++即能很好的跟底层硬件打交道，程序执行效率那也是相当有效率的。
基础的东西，就一定要学扎实，如果没有基础，那都是花把势。
所以嵌入式学习必需学习c/c++。
所谓基础是前提，有前提的后面的才会有保障。
对于嵌入式来讲，主要有两大发展方向，一是硬件方向，另外一种则是软件方向。
从硬件方向来讲，需要掌握的内容有：第一步：PCB设计，拿个芯片解决方案公版改改电路，换换零件，设计自己的电路，做自己的产品。
第二步：SOPC技术，一般为FPGA,CPLD开发，利用VHDL等硬件描述语言做专用芯片开发，写出自己的逻辑电路，搞个简单的外围芯片还是可以的。
第三步：整个arm架构，学学习习arm指令，看看芯片手册，搞搞bootloader。
第四步：玩玩系统移植，写写驱动这个已经上一个层次了第五步：SOC设计，这是硬件设计的核心技术：芯片设计。
能做到这步，已经不属于平凡的技术人员。
从软件方向来讲，需要掌握的内容有：除了一些基础语言开发之外，我们还必须要掌握一些更多的东西。
1、懂得linux系统，并会应用linux系统博大精深。
要想会玩那也是需要下工夫的。
基本命令会不会，简单脚本能不能写。
2、掌握相关的调试手段说道这个也是一个重要指标，嵌入式开发不同于pc开发，在pc 上断点跟踪代码什么的都十分方便，在嵌入设备上就比较麻烦了，串口，文件等这些是我们常用的调试手段，找问题基本上是看打印输出。
3、熟悉相关的环境配置嵌入式开发要想顺利，配置各种环境也是必需，没环境搞啥!学嵌入式开发要不停的折腾，环境配置虽然是个力气活，没它你还真干不了活。
嵌入式系统中的任务调度算法
嵌入式系统中的任务调度算法一、引言随着信息技术的飞速发展，嵌入式系统已逐渐成为人们生产、生活中不可或缺的一部分。
而嵌入式系统中的任务调度算法则是嵌入式系统设计中的一个重要因素，本文将就其进行介绍和分析。
二、任务调度算法定义在嵌入式系统中，任务调度算法是指将系统中的各种任务按照一定的优先级和时间片分配方式，进行有效的调度及执行的算法。
其是嵌入式系统中的核心部分之一，影响着系统的运行稳定性和性能，并且具有很大的灵活性。
三、常见的调度算法1.时间片轮转调度算法（Round-Robin Scheduling Algorithm）时间片轮转调度算法是一种基本的、简单明了的调度算法，将所有的进程按照到来的顺序排列，然后依次执行每个进程，每次执行一定时间片后，将原来的进程挂起，或者放入到队尾，等待下次轮到它时继续执行。
该算法的优点是实现简单，各个进程能获得公平的CPU占用时间；缺点是当进程数较多时，各个进程可能需要等待很长时间才能获得执行。
2. 优先级调度算法（Priority Scheduling Algorithm）优先级调度算法是依据任务优先级进行进程调度，即越高优先级的进程越先被执行。
当多个进程具有相同优先级时，可以采用时间片轮转或抢占方式。
优点是可以充分利用CPU资源，缺点是由于优先级过高可能导致优先级低的进程无法被执行。
3. 抢占式调度算法（Preemptive Scheduling Algorithm）抢占式算法指系统允许已经获得CPU的进程被其他高优先级进程抢占资源，以使高优先级进程优先获得CPU资源。
优点是能够快速响应高优先级任务，缺点是由于频繁的上下文切换可能导致系统负荷较大。
4. 种植调度算法（Planting Scheduling Algorithm）种植算法是一种模拟种树的算法，在其基本思想中，每个节点代表一个任务，节点的权值反应了这个任务的优先级。
这种算法快速而有效地找出一组优先级，使得根据这些优先级获得的树深度最小，并使从任意节点到根的路径之和最小。
个嵌入式滤波算法
个嵌入式滤波算法嵌入式滤波算法是应用于嵌入式系统中的滤波算法，用于对信号进行处理和去噪。
下面介绍11个常用的嵌入式滤波算法。
1. FIR滤波器：FIR（Finite impulse response）滤波器是一种非递归线性有限冲激响应滤波器，通过对输入信号的线性组合来得到滤波结果。
