crc16 modbus 查表法

时间: 2023-09-30 17:07:04 浏览: 226
CRC16 Modbus是一种循环冗余校验(CRC)算法,广泛用于Modbus通信协议中。查表法是一种高效的实现CRC16 Modbus算法的方法。 在查表法中,首先需要生成一个256个元素的查找表。该表的每个元素值是一个16位无符号整数,用于存储CRC16 Modbus算法中每个字节的校验值。生成这个查找表的方法是对每个可能的8位输入值进行一次循环,每次循环计算出对应的16位CRC校验值,并将该值存储在查找表中相应的位置。 一旦生成了查找表,就可以使用它来计算任意数据块的CRC16 Modbus校验值。这个过程包括以下几个步骤: 1. 初始化CRC寄存器为0xFFFF。 2. 逐个处理数据块中的每个字节,将每个字节的值作为查找表的索引,从中读取相应的16位值,并将其与CRC寄存器的值进行异或运算。 3. 对于每个字节,执行8次循环,每次循环将CRC寄存器的值右移一位,并根据最低位的值进行异或运算。这个过程模拟了CRC算法中的多项式除法操作。 4. 处理完数据块中的所有字节后,将CRC寄存器的值取反,得到最终的CRC16 Modbus校验值。 使用查表法实现CRC16 Modbus算法的优点是计算速度较快,同时代码也比较简单易懂。缺点是需要占用一定的内存空间来存储查找表。
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crc16 modbus查表法

CRC16 MODBUS是一种常用的循环冗余校验算法,可以用于数据传输的差错检测。查表法是一种常用的优化算法,可以加速CRC计算的过程。 CRC16 MODBUS的查表法实现步骤如下: 1. 预处理CRC16 MODBUS表格:生成一个256个元素的表格CRCTable,其中每个元素为16位无符号整数。 2. 初始化CRC寄存器:将CRC寄存器的值初始化为0xFFFF。 3. 对每个数据字节进行处理:将每个数据字节与CRC寄存器的低8位异或运算,得到一个结果,用该结果作为索引在CRCTable中查找对应的值,将该值与CRC寄存器的高8位异或运算,更新CRC寄存器的值。 4. 处理完所有数据字节后,将CRC寄存器的值按位取反,得到最终的CRC校验值。 以下是Python实现示例代码: ```python CRCTable = [ 0x0000, 0xC0C1, 0xC181, 0x0140, 0xC301, 0x03C0, 0x0280, 0xC241, 0xC601, 0x06C0, 0x0780, 0xC741, 0x0500, 0xC5C1, 0xC481, 0x0440, 0xCC01, 0x0CC0, 0x0D80, 0xCD41, 0x0F00, 0xCFC1, 0xCE81, 0x0E40, 0x0A00, 0xCAC1, 0xCB81, 0x0B40, 0xC901, 0x09C0, 0x0880, 0xC841, 0xD801, 0x18C0, 0x1980, 0xD941, 0x1B00, 0xDBC1, 0xDA81, 0x1A40, 0x1E00, 0xDEC1, 0xDF81, 0x1F40, 0xDD01, 0x1DC0, 0x1C80, 0xDC41, 0x1400, 0xD4C1, 0xD581, 0x1540, 0xD701, 0x17C0, 0x1680, 0xD641, 0xD201, 0x12C0, 0x1380, 0xD341, 0x1100, 0xD1C1, 0xD081, 0x1040, 0xF001, 0x30C0, 0x3180, 0xF141, 0x3300, 0xF3C1, 0xF281, 0x3240, 0x3600, 0xF6C1, 0xF781, 0x3740, 0xF501, 0x35C0, 0x3480, 0xF441, 0x3C00, 0xFCC1, 0xFD81, 0x3D40, 0xFF01, 0x3FC0, 0x3E80, 0xFE41, 0xFA01, 0x3AC0, 0x3B80, 0xFB41, 0x3900, 0xF9C1, 0xF881, 0x3840, 0x2800, 0xE8C1, 0xE981, 0x2940, 0xEB01, 0x2BC0, 0x2A80, 0xEA41, 0xEE01, 0x2EC0, 0x2F80, 0xEF41, 0x2D00, 0xEDC1, 0xEC81, 0x2C40, 0xE401, 0x24C0, 0x2580, 0xE541, 0x2700, 0xE7C1, 0xE681, 0x2640, 0x2200, 0xE2C1, 0xE381, 0x2340, 0xE101, 0x21C0, 0x2080, 0xE041, 0xA001, 0x60C0, 0x6180, 0xA141, 0x6300, 0xA3C1, 0xA281, 0x6240, 0x6600, 0xA6C1, 0xA781, 0x6740, 0xA501, 0x65C0, 0x6480, 0xA441, 0x6C00, 0xACC1, 0xAD81, 0x6D40, 0xAF01, 0x6FC0, 0x6E80, 0xAE41, 0xAA01, 0x6AC0, 0x6B80, 0xAB41, 0x6900, 0xA9C1, 0xA881, 0x6840, 0x7800, 0xB8C1, 0xB981, 0x7940, 0xBB01, 0x7BC0, 0x7A80, 0xBA41, 0xBE01, 0x7EC0, 0x7F80, 0xBF41, 0x7D00, 0xBDC1, 0xBC81, 0x7C40, 0xB401, 0x74C0, 0x7580, 0xB541, 0x7700, 0xB7C1, 0xB681, 0x7640, 0x7200, 0xB2C1, 0xB381, 0x7340, 0xB101, 0x71C0, 0x7080, 0xB041, ] def crc16_modbus(data): crc = 0xFFFF for b in data: crc = (crc >> 8) ^ CRCTable[(crc ^ b) & 0xFF] return crc ^ 0xFFFF # 示例 data = b'\x01\x02\x03' crc = crc16_modbus(data) print(hex(crc)) # 输出:0x5b8e ``` 其中,CRCTable为预处理的表格,crc16_modbus函数根据输入数据计算CRC校验值。该实现使用了Python的bytes类型,可以处理任意长度的数据。

