对于无线信号和数据传输来说，使用基于前进的电磁载波的确定性方法 是典型的。这意味着发射机直接地，或者在典型情况下用载波发出调制信号。 用不同的调制方法(比如幅度、频率、或相位调制)将有用信息调制在载波 上。
而且，已经知道必须怎样构造技术发射和接收装置来执行调制和解调， 发射和接收。
已知技术的传输方法和它们的物理特性产生发射机功率消耗对于要覆盖 的距离的依赖性和在远距离传输时中继站的必要性。
本发明是基于确定用于无线数据传输的方法这个目的，该方法将发射机 和接收机处的最低可能功率损耗和信息传输的最高可能范围结合。
这个目的通过权利要求1中指定的方法和权利要求6中指定的装置而实 现以用于全局尺度通信(或简称GSCOM)，其中，远距离数据传输通过使用 耦合随机过程的全局尺度(Global Scale，简称GS)调制和解调来实现。
有利的实施例在进一步的权利要求中指定。
GS是一个引入的物理概念，其说明了诸如实系统的质量、温度、重量、 和频率之类的物理变量的频率分布是对数性地尺度不变的，参见H.Müller， Global Scaling，Special 1，EHLERS Verlag 2001。
有了GS的帮助，特别地，从而可以计算优选地包括在实过程、特别是 随机过程中的那些物理值。
这些优选值可以通过根据1737年Leonard Euler，ber Kettenbrüche[on continued fractions]和1748年Leonard Euler，Uber Schwingungen einer Seite[on oscillations of a side]的连分式分解来确定，因为根据Euler而知道每个实数x 都可以用它对应于等式(1)的连分式来表示：
x＝n0+z/(n1+z/(n2+z/(n3+z/(n4+z/(n5+...)))))          (1)
变量z表示这种情况下的偏分子，根据GS将它的值固定在值2以用于 随后的频率分析。
因为尺度不变性出现在对数尺度，所以在GS方法中，所有分析都对已 经取其自然对数的变量执行。等式(2)从而产生。
lnx＝n0+2/(n1+2/(n2+2/(n3+2/(n4+2/(n5+...))e)))       (2)
特殊的数值是用作基础的质量单位的函数。在GS中，将要分析的变量 相对于物理常数y(标准量度标准)来设置。然而，由于这样这些常数存在 上下限值，这些常数仅仅以预定义的精确度而已知。
从而，等式(3)作为GS最重要的基础等式产生，可以通过相移＝3/2而 扩展它，然而这与本发明的说明无关，参见H.Müller，Global scaling，Special 1， Ehlers Verlag 2001：
ln(x/y)＝n0+2/(n1+2/(n2+2/(n3+2/(n4+2/(n5+...)))))    (3)
由于连分式的收敛条件，整数偏分母[n0，n1，n2...]的必须总是具有大于分 子的绝对值，参见O.Perron，Die Lehre von den Kettenbrüchen[the teaching of continued fractions]，Teubner Verlag，Leipzig，1950，并且总是可以由3除尽的整 数。
通过应用等式(3)，诸如频率之类的预定义物理变量可以根据GS连分式 方法分解并且转换成连分式代码。为了例证目的将通过对于频率f0的GS连 分式分解来描述这个。
在GS中，将值1.4254869e24Hz用作计算频率的物理常数y，参见 H.Müller，Global Scaling，Special 1，Ehlers Verlag 2001。
根据等式(3)，产生了连分式分解和偏分母n0，n1，n2，n3等等的计算。为 了例证目的，通过使用Institutes für Raum-Energie-Forschung GmbH， Wolfratshausen的工具GSC3000专业版，执行了通过根据等式(3)的连分式的 频率值计算，并且在图1中示为频率f0＝2032Hz的例子。频率2032Hz对应于 GS连分代码[-48；9086]。取决于用于频率的常数y的限值，偏分母n0＝-48， 偏分母n1＝9086或n1＝9036。
