CRC-16编码在DECT中的应用及其性能

时间: 2023-10-25 07:07:02 浏览: 68
CRC-16（Cyclic Redundancy Check）是一种常用的数据校验码，可以用于检测数据在传输过程中是否出错。在DECT（Digital Enhanced Cordless Telecommunications）中，CRC-16编码被广泛应用于数据传输的校验中，具有以下性能： 1. 高效性：CRC-16编码能够快速计算出校验码，且校验码长度较短，只有16位。这使得它在DECT系统中的应用非常高效。 2. 可靠性：CRC-16编码能够检测出多种类型的错误，包括单比特差错、双比特差错等，能够有效地保障数据的传输可靠性。 3. 灵活性：CRC-16编码可以根据实际需求进行定制，例如可以根据数据长度、校验等级等参数进行调整，从而适应不同的应用场景。 总之，CRC-16编码在DECT中的应用非常广泛，能够有效地保障数据传输的可靠性和高效性，具有很好的性能。
相关问题

CRC-16 编码在 DECT 中的应用及其性能

CRC-16 编码在 DECT（Digital Enhanced Cordless Telecommunications，数字增强无绳电话）中被广泛应用。DECT是一种数字化的无线通信标准，主要应用于家庭和办公室环境中的无线电话和数据传输。 在 DECT 中，CRC-16 编码用于检测数据传输过程中的错误。CRC-16 算法通过对数据进行多项式除法，生成一个 16 位的校验码，该校验码与发送方预先计算的校验码进行比较，以判断数据是否损坏或篡改。 CRC-16 编码在 DECT 中的性能较好。它可以检测多达两个比特的错误，并能够捕捉所有奇数数量的比特错误。此外，CRC-16 算法的计算速度也相对较快，适合在实时通信中使用。 总之，CRC-16 编码在 DECT 中的应用非常广泛，对于保证数据传输的可靠性和完整性起着重要作用。

CRC-16 编码在 DECT 中的应用及其性能试验任务要求

CRC-16 编码在 DECT 中的应用： CRC-16 编码是一种循环冗余校验码，它可以用于检测数据传输过程中的差错。在 DECT（数字增强无线通信技术）中，CRC-16 编码被广泛应用于数据帧的校验和计算，以确保数据的可靠传输。 DECT 是一种数字增强无线通信技术，它在欧洲和亚洲等地广泛应用于无线电话、无线数据传输等领域。在 DECT 中，数据帧的校验和计算使用 CRC-16 编码进行，以保证数据传输的可靠性和完整性。 CRC-16 编码的性能试验任务要求： 为了测试 CRC-16 编码在 DECT 中的性能，需要进行以下任务： 1. 编写 CRC-16 编码的算法，并将其应用于 DECT 数据帧的校验和计算中。 2. 设计实验方案，测试 CRC-16 编码在数据传输过程中的差错检测能力和纠错能力。 3. 测试 CRC-16 编码在不同数据传输速率、信道带宽和误码率下的性能表现。 4. 比较不同 CRC-16 编码算法的性能，并选取最优算法作为 DECT 数据帧的校验和计算方法。 5. 分析实验结果，总结 CRC-16 编码在 DECT 中的应用效果，并提出进一步改进的建议。 通过以上任务的完成，可以深入了解 CRC-16 编码在 DECT 中的应用情况，并为 DECT 系统的优化和改进提供参考。

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3. setupDECTService: 这个命名方式强调了在初始化过程中需要进行一系列的设置和配置，确保DECT服务正常运行。 无论使用哪种命名方式，都应该尽量简洁明了，能够准确描述接口的功能和作用。同时，建议遵循项目中...

void HR202_TMR2_ISR(void)//100us定时器中断调用函数 { if(HR202_Step == 0x00) { if(HR202_Flag == 0x00) { HR202_CONTR1_OUT;// HR202_CONTR2_OUT;// HR202_Flag = 0x10;// } else if(HR202_Flag == 0x10) { //PWM输出 if(PwmTimeCnt > 0) { PwmTimeCnt--; } else { PwmTimeCnt = 9; } if(PwmTimeCnt>=5)//1Khz 方波 { HR202_CONTR1_SET;//Rh 1 HR202_CONTR2_CLR;//Rf 0 } else { HR202_CONTR1_CLR;//Rh 0 HR202_CONTR2_SET;//Rf 1 } if(PwmTimeCnt == 2)//在Rh 为高电平时的200us 进行AD采集 { if(HR202_ADCTbl.AIEnable == OS_TRUE)//是否可以采集 { HR202_ADCTbl.AITbl[HR202_ADCTbl.AICnt++] = HR202Dect_GetADValue();//采集当前AD值 if(HR202_ADCTbl.AICnt == 10) { HR202_ADCTbl.AIEnable = OS_FALSE; HR202_ADCTbl.AICnt = 0; } } } } } }

如果HR202_ADCTbl.AIEnable为OS_TRUE，表示可以进行采集，就会调用HR202Dect_GetADValue()函数获取当前的AD值，并将其存入HR202_ADCTbl.AITbl数组中。当HR202_ADCTbl.AICnt等于10时，表示已经采集了10个AD值，将HR...

