CRC16并行计算的Matlab推导

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crc并行公式推导

crc并行公式推导

crc并行公式推导CRC并行公式推导引言:CRC(Cyclic Redundancy Check)是一种常用的数据校验方法,广泛应用于网络通信、存储系统、传感器等领域。

在数据传输过程中,通过计算数据的CRC值,可以检测出数据是否被篡改或传输错误。

本文将从理论和公式推导的角度,介绍CRC并行计算的原理和推导过程。

一、CRC校验原理CRC校验是一种循环冗余校验,其基本原理是将待校验数据与一个固定的除数进行除法运算,得到的余数作为校验码添加到原始数据中进行传输。

接收方同样使用相同的除数对接收到的数据进行除法运算,得到的余数与发送方的校验码进行比对,从而判断数据是否正确。

二、CRC并行计算公式推导CRC并行计算是一种加速计算CRC校验码的方法,其基本思想是将待校验数据分成多个字节(或位),并利用并行计算的方式同时计算各个字节(或位)的CRC值,从而提高计算效率。

1. CRC多项式的表示假设待校验数据为D,CRC多项式为G,其二进制表示分别为d和g。

则CRC校验的基本公式为:R = D * 2^n XOR (G * 2^k)其中,R为校验结果,n为数据位数,k为CRC多项式的位数。

2. 并行计算过程将待校验数据D分成多个字节D1、D2、D3...Dn,对应的CRC多项式G也分成多个字节G1、G2、G3...Gn。

并行计算的过程可以表示为:R1 = D1 * 2^n XOR (G1 * 2^k)R2 = D2 * 2^n XOR (G2 * 2^k)...Rn = Dn * 2^n XOR (Gn * 2^k)最终的校验结果为:R = R1 XOR R2 XOR ... XOR Rn3. CRC并行计算示例假设待校验数据为11001101,CRC多项式为1011。

将数据和多项式表示为二进制形式:D = 11001101G = 1011根据并行计算的公式进行计算:R1 = D1 * 2^n XOR (G1 * 2^k) = 1 * 2^8 XOR (1 * 2^3) = 1000 XOR 1000 = 0000R2 = D2 * 2^n XOR (G2 * 2^k) = 1 * 2^8 XOR (0 * 2^3) = 1000 XOR 0000 = 1000R3 = D3 * 2^n XOR (G3 * 2^k) = 0 * 2^8 XOR (1 * 2^3) = 0000 XOR 1000 = 1000R4 = D4 * 2^n XOR (G4 * 2^k) = 0 * 2^8 XOR (1 * 2^3) = 0000 XOR 1000 = 1000R5 = D5 * 2^n XOR (G5 * 2^k) = 1 * 2^8 XOR (1 * 2^3) = 1000 XOR 1000 = 0000R6 = D6 * 2^n XOR (G6 * 2^k) = 1 * 2^8 XOR (0 * 2^3) = 1000 XOR 0000 = 1000R7 = D7 * 2^n XOR (G7 * 2^k) = 0 * 2^8 XOR (1 * 2^3) = 0000 XOR 1000 = 1000R8 = D8 * 2^n XOR (G8 * 2^k) = 1 * 2^8 XOR (1 * 2^3) = 1000 XOR 1000 = 0000最终的校验结果为:R = R1 XOR R2 XOR R3 XOR R4 XOR R5 XOR R6 XOR R7 XOR R8 = 0000 XOR 1000 XOR 1000 XOR 1000 XOR 0000 XOR 1000 XOR 1000 XOR 0000 = 0000根据计算结果可知,校验结果为0000,表示数据未被篡改或传输错误。