因为这个例子中的偏分母n1(n1＝9086)很大并且因此n1之后的总商是趋近 零地小，所以频率2032Hz接近值n0(n0＝-48)并且因此也称为GS节点点(node point)。而且，根据等式(3)的GS节点点频率例如是5Hz、101Hz、40804Hz、 16461Hz。将基于GS频率分析的这些基础进一步描述本发明。

本发明的目的是确定一种方法和一种装置，其允许传输功率显著降低， 以便在最大可能的距离上使用最小可能的能量来传输数据。
进一步的，确定一种调制器和/或解调器以及一种调制方法和/或解调方 法，其允许有成本效益的调制和/或解调。在下文中，因为调制和解调都是基 于GS来执行的，将调制器标识为GS调制器，而将解调器标识为GS解调器。
本发明的另一个目的是增加信息传输的范围和安全性。
虽然在典型的方法中，经过确定性过程的操作来执行传输，但是在根据 本发明的方法中，传输经过耦合的随机过程的GS调制和GS解调来执行。
用于例如数据或信号无线信息传输的装置包括发射单元，具有用于信息 的全局尺度调制的调制器和用于把信息耦合到随机过程中的耦合器，还包括 接收单元，具有用于信息的全局尺度解调的解调器和用于把信息从随机过程 中解耦的解耦器。
所述的装置和方法使用耦合的随机过程，特别是耦合的噪声过程，作为 信息载波。
图10示出了在12小时的时段中在自然对数时间轴上的未滤波的二进制 数的平均波动。这些数据通过使用根据章节1.2中描述的变体的硬件以及使 用根据等式(5)的软件而获得。
另外，执行声卡提供的原始数据的基于软件的子采样以获得GS等角节 点点频率f0。根据全局尺度所预期的典型周期性波动在自然对数时间轴上是 可见的。
附图说明
存在多种可能性来以优选的方式实现和/或改进根据本发明的方法，装 置、以及部件和/或单元。为此目的，参考附属的权利要求以及还有说明书和 例证的实施例。在附图中：
图1：示出了用于频率的GS分析的工具GSC3000；
图2：数据传输的装置和方法示意图；
图3：示出了所述的方法和装置的详细示意图；
图4：示出了半导体元件的背景噪声；
图5：示出了背景噪声的谐波分量；
图6：示出了用于白噪声的技术生成的外部噪声生成器的电路图；
图7：示出了具有外部噪声模块的变体a；
图8：示出了用于变体a的外部噪声模块；
图9：示出了具有外部调制解调器的变体c；
图10：示出了在自然对数时间轴上的二进制数的波动；
图11：示出了双极晶体管(BE部分)的噪声谱的说明。

根据S.Shnoll，当同时并同步地执行这些时，不同强度的随机过程的耦合 效应出现(Shnoll S.E.等等，Realization of discrete states during fluctuations in macroscopic processes，Physics-Uspekhi，41(10)，page 1026，1998)，即，在对随 机过程同时执行的测量中，测量的物理值的频率分布具有相同的精细结构。 多个同时执行的随机过程的测量值的(非平滑的)直方图图样相当或类似。 非平滑的直方图的标识在全局尺度中还称为该直方图的精细结构。
在用作基础的随机过程的直方图甚至在它们的较小实例中都非常类似， 即，不仅它们的诸如平均值、变化等等之类的统计学特征对应，而且在特定 直方图中特定的测量值的频率也非常频繁地对应的情况下，识别了该精细结 构的高度对应。然而，仅在非平滑的直方图中根据GS来分析该对应性。
现在，现在将直方图的精细结构的一致性和/或类似性定义为随机过程的 实际同步程度。在下文中，将在直方图的精细结构中具有高度对应的随机过 程称为耦合的随机过程。
为了把数据从发射机S(发射单元1)传输到接收机E(接收单元2)，通 过合适的方法彼此耦合的随机过程在技术终端S和E中都产生。