/usr/bin/ld: /tmp/ccngEnHs.o: in function draw_matrix': main.c:(.text+0xc57): undefined reference to lcd_draw_dect' /usr/bin/ld: main.c:(.text+0xcc9): undefined reference to draw_bmp_byname' /usr/bin/ld: /tmp/ccngEnHs.o: in function main': main.c:(.text+0x1020): undefined reference to lcd_draw_dect' /usr/bin/ld: main.c:(.text+0x1180): undefined reference to show_end_bmp'

2. 编译顺序错误：如果这些函数定义在您的源代码文件中，而且您使用多个源代码文件进行编译，确保在编译时将这些源代码文件一起编译，以便链接器可以找到函数的定义。 3. 函数命名错误：检查函数名的拼写和大小写...

i = 0 while True: i += 1 print("cnt :", i) clock.tick() # Update the FPS clock. img = sensor.snapshot() a = od_img.draw_image(img, 0,0) od_img.pix_to_ai() #将摄像头采集图片输送到KPU和yolo模型运算。 kpu.run_with_output(od_img) dect = kpu.regionlayer_yolo2() fps = clock.fps() persons = [l for l in dect if obj_name[l[4]] == "person"] if persons: for l in persons : #判断人的位置是否在左半区域 x_center = (l[0] + l[2]) // 2 # 计算出矩形框的中心x坐标 y_center = (l[1] + l[3]) // 2 # 计算出矩形框的中心y坐标 y_bottom = l[1] - 12 # 计算出矩形框下方一些距离的y坐标 if l[0] < x_center + 30 : #在左半区域，进行框出和显示操作 a = img.draw_rectangle(l[0],l[1],l[2],l[3], color=(0, 255, 0)) a = img.draw_string(l[0],l[1], obj_name[l[4]], color=(0, 255, 0), scale=1.5) player.play() # 将中心x坐标和中心y坐标转换为字符串并拼接起来，作为第三个参数传递给 img.draw_string() 方法 text = str(x_center) + ", " + str(y_center) a = img.draw_string(l[0], y_bottom, text, color=(255, 0, 0)) a = img.draw_string(0, 0, "%2.1ffps" %(fps), color=(0, 60, 128), scale=1.0) #显示屏显示FPS lcd.display(img) gc.collect() #内存回收 player.finish()

这段代码是一个基于OpenMV的人体检测和跟踪系统，主要通过摄像头采集图像，经过KPU和YOLO模型运算，识别出图像中的人体，然后对人体进行框出和显示操作，并且在屏幕上显示每秒处理的帧数。其中，通过判断人的位置...

利用 def vedio_dect(self): print(self.ved_path) cap = cv2.VideoCapture(self.ved_path) fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 获得视频帧率 start = time.time() while cap.isOpened(): # 读取视频帧:ret bool true(读取成功)；frame Numpy数组 ret, frame = cap.read() # print(ret) # print(frame) if ret: # 将视频帧转换为适合模型输入的格式, 将 numpy 数组转换为 PIL 图像对象。 # preprocess_frame = Image.fromarray(np.uint8(frame),mode='RGB') preprocess_frame = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)) RGBImg = self.resize_img(preprocess_frame, self.ui.label_show) qt_img = QImage(RGBImg[:], RGBImg.shape[1], RGBImg.shape[0], RGBImg.shape[1] * 3, QImage.Format_RGB888) # 转换为QImage格式 pixmap_img = QPixmap.fromImage(qt_img) self.ui.label_show.setPixmap(pixmap_img) # 使用烟雾检测模型或算法进行烟雾检测 testTime, smoke_result_frame, smoke_region= self.det_thread.test_img(preprocess_frame) # 根据检测结果进行后续处理 self.display_smoke_image(preprocess_frame, smoke_region) cv2.waitKey(int(500 / fps)) #调用它之后的一段时间内暂停程序执行，以等待用户按下键盘上的键或达到指定的时间,ms else: break cap.release() end=time.time() testTime=end-start return testTime 如何把检测完得到的各烟雾帧存储到缓冲空间，并另外调函数实现存储到本地

您可以使用Python中的列表(List)作为缓冲空间，将烟雾帧append到列表中。当列表中的元素个数达到一定的数量时，就可以调用另一个函数将这些帧存储到本地。 以下是示例代码： 1. 在初始化方法中创建一个空的列表，...

if __name__ == "__main__": unet = Unet() mode = "fps" video_path = "ID01.mp4" video_save_path = "ID01dect3.mp4" video_fps = 50.0 test_interval = 1000 dir_origin_path = "img/" dir_save_path = "img_out/" if mode == "predict": seg_img = np.zeros((np.shape(pr)[0],np.shape(pr)[1],3)) for c in range(self.num_classes): seg_img[:, :, 0] += ((pr == c)*( self.colors[c][0] )).astype('uint8') seg_img[:, :, 1] += ((pr == c)*( self.colors[c][1] )).astype('uint8') seg_img[:, :, 2] += ((pr == c)*( self.colors[c][2] )).astype('uint8') ''' while True: img = input('Input image filename:') try: image = Image.open(img) except: print('Open Error! Try again!') continue else: r_image = unet.detect_image(image) r_image.show() elif mode == "video": capture=cv2.VideoCapture(video_path) if video_save_path!="": fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') size = (int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) out = cv2.VideoWriter(video_save_path, fourcc, video_fps, size) ref, frame = capture.read() if not ref: raise ValueError("未能正确读取摄像头（视频），请注意是否正确安装摄像头（是否正确填写视频路径）。") fps = 0.0 while(True): t1 = time.time() # 读取某一帧 ref, frame = capture.read() if not ref: break # 格式转变，BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) # 进行检测 frame = np.array(unet.detect_image(frame)) # RGBtoBGR满足opencv显示

在predict模式下，程序会读取一个图片，然后使用Unet模型进行分割，最后将分割结果显示出来。 在video模式下，程序会读取一个视频文件，然后对每一帧进行分割，最后将分割后的视频保存下来。 在进行分割时，...

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