校验算法 英文
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校验算法
错误检测与修正
二.错误检测的基本原理
发送器向所发送的数据信号祯添加错误检验码,并取该错误检测码作为该被传输数据信号的函数;接收器根据该函数的定义进行同样的计算,然后将两个结果进行比较:如果结果相同,则认为无错误位;否则认为该数据祯存在有错误位。 一般说来,错误检测可能出现三种结果:
在所传输的数据祯中未探测到,也不存在错误位;
所传输的数据祯中有一个或多个被探测到的错误位,但不存在未探测到的错误位; 被传输的数据祯中有一个或多个没有被探测到的错误位。
显然我们希望尽可能好地选择该检测函数,使检测结果可靠,即:所有的错误最好都能被检测出来;如检测出现无错结果,则应不再存在任何未被检测出来的错误。
实际采用的错误检测方法主要有两类:奇偶校验(ECC)、和校验(CheckSum)和CRC循环冗余校验。
二.奇偶校验ECC 单向奇偶校验
单向奇偶校验由于一次只采用单个校验位,因此又称为单个位奇偶校验。发送器在数据祯每个字符的信号位后添一个奇偶校验位,接收器对该奇偶校验位进行检查。典型的例子是面向ASCII码的数据信号祯的传输,由于ASCII码是七位码,因此用第八个位码作为奇偶校验位。
单向奇偶校验又分为奇校验(Odd Parity)和偶校验(E
CRC校验算法
1.生成多项式。
16位的CRC码产生的规则是先将要发送的二进制序列数左移16位(既乘以
)后,再除以一个多项式,最后所得到的余数既是CRC码。任意一个由二进制位串组成的代码都可以和一个系数仅为?0?和?1?取值的多项式一一对应。例如:代码1010111对应的多项式为x6+x4+x2+x+1,而多项式为x5+x3+x2+x+1对应的代码101111。 标准CRC生成多项式如下表:
名称 生成多项式 简记式* 标准引用 CRC-4 x4+x+1 3 ITU G.704 CRC-8 x8+x5+x4+1 0x31 CRC-8 x8+x2+x1+1 0x07 CRC-8 x8+x6+x4+x3+x2+x1 0x5E CRC-12 x12+x11+x3+x+1 80F
CRC-16 x
CRC校验PLC算法
CRC校验函数
cBuffer:计算CRC校验码的数组。 iBufLen:该数组的长度。
unsigned int CRC_Verify(unsigned char *cBuffer, unsigned int iBufLen) {
unsigned int i, j; //#define wPolynom 0xA001 unsigned int wCrc = 0xffff;
unsigned int wPolynom = 0xA001;
/*---------------------------------------------------------------------------------*/ for (i = 0; i < iBufLen; i++) {
wCrc ^= cBuffer[i]; for (j = 0; j < 8; j++) {
if (wCrc &0x0001)
{ wCrc = (wCrc >> 1) ^ wPolynom; } else
{ wCrc = wCrc
人工智能实验算法分析文档
人工智能各算法实验分析
及指导
撰写时间:2012年6月15日
实验一 A*算法实验
一、实验目的:
熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程,并利用A*算法求解N数码难题,理解求解流程和搜索顺序。 二、实验原理:
A*算法是一种有序搜索算法,其特点在于对估价函数的定义上。对于一般的有序搜索,总是选择f值最小的节点作为扩展节点。因此,f是根据需要找到一条最小代价路径的观点来估算节点的,所以,可考虑每个节点n的估价函数值为两个分量:从起始节点到节点n的代价以及从节点n到达目标节点的代价。 三、实验环境:
Windows 操作系统,C语言 或 Prolog语言。
四、实验内容:
1. 分别以8数码和15数码为例实际求解A*算法。 2. 画出A*算法求解框图。
3. 分析估价函数对搜索算法的影响。 4.分析A*算法的特点。
六、实验报告要求:
1 A*算法流程图和算法框图。
2 试分析估价函数的值对搜索算法速度的影响。 3
根据A*算法分析启发式搜索的特点。
提交程序清单。
1 知识点归纳
搜索策略的知识点主要可以分为六块内容来进行讲解: ? 搜索的基本概念
? 状态空间的盲目搜索 ? 状态空
人工智能实验算法分析文档
人工智能各算法实验分析
及指导
撰写时间:2012年6月15日
实验一 A*算法实验
一、实验目的:
熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程,并利用A*算法求解N数码难题,理解求解流程和搜索顺序。 二、实验原理:
A*算法是一种有序搜索算法,其特点在于对估价函数的定义上。对于一般的有序搜索,总是选择f值最小的节点作为扩展节点。因此,f是根据需要找到一条最小代价路径的观点来估算节点的,所以,可考虑每个节点n的估价函数值为两个分量:从起始节点到节点n的代价以及从节点n到达目标节点的代价。 三、实验环境:
Windows 操作系统,C语言 或 Prolog语言。
四、实验内容:
1. 分别以8数码和15数码为例实际求解A*算法。 2. 画出A*算法求解框图。
3. 分析估价函数对搜索算法的影响。 4.分析A*算法的特点。
六、实验报告要求:
1 A*算法流程图和算法框图。
2 试分析估价函数的值对搜索算法速度的影响。 3
根据A*算法分析启发式搜索的特点。
提交程序清单。
1 知识点归纳
搜索策略的知识点主要可以分为六块内容来进行讲解: ? 搜索的基本概念
? 状态空间的盲目搜索 ? 状态空
数值分析实验算法总结 - 新疆大学
数值分析实验算法总结 - 新疆大学
自己收集整理的
错误在所难免
仅供参考交流
如有错误
请指正!谢谢
第九章 解常微分方程初值问题
1. Euler方法
在x, y平面上微分方程①的解 在曲线上一点 (x, y) 的切线斜率等于函数的值.该曲线的顶点设为p,再推进到p(),