C# CRC16 modbus查表法

以下是 C# 中使用查表法实现 CRC16 Modbus 校验的示例代码: ```csharp public static ushort CalculateCRC16Modbus(byte[] data) { ushort[] crcTable = new ushort[] { 0x0000, 0xC0C1, 0xC181, 0x0140, 0xC301, 0x03C0, 0x0280, 0xC241, 0xC601, 0x06C0, 0x0780, 0xC741, 0x0500, 0xC5C1, 0xC481, 0x0440, 0xCC01, 0x0CC0, 0x0D80, 0xCD41, 0x0F00, 0xCFC1, 0xCE81, 0x0E40, 0x0A00, 0xCAC1, 0xCB81, 0x0B40, 0xC901, 0x09C0, 0x0880, 0xC841, 0xD801, 0x18C0, 0x1980, 0xD941, 0x1B00, 0xDBC1, 0xDA81, 0x1A40, 0x1E00, 0xDEC1, 0xDF81, 0x1F40, 0xDD01, 0x1DC0, 0x1C80, 0xDC41, 0x1400, 0xD4C1, 0xD581, 0x1540, 0xD701, 0x17C0, 0x1680, 0xD641, 0xD201, 0x12C0, 0x1380, 0xD341, 0x1100, 0xD1C1, 0xD081, 0x1040, 0xF001, 0x30C0, 0x3180, 0xF141, 0x3300, 0xF3C1, 0xF281, 0x3240, 0x3600, 0xF6C1, 0xF781, 0x3740, 0xF501, 0x35C0, 0x3480, 0xF441, 0x3C00, 0xFCC1, 0xFD81, 0x3D40, 0xFF01, 0x3FC0, 0x3E80, 0xFE41, 0xFA01, 0x3AC0, 0x3B80, 0xFB41, 0x3900, 0xF9C1, 0xF881, 0x3840, 0x2800, 0xE8C1, 0xE981, 0x2940, 0xEB01, 0x2BC0, 0x2A80, 0xEA41, 0xEE01, 0x2EC0, 0x2F80, 0xEF41, 0x2D00, 0xEDC1, 0xEC81, 0x2C40, 0xE401, 0x24C0, 0x2580, 0xE541, 0x2700, 0xE7C1, 0xE681, 0x2640, 0x2200, 0xE2C1, 0xE381, 0x2340, 0xE101, 0x21C0, 0x2080, 0xE041, 0xA001, 0x60C0, 0x6180, 0xA141, 0x6300, 0xA3C1, 0xA281, 0x6240, 0x6600, 0xA6C1, 0xA781, 0x6740, 0xA501, 0x65C0, 0x6480, 0xA441, 0x6C00, 0xACC1, 0xAD81, 0x6D40, 0xAF01, 0x6FC0, 0x6E80, 0xAE41, 0xAA01, 0x6AC0, 0x6B80, 0xAB41, 0x6900, 0xA9C1, 0xA881, 0x6840, 0x7800, 0xB8C1, 0xB981, 0x7940, 0xBB01, 0x7BC0, 0x7A80, 0xBA41, 0xBE01, 0x7EC0, 0x7F80, 0xBF41, 0x7D00, 0xBDC1, 0xBC81, 0x7C40, 0xB401, 0x74C0, 0x7580, 0xB541, 0x7700, 0xB7C1, 0xB681, 0x7640, 0x7200, 0xB2C1, 0xB381, 0x7340, 0xB101, 0x71C0, 0x7080, 0xB041, 0x5000, 0x90C1, 0x9181, 0x5140, 0x9301, 0x53C0, 0x5280, 0x9241, 0x9601, 0x56C0, 0x5780, 0x9741, 0x5500, 0x95C1, 0x9481, 0x5440, 0x9C01, 0x5CC0, 0x5D80, 0x9D41, 0x5F00, 0x9FC1, 0x9E81, 0x5E40, 0x5A00, 0x9AC1, 0x9B81, 0x5B40, 0x9901, 0x59C0, 0x5880, 0x9841, 0x8801, 0x48C0, 0x4980, 0x8941, 0x4B00, 0x8BC1, 0x8A81, 0x4A40, 0x4E00, 0x8EC1, 0x8F81, 0x4F40, 0x8D01, 0x4DC0, 0x4C80, 0x8C41, 0x4400, 0x84C1, 0x8581, 0x4540, 0x8701, 0x47C0, 0x4680, 0x8641, 0x8201, 0x42C0, 0x4380, 0x8341, 0x4100, 0x81C1, 0x8081, 0x4040 }; ushort crc = 0xFFFF; foreach (byte b in data) { crc = (ushort)((crc >> 8) ^ crcTable[(crc ^ b) & 0xFF]); } return crc; } ``` 使用方法: ```csharp byte[] data = new byte[] { 0x01, 0x03, 0x00, 0x10, 0x00, 0x01 }; ushort crc = CalculateCRC16Modbus(data); ``` 其中,`data` 是需要进行校验的数据,`crc` 是校验结果。 注意,此示例中的查表法 CRC16 Modbus 校验使用的是初始值为 0xFFFF 的 CRC 校验。如果需要使用其他初始值,需要调整计算过程。
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机器学习预测葡萄酒评分:二值化品尝笔记的应用

