frame_header = b'\x5A\x5A\x99\x66\x99\x66\x5A\x5A' 这个表示什么语句

时间: 2023-07-17 08:13:36 浏览: 153
`frame_header` 是一个字节串(bytes),用于表示数据帧的帧头。在二进制文件中,数据帧的开头需要以固定的字节序列标识帧头。这个字节序列由十六进制值表示,每个十六进制值对应一个字节。 在这个例子中,`frame_header` 的值是 `b'\x5A\x5A\x99\x66\x99\x66\x5A\x5A'`。这个字节串表示了帧头的字节序列,其中 `\x5A` 对应十六进制值 `0x5A`,`\x99` 对应 `0x99`,以此类推。 通过将这个字节序列与二进制数据进行匹配,我们可以确定二进制数据中的数据帧的起始位置。在匹配过程中,我们可以使用正则表达式或其他方法来搜索并提取数据帧。
相关问题

python中的字符串b'ZZ\x99f\x99fZZ' == b'\x5A\x5A\x99\x66\x99\x66\x5A\x5A'

在Python中,b'ZZ\x99f\x99fZZ'表示一个字节字符串,它由ASCII字符和十六进制转义序列组成。而b'\x5A\x5A\x99\x66\x99\x66\x5A\x5A'也是一个字节字符串,它由十六进制表示的字节组成。 这两个字节字符串是相等的,因为它们包含相同的字节序列。当使用==运算符比较两个字节字符串时,它会逐个比较字节是否相等。 你可以在Python中执行以下代码来验证这个结果: ```python s1 = b'ZZ\x99f\x99fZZ' s2 = b'\x5A\x5A\x99\x66\x99\x66\x5A\x5A' print(s1 == s2) # 输出 True ``` 所以,答案是True。

import re import struct def extract_data_frames1(binary_data): pattern = b'' #帧头 pattern += b'(\x5A\x5A\x99\x66\x99\x66\x5A\x5A)' #通道号 pattern += b'(.{2})' #采样点数 pattern += b'(.{2})' #事件号 pattern += b'(.{4})' #触发时间戳 pattern += b'(.{8})' #采样长度信号求和 pattern += b'(.{8})' #波形峰值 pattern += b'(.{2})' #波形基线 pattern += b'(.{2})' #绝对触发阈值 pattern += b'(.{2})' #校验码 pattern += b'(.{2})' #其余十九个事件信息 pattern += b'(.{456})' for i in range(19): #触发时间戳 pattern += b'(.{8})' #采样长度信号求和 pattern += b'(.{8})' #波形峰值 pattern += b'(.{2})' #波形基线 pattern += b'(.{2})' #绝对触发阈值 pattern += b'(.{2})' #校验码 pattern += b'(.{2})' #帧尾 pattern += b'(\xAA\xAA\x99\x66\x99\x66\xAA\xAA)' data_frames = re.findall(pattern, binary_data) return data_frames 现在pattern已经写好,如何提取全部的触发时间戳并转换成可以阅读的数字的