发射机和接收机在这个方法中通过技术终端实现，该技术终端首先包括 技术噪声源或者允许技术噪声源的连接，其次可以实时地执行下列过程步骤 1-8。
在图2中示意地示出该方法的顺序，发射和接收单元在图3中更加详细 地描述。
该装置包括根据图2和图3的列表。
在每个案例中，将诸如具有集成声卡的膝上型计算机之类的在市场上可 买到的计算机用于发射机装置(3，4，6，7)和接收机装置(8到11)。即，在 下文中，基于两个在市场上可买到的计算机(发射单元1和接收单元2)的 声卡的噪声过程，说明在用于耦合的随机过程(5)的传输链路中的耦合的随机 过程的生成(3，4)、调制(6)、耦合(7)、解耦(8)以及解调(9)。
然而，该方法适用于任何技术地生成的随机过程，这些随机过程可以例 如基于外部或内部噪声生成器、半导体元件、过程器、调制解调器等等来操 控过程。
这些终端是市场上可买到的计算机、膝上型计算机、甚至移动电话。然 而，该方法也适用于其它的终端、其它的采样频率f0、其它的随机过程、或 者还有其它的连分式代码分量(在下面的例子中只是n2)的其它改变。
1.耦合到噪声过程(信息3和输入信号4)
将发射机和接收机调到技术噪声过程的共同频带(例如，从5Hz到 16.4MHz)。
例如，为了生成噪声过程，可以例如使用市场上可买到的计算机或膝上 型计算机的声卡。从而，噪声的频带例如是在100Hz和15kHz之间。进一步 的技术噪声源将例如是半导体元件或计算机流程。图4中示出技术噪声源的 典型噪声信号的时间曲线。
用软件来访问声卡的噪声信号，例如，使用Windows命令，并且将特殊 的噪声电平提供给下游分析软件。
1.1.受背景波影响的随机过程的选择
存在的背景波影响所有的局部波、振荡以及随机过程，然而，如果局部 振荡过程在接近于较高优先级的自然振荡处振荡(这将在下面的段落中说 明)，则这尤其是可见和可测量的。然后，局部过程进入与背景场的谐振，这 可以在它不再统计学上正确地表现，而是倾向于特定值的实例而避免其它值 的情况下根据经验来证明。
可以显著的受背景波影响的局部振荡过程都是随机过程，比如放射性分 解过程、噪声过程、或天气过程。
1.1.1.随机过程的选择
局部振荡过程对背景波的特别良好的技术耦合经由传输信道中的随机或 白噪声而实现。这个噪声特征在于它不是确定性的并且不可再生。
合适的源是技术噪声过程、热噪声、或散弹噪声(shot noise)。热噪声在 每个服从电阻的电子元件中都会出现并且是由可自由移动电子和电子空穴的 随机速度变化引起的。作为元件的类型以及温度的函数，这个噪声只有几μV 并且需要强电子放大。通过半导体元件的pn过渡区来提供强得多的噪声信 号，Z二极管(Z diode)或者双极硅晶体管的非正确极化的基极发射极部分。 这里该噪声在超过击穿电压工作的pn边界层产生。电荷载流子由于施加的电 压而击穿势垒层并且产生散弹噪声(Verges，C.1987，Handbook of Electrical Noise，TAB books，Blue Ridge Summit，PA)。
在这种情况下，可达到的噪声电平的高度强烈地依赖于击穿电压的高度 和流动的电流的大小。通过使用选择的Z二极管和大于20V的击穿电压，可 以实现大于1Vpp的噪声电平和上至MHz范围的线性噪声谱。然而，7-12V 的甚至更小的击穿电压和10-200μA的电流都可以在所选择的双极晶体管的 BE部分产生几百mVpp的噪声电平(参见图11)，因此额外的放大往往是多 余的。因为噪声电平与在固定负载流动的电流的均方根成比例地增长，所以 可以在很宽的限制内另外地调整它。
1.1.2.耦合到背景波的技术实现
在下文中，描述用于耦合到背景波的三种方法。变体a除了膝上型计算 机之外还需要附加的外部模块以产生技术噪声。变体b使用奔腾III处理器中 实现的噪声生成器并且不需要另外的硬件。变体c在外部调制解调器中实现 了用于耦合到背景波的所有功能。
变体a：使用外部噪声生成器来耦合到背景噪声