2. IIR滤波器：IIR（Infinite impulse response）滤波器是一种递归滤波器，通过将输出信号与输入信号之间的关系表示为差分方程来实现滤波。
3.卡尔曼滤波器：卡尔曼滤波器是一种递归滤波器，通过使用观测和系统模型之间的信息来对状态进行估计，具有优秀的估计性能。
4.自适应滤波器：自适应滤波器是一种能够自动调整滤波参数的滤波器，通过不断更新滤波器的权值来适应输入信号的变化。
5.中值滤波器：中值滤波器是一种非线性滤波器，通过将窗口中的数据排序找到中间值来进行滤波，适用于去除信号中的椒盐噪声。
6.小波变换：小波变换是一种基于多尺度分析的滤波方法，通过将信号进行不同尺度的分解和重构来实现滤波。
7.无迹卡尔曼滤波器：无迹卡尔曼滤波器是卡尔曼滤波器的改进版，通过使用无迹变换来估计系统状态，提高了对非线性系统的适应能力。
8.均值滤波器：均值滤波器是一种简单的滤波方法，通过取窗口内数据的平均值来实现滤波，适用于平滑信号。
9.高斯滤波器：高斯滤波器是一种基于高斯函数的滤波方法，通过对窗口内的数据进行加权平均来实现滤波，适用于平滑信号。
10.自适应中值滤波器：自适应中值滤波器是一种改进的中值滤波器，通过动态调整窗口大小和计算信号局部方差来实现滤波，适用于去除椒盐噪声。
11.一阶滞后滤波器：一阶滞后滤波器是一种简单的滤波方法，通过对当前输入信号与上一时刻滤波结果进行加权平均来实现滤波，适用于平滑信号。
这些嵌入式滤波算法在嵌入式系统中广泛应用，对信号的处理和去噪起到了重要的作用。
根据实际应用需求，选择合适的滤波算法可以提高系统的性能和可靠性。
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嵌入式工程师需知道的实用算法
伴随着人工智能、物联网时代的到来，数据应用变得频繁起来，数据安全应该如何保护？软件加密算法都有哪些，这些算法在哪些方面得到了应用？慢慢读下去，你会发现围绕在我们身边的小密码。
DES加密算法DES加密算法是一种分组密码，以64位为分组对数据加密，它的密钥长度是56位，加密解密用同一算法。
DES加密算法是对密钥进行保密，而公开算法，包括加密和解密算法。
这样，只有掌握了和发送方相同密钥的人才能解读由DES加密算法加密的密文数据。
因此，破译DES加密算法实际上就是搜索密钥的编码。
对于56位长度的密钥来说，如果用穷举法来进行搜索的话，其运算次数为256。
随着计算机系统能力的不断发展，DES的安全性比它刚出现时会弱得多，然而从非关键性质的实际出发，仍可以认为它是足够的。
不过，DES现在仅用于旧系统的鉴定，而更多地选择新的加密标准。
3DES加密算法3DES是三重数据加密算法块密码的通称。
它相当于是对每个数据块应用三次DES加密算法。
由于计算机运算能力的增强，原版DES密码的密钥长度变得容易被暴力破解；3DES即是设计用来提供一种相对简单的方法，即通过增加DES的密钥长度来避免类似的攻击，而不是设计一种全新的块密码算法。
3DES是DES向AES过渡的加密算法，加密算法，其具体实现如下：设Ek()和Dk()代表DES算法的加密和解密过程，K代表DES算法使用的密钥，M代表明文，C代表密文，这样：3DES加密过程为：C=Ek3(Dk2(Ek1(M)))3DES解密过程为：M=Dk1(EK2(Dk3(C))) AES加密算法AES加密算法是密码学中的高级加密标准，该加密算法采用对称分组密码体制，密钥长度的最少支持为128、192、256，分组长度128位，算法应易于各种硬件和软件实现。
这种加密算法是美国联邦政府采用的区块加密标准，这个标准用来替代原先的DES，已经被多方分析且广为全世界所使用。
AES加密算法被设计为支持128／192／256位（/32=nb)数据块大小（即分组长度）；支持128／192／256位（/32=nk)密码长度，，在10进制里，对应341038、621057、1.11077个。