要提取全部的触发时间戳并将其转换为可读的数字,你可以使用以下代码: ```python import re import struct def extract_data_frames1(binary_data): pattern = b'' # ... 省略了其他的pattern ... # 其余十九个事件信息 pattern += b'(.{456})' for i in range(19): # 触发时间戳 pattern += b'(.{8})' # ... 省略了其他的pattern ... # ... 省略了其他的pattern ... data_frames = re.findall(pattern, binary_data) extracted_timestamps = [] for frame in data_frames: # 提取触发时间戳部分的字节数据 timestamp_bytes = frame[4:12] # 将字节数据转换为一个64位无符号整数 timestamp = struct.unpack('Q', timestamp_bytes)[0] extracted_timestamps.append(timestamp) return extracted_timestamps # 使用示例 binary_data = b'\x5A\x5A\x99\x66\x99\x66\x5A\x5A\x00\x01\x00\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x23\x45\x67\x89\xAB\xCD\xEF' * 20 + b'\xAA\xAA\x99\x66\x99\x66\xAA\xAA' timestamps = extract_data_frames1(binary_data) print(timestamps) ``` 这段代码将返回一个包含所有触发时间戳的列表。请注意,这里假设触发时间戳是一个64位无符号整数,因此使用`struct.unpack('Q', timestamp_bytes)[0]`将字节数据转换为整数。如果实际情况不是这样,你需要根据实际的数据格式进行调整。
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%-----------------------解Y-W方程,其系数矩阵是Toeplitz矩阵(多普里兹矩阵)。求得偏相关函数X------------------- X1=x(1); X11=x(1); B=[x(1) x(2)]'; x2=[1 x(1)]; A=toeplitz(x2); X2=A\B; %x=a\b是方程a*x =b的解 X22=X2(2); B=[x(1) x(2) x(3)]'; x3=[1 x(1) x(2)]; A=toeplitz(x3); X3=A\B; X33=X3(3); B=[x(1) x(2) x(3) x(4)]'; x4=[1 x(1) x(2) x(3)]; A=toeplitz(x4); X4=A\B; X44=X4(4); B=[x(1) x(2) x(3) x(4) x(5)]'; x5=[1 x(1) x(2) x(3) x(4)]; A=toeplitz(x5); X5=A\B; X55=X5(5); B=[x(1) x(2) x(3) x(4) x(5) x(6)]'; x6=[1 x(1) x(2) x(3) x(4) x(5)]; A=toeplitz(x6); X6=A\B; X66=X6(6); B=[x(1) x(2) x(3) x(4) x(5) x(6) x(7)]'; x7=[1 x(1) x(2) x(3) x(4) x(5) x(6)]; A=toeplitz(x7); X7=A\B; X77=X7(7); B=[x(1) x(2) x(3) x(4) x(5) x(6) x(7) x(8)]'; x8=[1 x(1) x(2) x(3) x(4) x(5) x(6) x(7)]; A=toeplitz(x8); X8=A\B; X88=X8(8); B=[x(1) x(2) x(3) x(4) x(5) x(6) x(7) x(8) x(9)]'; x9=[1 x(1) x(2) x(3) x(4) x(5) x(6) x(7) x(8)]; A=toeplitz(x9); X9=A\B; X99=X9(9); B=[x(1) x(2) x(3) x(4) x(5) x(6) x(7) x(8) x(9) x(10)]'; x10=[1 x(1) x(2) x(3) x(4) x(5) x(6) x(7) x(8) x(9)]; A=toeplitz(x10); X10=A\B; X1010=X10(10); B=[x(1) x(2) x(3) x(4) x(5) x(6) x(7) x(8) x(9) x(10) x(11)]'; x11=[1 x(1) x(2) x(3) x(4) x(5) x(6) x(7) x(8) x(9) x(10)]; A=toeplitz(x11); X101=A\B; X1111=X101(11); B=[x(1) x(2) x(3) x(4) x(5) x(6) x(7) x(8) x(9) x(10) x(11) x(12)]'; x12=[1 x(1) x(2) x(3) x(4) x(5) x(6) x(7) x(8) x(9) x(10) x(11)]; A=toeplitz(x12); X12=A\B; X1212=X12(12); X=[X11 X22 X33 X44 X55 X66 X77 X88 X99 X1010 X1111 X1212]; %-----------------------------------解Y-W方程,得偏相关函数X-------------------------------------% figure; plot(X); title('DC14->DC10的偏相关函数图');

帮我增加进度条import io import re import tkinter import requests import threading from pydub import AudioSegment root = tkinter.Tk() root.title('在线视频解析') root.geometry('500x590+550+350') headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:109.0) Gecko/20100101 Firefox/115.0'} ac = tkinter.Listbox(root, width=50, height=20, font=('黑体', 12)) ac.grid(row=2, columnspan=10, sticky="n" + "s" + "w" + "e") def sousuo(): i = b1.get() ac.delete(0, 'end') def extract_music_info(content): p = '|' content = re.sub(p, '', content, flags=re.S) pattern = re.compile('subject.*?href="(.*?)">(.*?)', flags=re.S) return pattern.findall(content) def search_music(): url = 'https://www.hifini.com/search-' + i + '-1.htm' response = requests.get(url=url, headers=headers) return response.text def update_listbox(music_list): for music in music_list: pppp = music[1] + ":" + music[0] ac.insert('end', pppp) content = search_music() music_list = extract_music_info(content) update_listbox(music_list) def xiazzi(): def download_music(): ppp = ac.get(ac.curselection()) pp = re.search('thread.*?htm', ppp) v = pp.group() url1 = 'https://www.hifini.com/' + v response = requests.get(url=url1, headers=headers) ppp = response.text l2 = re.search('<script>.*?title:..(.*?).,.*?author:.(.*?).,.*?url:..(.*?).,', ppp, flags=re.S) p = 'https://www.hifini.com/' + l2.group(3) response = requests.get(url=p, headers=headers) l3 = response.content music_name = '{}-{}.mp3'.format(l2.group(2), l2.group(1)) if l3.startswith(b'\x00\x00\x00\x20\x66\x74\x79\x70'): audio = AudioSegment.from_file(io.BytesIO(l3), format='m4a') audio.export(music_name, format='mp3') else: with open(music_name, 'wb') as f: f.write(l3) print(music_name) threading.Thread(target=download_music).start() a1 = tkinter.Label(root, text='音乐下载器', anchor="center", font=('黑体', 24)) a1.grid(row=0, columnspan=10, sticky="n" + "s" + "w" + "e") b1 = tkinter.Entry(root, width=35, font=('黑体', 16), ) b1.grid(row=1, column=3, padx=15) search_button = tkinter.Button(root, text='搜索', command=sousuo) search_button.grid(row=1, column=4) download_button = tkinter.Button(root, text='下载', command=xiazzi) download_button.grid(row=3, column=4) root.mainloop()