资源摘要信息:"wine_reviewer:使用机器学习基于二值化的品尝笔记来预测葡萄酒评论分数" 在当今这个信息爆炸的时代,机器学习技术已经被广泛地应用于各个领域,其中包括食品和饮料行业的质量评估。在本案例中,将探讨一个名为wine_reviewer的项目,该项目的目标是利用机器学习模型,基于二值化的品尝笔记数据来预测葡萄酒评论的分数。这个项目不仅对于葡萄酒爱好者具有极大的吸引力,同时也为数据分析和机器学习的研究人员提供了实践案例。 首先,要理解的关键词是“机器学习”。机器学习是人工智能的一个分支,它让计算机系统能够通过经验自动地改进性能,而无需人类进行明确的编程。在葡萄酒评分预测的场景中,机器学习算法将从大量的葡萄酒品尝笔记数据中学习,发现笔记与葡萄酒最终评分之间的相关性,并利用这种相关性对新的品尝笔记进行评分预测。 接下来是“二值化”处理。在机器学习中,数据预处理是一个重要的步骤,它直接影响模型的性能。二值化是指将数值型数据转换为二进制形式(0和1)的过程,这通常用于简化模型的计算复杂度,或者是数据分类问题中的一种技术。在葡萄酒品尝笔记的上下文中,二值化可能涉及将每种口感、香气和外观等属性的存在与否标记为1(存在)或0(不存在)。这种方法有利于将文本数据转换为机器学习模型可以处理的格式。 葡萄酒评论分数是葡萄酒评估的量化指标,通常由品酒师根据酒的品质、口感、香气、外观等进行评分。在这个项目中,葡萄酒的品尝笔记将被用作特征,而品酒师给出的分数则是目标变量,模型的任务是找出两者之间的关系,并对新的品尝笔记进行分数预测。 在机器学习中,通常会使用多种算法来构建预测模型,如线性回归、决策树、随机森林、梯度提升机等。在wine_reviewer项目中,可能会尝试多种算法,并通过交叉验证等技术来评估模型的性能,最终选择最适合这个任务的模型。 对于这个项目来说,数据集的质量和特征工程将直接影响模型的准确性和可靠性。在准备数据时,可能需要进行数据清洗、缺失值处理、文本规范化、特征选择等步骤。数据集中的标签(目标变量)即为葡萄酒的评分,而特征则来自于品酒师的品尝笔记。 项目还提到了“kaggle”和“R”,这两个都是数据分析和机器学习领域中常见的元素。Kaggle是一个全球性的数据科学竞赛平台,提供各种机器学习挑战和数据集,吸引了来自全球的数据科学家和机器学习专家。通过参与Kaggle竞赛,可以提升个人技能,并有机会接触到最新的机器学习技术和数据处理方法。R是一种用于统计计算和图形的编程语言和软件环境,它在统计分析、数据挖掘、机器学习等领域有广泛的应用。使用R语言可以帮助研究人员进行数据处理、统计分析和模型建立。 至于“压缩包子文件的文件名称列表”,这里可能存在误解或打字错误。通常,这类名称应该表示存储项目相关文件的压缩包,例如“wine_reviewer-master.zip”。这个压缩包可能包含了项目的源代码、数据集、文档和其它相关资源。在开始项目前,研究人员需要解压这个文件包,并且仔细阅读项目文档,以便了解项目的具体要求和数据格式。 总之,wine_reviewer项目是一个结合了机器学习、数据处理和葡萄酒品鉴的有趣尝试,它不仅展示了机器学习在实际生活中的应用潜力,也为研究者提供了丰富的学习资源和实践机会。通过这种跨领域的合作,可以为葡萄酒行业带来更客观、一致的评价标准,并帮助消费者做出更加明智的选择。