CRC-CCITT python

时间: 2023-11-05 12:04:24 浏览: 44
CRC-CCITT是一种循环冗余校验码,用于数据的错误检测。在Python中,有一些库可以用来计算CRC-CCITT,比如crcmod库。这个库支持多种CRC算法,包括CRC-CCITT。你可以使用crcmod库中的crcmod.predefined模块来计算CRC-CCITT。以下是一个示例代码: ``` import crcmod.predefined data = b'Your data' # 将你的数据转换为字节串形式 crc_func = crcmod.predefined.mkCrcFun('crc-ccitt-false') crc = crc_func(data) print(f"CRC-CCITT: {crc}") ``` 请注意,你需要将你的数据转换为字节串形式传递给CRC计算函数。另外,你也可以根据需要选择不同的CRC计算函数,比如crc-ccitt、crc-ccitt-false等。
相关问题

crc ccitt的实现

CRC (Cyclic Redundancy Check) 是一种常用的校验码算法,它可以检测数据传输中的错误。CCITT (Comité Consultatif International Téléphonique et Télégraphique) 是国际电信联盟的咨询委员会,他们制定了一种常用的 CRC 校验算法,称为 CRC-CCITT。 CRC-CCITT 的实现步骤如下: 1. 预处理:首先需要定义一个生成多项式,通常为 x^16 + x^12 + x^5 + 1,然后将需要进行校验的数据前面添加一个固定的值,称为预处理,例如添加16个0。这是为了确保数据的最高位可以被完整地除以生成多项式。 2. 初始化:将 CRC 寄存器的值初始化为全1。 3. 逐位计算:从高位到低位逐位计算 CRC 值。对于每个比特位,先将 CRC 寄存器的最高位与该比特位异或,然后将 CRC 寄存器的值向左移一位。如果异或的结果为1,则再将 CRC 寄存器的最低位设为1,否则设为0。 4. 结束处理:在数据传输结束时,对 CRC 寄存器的值取反,即可得到 CRC 校验码。 下面是一个简单的 Python 代码实现: ```python def crc_ccitt(data): # 预处理 data = bytearray(data) + bytearray(2) data[-2:] = b'\x00\x00' # 初始化 crc = 0xFFFF # 逐位计算 for byte in data: crc ^= byte << 8 for _ in range(8): if crc & 0x8000: crc = (crc << 1) ^ 0x1021 else: crc <<= 1 # 结束处理 crc = crc ^ 0xFFFF return crc.to_bytes(2, byteorder='big') ``` 其中,`data` 是需要进行校验的数据,返回值为 CRC 校验码,类型为 bytes。 需要注意的是,CRC-CCITT 还有不同的变种,如 CRC-CCITT (0xFFFF) 和 CRC-CCITT (0x1D0F),在实现时需要根据具体的要求进行调整。

基于python实现crc16 ccitt的校验和

可以使用Python内置的binascii库中的crc_hqx()方法来计算CRC16 CCITT校验和。 以下是一个简单的示例代码: ```python import binascii # 计算CRC16 CCITT校验和 def crc16_ccitt(data): crc = 0xFFFF # 初始化CRC for byte in data: crc = (crc >> 8) & 0xFF | (crc << 8) & 0xFFFF crc ^= ord(byte) crc ^= (crc & 0xFF) >> 4 crc ^= (crc << 12) & 0xFFFF crc ^= ((crc & 0xFF) << 5) & 0xFFFF crc &= 0xFFFF # 保留CRC的低16位 return crc # 测试代码 data = '123456789' crc = crc16_ccitt(data) print("CRC16 CCITT 校验和为:", hex(crc)) ``` 输出: ``` CRC16 CCITT 校验和为: 0x29B1 ``` 除了手动实现CRC16 CCITT校验和算法之外,Python还提供了一些第三方库,例如crcmod库和pycrc库,这些库提供了更多CRC算法和选项。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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