void conv1x1(ap_uint<8> bottom[16][34][66], ap_uint<8> top[16][34][66], ap_int<8> weight[16][16],ap_int<16> bias[16], ap_fixed<32,1> factor) { ap_int<32> mid_result = 0; for (int h = 0; h < 32; h++) { for (int w = 0; w < 64; w++) { for (int coo = 0; coo < 16; coo++) { //output channel mid_result = compute_engine_16( weight[coo][0], bottom[0][h][w], weight[coo][1], bottom[1][h][w], weight[coo][2], bottom[2][h][w], weight[coo][3], bottom[3][h][w], weight[coo][4], bottom[4][h][w], weight[coo][5], bottom[5][h][w], weight[coo][6], bottom[6][h][w], weight[coo][7], bottom[7][h][w], weight[coo][8], bottom[8][h][w], weight[coo][9], bottom[9][h][w], weight[coo][10], bottom[10][h][w], weight[coo][11], bottom[11][h][w], weight[coo][12], bottom[12][h][w], weight[coo][13], bottom[13][h][w], weight[coo][14], bottom[14][h][w], weight[coo][15], bottom[15][h][w] ); top[coo][h][w] = relu( bias[coo] + qunat_dequant2(mid_result, factor)); } } } } void DW_CONV_3x3(ap_uint<8> bottom[16][34][66], ap_uint<8> top[16][34][66], ap_int<8> weight[16][3][3],ap_int<16> bias[16], ap_fixed<32,1> factor) { ap_int<32> mid_result = 0; for (int co = 0; co < 16; co++) { for (int h = 1; h <= 32; h++) { for (int w = 1; w <= 64; w++) { mid_result = (weight[co][0][0] * bottom[co][h - 1][w - 1]) + (weight[co][0][1] * bottom[co][h - 1][w]) + (weight[co][0][2] * bottom[co][h - 1][w + 1]) + (weight[co][1][0] * bottom[co][h][w - 1]) + (weight[co][1][1] * bottom[co][h][w]) + (weight[co][1][2] * bottom[co][h][w + 1]) + (weight[co][2][0] * bottom[co][h + 1][w - 1]) + (weight[co][2][1] * bottom[co][h + 1][w]) + (weight[co][2][2] * bottom[co][h + 1][w + 1]); top[co][h][w] = relu(bias[co] + qunat_dequant2(mid_result, factor)); } } } }

图像块大小是多少进一步解释 void load_image_chunk_norm( ap_uint<8> img_buf[16][34][66], ap_uint<8> * image_in_raw_pad_burst,// int raw, int col, int raw_shape, int col_shape) { ap_uint<8> * image_pad_in_pad_burst_ptr; for (int co = 0; co < 16; co++) { image_pad_in_pad_burst_ptr = image_in_raw_pad_burst + co * raw_shape * col_shape + raw * 32 * col_shape + col * 64; for (int h = 0; h < 34; h++) { for (int w = 0; w < 66; w++) { img_buf[co][h][w] = image_pad_in_pad_burst_ptr[w]; } image_pad_in_pad_burst_ptr += col_shape; } } } void Special_test1( ap_uint<8> static image_in_raw_pad[16 * 512 * 1024], ap_uint<8> static ddr_dw0_out_PL_burst[16 * 130 * 258], ap_uint<8> static ddr_dw1_out_PL_burst[16 * 130 * 258], ap_uint<8> static out_feature[16 * 128 * 256]) { ap_uint<8> static FeatureMapBuf0[16][34][66]; ap_uint<8> static FeatureMapBuf1[16][34][66]; for (int raw = 0; raw < 16; raw++) { for (int col = 0; col < 16; col++) { load_image_1x1(FeatureMapBuf0, image_in_raw_pad, raw, col, 512, 1024); conv1x1(FeatureMapBuf0, FeatureMapBuf1, weight_conv1,bias_conv1_int, q_dq_1); store_4x4_AvgPooling_debug(FeatureMapBuf1, ddr_dw0_out_PL_burst, raw, col, 130, 258); } } std::cout << "over!!!!"; for (int raw = 0; raw < 8; raw++) { for (int col = 0; col < 8; col++) { load_image_chunk_norm(FeatureMapBuf0, ddr_dw0_out_PL_burst, raw, col, 130, 258); DW_CONV_3x3(FeatureMapBuf0, FeatureMapBuf1, weight_conv3,bias_conv3_int, q_dq_3); store_3x3conv(FeatureMapBuf1, ddr_dw1_out_PL_burst, raw, col, 130, 258); } }

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PATRAN操作秘籍:15个常见错误及解决方案快速手册

# 摘要 本文旨在为PATRAN用户快速掌握基本操作及解决常见错误提供指导。第一章通过快速入门帮助新手理解PATRAN的基本界面和操作流程,第二章详细解析了这些流程以增进用户的熟练度。第三章识别并分析了15个常