图6示出了用于生成白噪声的外部噪声生成器的电路图，而图7示出了 包括具有模拟噪声生成器的外部模块、具有用于模拟噪声生成器20提供的噪 声信号的模拟/数字转换22的集成声卡21的膝上型计算机，以及用于数字滤 波的计算机系统和处理软件的结构。
模拟噪声生成器20对如同在1.1.1下描述的那样生成的白噪声提供粉红 噪声。随着频率提高每个倍频程(octave)具有3dB电平降低的噪声信号称 为粉红噪声。相反，白噪声信号显示了近似线性的频率响应。晶体管T1在它 的超过击穿电压工作的基极发射极部分产生噪声信号。将晶体管T2用作阻抗 转换器和放大器，并且把来自T1的噪声电流转换成噪声电压。噪声电压在集 电极处从T2电容性地去耦并且经由单极高通滤波器送入声卡的输入端。
声卡的输入侧通道包括放大器，用于从100Hz到15kHz的频率的带通滤 波器，14位的模拟/数字转换器和到膝上型计算机的PCI总线的接口。声卡以 44.1kHz的时钟频率来采样低频噪声，将其转换成14位宽的带符号整数并且 经由驱动器软件把这些提供给处理软件。图8示出了连接到膝上型计算机21 的噪声生成器20的实施。
处理软件过滤这些由此获得的数字并且抽取出实际有用的信号。
变体b：用内部噪声生成器来耦合到背景波
变体b将奔腾III中提供的内部随机生成器用作噪声源(The Intel Generator，Techbrief 1999，)。从而省去来自于变体a的附加外部模块。
变体b中的处理软件包括用于内部随机生成器的驱动器功能而不包括用 于激活并读取声卡的驱动器功能。噪声信号进一步的软件侧处理与变体a相 同。
变体b具有约束到具有奔腾III或奔腾4过程器的计算机系统的缺点。
变体c：使用外部调制解调器来耦合到背景波。
在图9中所示的变体c中，用于耦合到背景波的所有基本功能都在外部 调制解调器30中实施。这个调制解调器30经由USB接口连接到膝上型计算 机31。
调制解调器30包括宽带模拟噪声源(噪声生成器32)、阻抗转换器33、 滤波器和放大器34、模拟/数字转换器35、以及用于USB总线的接口元件(控 制器36)。另外，调制解调器30还可以包括用于有用信号的数字滤波和预处 理的微控制器。然而，这些功能可以像变体a和b那样由膝上型计算机上的 处理软件来承担。与变体a和b类似地执行噪声信号和有用信号的处理。与 变体a和b相比，可以实现高得多的数据率。
1.1.3.用于背景波的预处理和滤波的软件算法
通过章节1.1.2中描述的方法而获得的数据的预处理和滤波通过安装在 膝上型计算机上的处理软件来执行。除了用于典型均衡的滤波器之外，这个 软件还包括特殊的自适应全局尺度滤波器，它临时地存储在相当长一段时间 中获得的原始数据并且根据典型的全局尺度样式来分析它的时间和数值范 围。GS样式的分析或者基于原始数据的整个数值范围的直方图，或者基于时 间范围中与单独数据的对数双曲线波动相关的时间来执行。
该软件的目的是从技术噪声信号、电势等等中产生随机数，然后稍后对 其做出进一步的处理。从噪声信号产生随机数ZZ的可能的计算操作是用节 点点频率fA对噪声信号进行采样并且随后例如根据等式(5)把噪声电平转 换成数字值ZZ，
ZZ[0...n-1]＝mod ulon(∑(噪声信号的规范化噪声电平))     (5)
用这个方式产生的随机数由背景波来控制，这可以根据经验来确定，即 当采样频率fA接近节点点频率时，它们没有在统计学上正确地表现。因此， 数值n不是任意地随机出现的，而是以对数双曲线间隔出现的，类似于根据 全局尺度来计算它那样。
替代于产生模拟随机数，产生二进制数并且估计作为从预期值0.5的偏 离的波动的发生的1或0的密度也是可能的。例如，如果数字1在序列中出 现6次，则这表示相比于1出现三次等情况更大的波动。
二进制随机数可以通过用数字2替代等式(5)中的“n”来产生：
ZZ[0...n-1]＝mod ulo2(∑(噪声信号的规范化噪声电平))   (5)