显然两个顶点p, p的坐标有以下关系
这就是著名的Euler公式具体公式为 (1)
为了易于理解下面给出了一个例子;
例1.用Euler方法解初值问题,h=0.1
,
解: 取步长为h=0.1 计算结果见表:
xyy(x) en =y(x)-y0.11.100000000000001.09544511501033-0.00460.21.191818181818181.18321595661992-0.00860.31.277437833714721.26491106406735-0.01250.41.358212599560291.34164078649987-0.01660.51.435132918657801.41421356237310-0.02090.61.508966253566331.48323969741913-0.02580.71.580338237655221
数值分析实验算法总结 - 新疆大学
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仅供参考交流
如有错误
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第九章 解常微分方程初值问题
1. Euler方法
在x, y平面上微分方程①的解 在曲线上一点 (x, y) 的切线斜率等于函数的值.该曲线的顶点设为p,再推进到p(),
显然两个顶点p, p的坐标有以下关系
这就是著名的Euler公式具体公式为 (1)
为了易于理解下面给出了一个例子;
例1.用Euler方法解初值问题,h=0.1
,
解: 取步长为h=0.1 计算结果见表:
xyy(x) en =y(x)-y0.11.100000000000001.09544511501033-0.00460.21.191818181818181.18321595661992-0.00860.31.277437833714721.26491106406735-0.01250.41.358212599560291.34164078649987-0.01660.51.435132918657801.41421356237310-0.02090.61.508966253566331.48323969741913-0.02580.71.580338237655221
算法分析算法复习题(中英文)
(有翻译)
1. The O-notation provides an asymptotic upper bound. The ?-notation provides an
asymptotic lower bound. The Θ-notation asymptotically a function form above and below. O型符号提供一个渐近的上限。Θ符号提供一个渐近下界。 Θ-符号渐近函数形式的上方和下方。 2. To represent a heap as an array,the root of tree is A[1], and given the index i of a
node, the indices of its parent Parent(i) { return ?i/2?; },left child, Left(i) { return 2*i; },right child, right(i) { return 2*i + 1; }.
代表一个堆中的一个数组,树的根节点是A[1],并且给出一个节点i,那么该节点的父节点是 左孩子 右孩子
3. Becau
ZigBee定位算法论文英文版
Available online at Procedia Computer Science 5 (2011) 58–65
The 2nd International Conference on Ambient Systems, Networks and Technologies (ANT)
ZigBee-based indoor location system by k-nearest neighbor
algorithm with weighted RSSI
Chih-Ning Huang, Chia-Tai Chan*
Institute of Biomedical Engineering, National Yang-Ming University, No.155, Sec.2, Linong Street, Taipei, 112 Taiwan Abstract
With the advances in information and communication technologies, wireless sensor networks has made Ambient Intelligence (AmI) applications possi
ZigBee定位算法论文英文版
Available online at Procedia Computer Science 5 (2011) 58–65
The 2nd International Conference on Ambient Systems, Networks and Technologies (ANT)
ZigBee-based indoor location system by k-nearest neighbor
algorithm with weighted RSSI
Chih-Ning Huang, Chia-Tai Chan*
Institute of Biomedical Engineering, National Yang-Ming University, No.155, Sec.2, Linong Street, Taipei, 112 Taiwan Abstract
With the advances in information and communication technologies, wireless sensor networks has made Ambient Intelligence (AmI) applications possi