又一个方法是从采样点中的噪声信号的斜率来计算二进制数。正斜率产 生1并且均匀斜率或负斜率产生0。另外，由此获得的二进制随机数可以逻 辑地通过异或功能(EXOR)链接到累进0-1序列，以便获得0和1的最佳可 能均分。
图10示出了12小时的时段中在自然对数时间轴上的未滤波的二进制数 的平均波动。这些数据通过使用根据所述变体a的硬件并且使用根据等式(5) 的软件而获得。
另外，执行声卡提供的原始数据的基于软件的子采样以便获得5Hz的GS 等角的节点点频率。
为了让对数时间轴上的波动更加清楚可见，数据还用统计软件来另外地 滤波。为此，首先通过计算导数对数据求导。随后，在10秒的时段中累加导 数并且在300个时段中用滑动低通功能积分。
在图5的自然对数时间轴上示出按照全局尺度期望的典型周期性波动。 示出了具有恒定周期时间和上升幅度的7 1/2个振荡。振荡波腹的最大值大约 是-3.6:1.6分钟、-2.7:4.0分钟、-1.8:9.9分钟、-0.9:24.4分钟、0.0:1.0小时、 0.9:2.45小时、1.8:6.0小时，(大约2.7:14.8小时)。这些振荡波腹标识具有最 大波动的区域并且在全局尺度节点点中。
2.采样经过处理的噪声以产生随机数(输入信号4)
为了进一步处理噪声过程，通过噪声信号的采样来产生随机数。在发射 机和接收机中的噪声过程的采样根据本发明使用GS节点点频率f0来执行， 并且从而导致随机数的GS时间序列Z的生成。
用于采样声卡的噪声信号的采样的合适的节点点频率例如是 f0＝2031.55Hz。其它的节点点频率可以用等式(3)来确定。
然后，例如，通过根据公式Z≡Z mod ulo N(N为整数)的残值类别形成 (residual class formation)R对N取模(取模运算符)，将GS采样信号转换 成规范化的、无量纲的数字值序列(Z)(可能属于数值范围N)。
从而，随机数序列ZS在发射机S处产生，并且随机数字序列ZE在接收 机E产生。例如，通过采样已经得出下面的随机数序列并且显示在发射机和 接收机的监视器上：
ZS＝{...10 23 2500 249 28 378 40456...}
ZE＝{...45 789 4581 45 3 6782 2360...}
然而，分别在发射机和接收机处的两个随机数序列ZS和ZE没有技术措 施时在典型情况下不按时间同步。
为了实现同步并且从而耦合两个随机过程，必须产生在发射机和接收机 中的两个过程的按时间同步——如Shnoll中所述。因此，在发射机和接收机 处按时间同步地(即总是在相同的瞬时)采样噪声过程。
从而，在发射机和接收机处的随机数按时间同步地出现。技术地，同步 采样例如可以由控制器通过两个终端上的外部无线时钟来执行。同步时钟的 精确度为至少比采样频率精确幅度的一个量级。
从而，周期Δts＝1/f0＝ti+1-ti在发射机和接收机处产生在同步周期中的， 也可以用软件在计算机显示屏上显示的下列随机数(例如)：
ZS＝{...11(ti+0)80(ti+1)3421(ti+2)345(ti+3)245(ti+4)4512(ti+5)5071(ti+6)...}
ZE＝{...2345(ti+0)479(ti+1)23(ti+2)346(ti+3)11(ti+4)6593(ti+5)5031(ti+6)...}
将在以下的方法步骤3-8中进一步地描述本发明，根据本发明，这些步 骤必须在采样周期Δts内执行。
例如，如果在相同瞬时tn-1分别在发射机和接收机处确定来自于噪声的最 后随机数，则甚至在当前随机数在瞬时tn在接收机处从噪声ZE(tn)确定之前， 必须在发射机侧执行处理步骤。
从而适用下面的等式：
tn＝tn-1+Δts
对于上述的2031.55Hz的采样频率f0，在这个例子中采样周期是 Δts＝1/f0＝4.92e-4秒，必须在这个采样周期中执行处理步骤。这通过使用市 场上可买到的计算机是可能的。
3.随机数序列的推导(信息3，输入信号4)
根据L.Euler(A.P.Jushkewitsch.Euler und Lagrange über die Grundlagen der Analysis[Euler and lagrange on the foundations of Anaysis].In：K.Schrder： Sammelband der zu Ehren des 250.Geburtstages Leonhard Eulers der Deutschen Akademie der Wissenschaften zu Berlin vorgelegten Abhandlungen.Berlin 1959) 在发射机中以及以一些时延在接收机中进一步处理，实现形式为 f′(x)＝lim((f(x+dx)-f(x)/dx(dx→0)的随机数ZS和ZE的GS时间序列的推 导。
然而，对于由随机数序列ZS和ZE表示的非解析函数(non-analytic function)，根据Euler设置dx＝1，从而产生了等式(4)。
f′(x)＝lim((f(x+dx)-f(x))/dx)其中dx＝1                (4)
从而，在发射机和接收机处产生分别来自于ZS或ZE的随机数的变更速 度的新随机序列fS{}或fE{}。这些随机数的变更速度还可以解释为频率f，用 于产生确定时间尺度(chronological scale)的ZS或ZE的采样周期Δts。
图5示出了来自于根据图4的噪声过程的信号ZS的推导的可能结果fS{}。
例如，通过发射机处的序列ZS的根据等式(4)的推导，下面的变更速度和 /或频率序列在从[n0，n1-1]到[n0，n1+1]的预定义频带内产生：
fS＝{...1883.93(tk+0)1885.15(tk+1)1889.87(tk+2)1885.51(tk+3)...}
在相同的预定义频带内，对于接收机计算类似的频率值序列fE{}。
4.搜索GS频率(信息3、输入信号4)
可以由结构[n0，n1，n2]的GS连分式代码来表示的全局尺度频率。
为此，对于在发射机处根据等式(3)从序列fS{}确定的每个频率，执行连 分式分析并确定关联的偏分母n0、n1、n2等等。
例如，在从[-48，-26]到[-28]的预定义频带内，即从序列fS{}中的1881.13Hz (连分式代码：[-48，-26])到1891.50Hz(连分式代码：[-48，-28])，确定存 在结构[n0，n1，n2]的连分式代码的频率fR＝1889.87Hz。
对于fR＝1889.87，连分式代码等于[-48，-27，-3]。
在这个例子中偏分母n2是-3。
根据GS，在这个情况下，在发射机和接收机处的频带内发现相同的频率 fR，即两个最初的随机数字序列ZS和ZE在预定义频带内精确地具有它们的随 机数的共享的GS变更速度。
5.在发射机侧的GS调制(GS调制器6)
在发射机处，GS调制例如通过偏分母n2的变更而执行，例如改变n2的 符号。从而，下面的新连分式代码[n0，n1，-n2]在发射机侧产生，并且通过等式 (3)的逆转而产生新的频率fR’。
在这个例子中，将属于fR＝1889.78Hz的GS连分式[-48，-27，-3]改变为[-48， -27，+3]，即通过改变符号将偏分母n2＝-3设置为n’2＝+3。新的频率 fR’＝1882.97Hz在等式(3)的逆转应用之后从中产生。
这个频率fR’还数学地地表示随机数的变更速度，从而在发射机中通过根 据从等式(4)的L.Euler的推导的逆转，基于此计算新的随机数ZS’(tn)，在下 面在发射机处在瞬时t0将其耦合到噪声过程中。
因为所有的方法步骤都在采样周期Δts内执行，甚至在发射机或接收机处 经由噪声过程产生新的随机数之前，在发射机侧计算受到处理的随机数 Z’S(tn)。
因为等式(4)的推导表示唯一的确定性方法，等式(4)的逆转是可能的。因 为相同的原因，等式(3)也是可逆转的。
在该例子中，新的随机数Z’S(tn)＝192已经产生，并且随机数的下列序列 在瞬时tn产生：
ZS＝{...11(ti+0)80(ti+1)3421(ti+2)345(ti+3)245(ti+4)4512(ti+5) 50712(ti+6)...192(tn)}
6.新计算的噪声值的耦合和/或物理生成(耦合器7)
将新计算的随机数字Z’S(tn)转换成具有量纲的噪声电平值并且在采样周 期内耦合到随机过程中。因为噪声电平值转换为随机数的方法是已知的，这 个转换是可能的，并且是可以从之前方法步骤中逆转的。
在使用声卡的噪声来产生随机数的例子中，新的随机数(Z’S(tn)＝192) 这样在发射机侧转换成噪声值并且经由声卡物理地输出。
从而，通过属于Z’S(tn)的噪声电平值的这个耦合调制了发射机侧的噪声。
7.接收机侧的解耦和/或解调(解耦器8和/或GS解调器9)
因为发射机和接收机的随机过程由GS节点点频率同步并且通过按时间 同步相互耦合，并且非常明确地具有相同的谐振频率和/或变更速度，所以在 接收机侧的噪声过程也已经临时地改变。
通过使用f0的采样将接收机中的噪声信号在瞬时tn采样解耦，并且根据 与发射机侧相同的方法转换成随机数。
送入发射机的随机数(在Z’E(tn)＝192的例子中，但是在任何情况下，在 根据L.Euler(等式(4))的序列ZE的后面的推导中在接收机处引起定义的谐 振频率fR’的随机数Z’E(tn))在采样瞬时tn在接收机侧以高概率出现。
在下文中，描述怎样在接收机侧发现并且解码在发射机侧处理的该谐振 频率fR’。
根据本发明，接收机分析之前用发射机调制的从[n0，n1-1]到[n0，n1+1]的频 带，并且基于新确定的随机数字Z’S(tn)，通过GS分析来分析在该频带内存在 的所有频率，并且确定连分式代码[n0，n1-n2]存在的唯一的频率f’R。
对于这个频率f’R确定偏分母n2。
例如，基于在与发射机协商同意的从序列fE{}的1881.13Hz(连分式代码： [-48，-26])到1891.50Hz(连分式代码：[-28])的频带内最后接收的随机数， 找到存在结构[n0，n1，n2]的连分式代码的共享频率f’R＝1882.969Hz。 f’R＝1882.969Hz的连分式代码等于[-48，-26，+3]。从而偏分母n2是+3。
8.对传输的信息解码(信息10、输出信号11)
通过比较确定的连分式代码与根据GS确定的代码，现在接收机可以识 别在发射机侧上是否处理了n2值。
例如，因为频带由n0和n1唯一地固定，其中随机过程的期望的全局尺度 谐振频率fR必定存在，根据GS，可以用计算机仅仅从采样周期Δts、n0和n1 确定n2的期望的符号。
在Δts＝4.92e-4秒，n0＝-48和n1＝-27的例子中，在接收机侧预期具有相关 联的连分式代码[-48，-27，-n2]的频率fR，这也适用于接收机侧发射机中不调制 的情况。
然而，在所示调制的例子中，在接收机中对与发射机商定频带内所有频 率的分析只产生频率f’R＝1882.969Hz，对于该频率存在结构[n0，n1，n2]的连分 式代码。对于f’R＝1882.969Hz的连分式代码是[-48，-26，+3]。
从而偏分母n2是+3。
然而，因为在接收机侧期望n2的值为-3，所以接收机已经认识到谐振频 率fR的n2值在发射机侧上经过调制。
从而，当发射机侧上存在处理的时候，接收机会认识到它。
因此，通过基本的、耦合的噪声过程通过共同谐振频率fR的GS调制和 GS解调在发射机和接收机之间传输了一比特信息。通过一比特传输的可能 性，因而数字信号在原则上是可传输的。
经由此处所述的随机过程的技术传输率由步骤1到8的执行速度以及由 采样频率f0来确定和限制。因此，从而在当前实现16比特每秒的传输率。
例如通过使用其它的采样频率f0、更快速的计算机、连分式值n2(和/或 连分式的更高分量n3、n4等等)的改进GS调制，而不是只用一个符号反转 或者并行使用多个传输信道，传输率的增加是可能的。
通过实际GS传输之前的模拟/数字转换和随后的GS调制，诸如语音之 类的随意信号和信息也是可传输的。