Matlab中的并行计算技巧和实践

Matlab中的并行计算技巧和实践

Matlab中的并行计算技巧和实践概述:随着计算机硬件技术的不断进步,计算机系统的并行性得到了极大的提升。

在科学计算领域中,Matlab作为一种常用的数值计算和数据可视化工具,其对并行计算的支持也成为了研究者和开发者关注的焦点。

本文将介绍一些Matlab中的并行计算技巧和实践,包括并行计算的原理、常用的并行计算工具以及一些应用实例。

一、并行计算原理在了解Matlab中的并行计算技巧之前,我们先要了解并行计算的原理。

并行计算是指将一个大的计算任务分解成多个子任务,并通过多个处理单元同时进行计算,从而加快计算速度。

常见的并行计算模型包括多线程、多进程和分布式计算。

在Matlab中,可以通过并行计算工具箱来实现并行计算。

这个工具箱提供了一系列的函数和方法,用于管理和调度并行计算任务。

其中,最常用的是并行循环和并行计算任务。

二、并行计算工具1. 并行循环在Matlab中,可以使用parfor关键字来定义并行循环。

与普通的for循环不同,parfor循环可以将多个迭代器作为独立的子任务进行计算,并将计算结果进行合并。

例如,我们可以使用parfor关键字来并行计算一个矩阵的乘法:```MatlabA = rand(1000);B = rand(1000);C = zeros(1000);parfor i = 1:1000for j = 1:1000for k = 1:1000C(i, j) = C(i, j) + A(i, k) * B(k, j);endendend```2. 并行计算任务除了并行循环外,Matlab中还提供了一些函数和方法,用于管理和调度并行计算任务。

例如,使用matlabpool函数可以创建一个并行计算池,用于存储和管理计算任务。

使用parfeval函数可以将计算任务提交到计算池中,并返回一个Future对象,用于获取计算结果。

例如,我们可以使用matlabpool函数创建一个包含4个工作进程的并行计算池:```Matlabmatlabpool('open', 4);```然后,使用parfeval函数将计算任务提交到计算池中,并获取计算结果:```Matlabfutures = parfeval(@myFunction, 1, arg1, arg2, ...);result = fetchOutputs(futures);```三、并行计算应用实例1. 矩阵运算矩阵运算是并行计算的经典应用之一。

CRC计算流程图及Matlab实现代码

CRC计算流程图及Matlab实现代码

CRC循环冗余检验原理及相关代码(2008-06-04 17:02:42)转载分类:学术标签:教育CRC码检错是将被处理报文的比特序列当作一个二进制多项式A(x)的系数,该系数除以发送方和接收方预先约定好的生成多项式g(x)后,将求得的余数P(x)作为CRC校验码附加到原始的报文上,并一起发给接收方。

接收方用同样的g(x)去除收到的报文B(x),如果余数等于p(x),则传输无误(此时A(x)和B(x)相同);否则传输过程中出错,由发送端重发,重新开始CRC校验,直到无误为止。

matlab编码代码function crc_encode_scr=crc_encode(scr,poly) [M N]=size(poly);scrg=[scr zeros(1,N-1)];[q r]=deconv(scrg,poly); %多项式相除r=abs(r);for i=1:length(r)a=r(i);if ( mod(a,2)== 0 )r(i)=0;elser(i)=1;endendcrc=r(length(scr)+1:end); %获取余项crc_encode_scr=bitor(scrg,r); %余项加在原信号后面,组成新信号matlab解码代码function [crc_decode_rev,error]=crc_decode(rev,poly)[M N]=size(poly);[q r]=deconv(rev,poly); %多项式相除r=mod(abs(r),2); %if r == zeros(1,length(rev))error=0; % 余项为0elseerror=1; % 余项不为0end;crc_decode_rev=rev(1:length(rev-N+1));。

MATLAB并行计算的实现方法与技巧

MATLAB并行计算的实现方法与技巧

MATLAB并行计算的实现方法与技巧1. 引言MATLAB是一种非常强大的数值计算和科学编程工具,但在处理大规模数据以及复杂计算任务时,单个计算机资源的限制会导致计算效率低下。

为了充分利用计算资源,提高计算速度,我们可以使用并行计算技术。

本文将介绍MATLAB并行计算的实现方法与技巧,帮助读者合理利用多个计算核心,提升计算效率。

2. 并行计算概述并行计算是将一个任务划分为多个子任务,同时在多个计算核心上进行计算,以加快计算速度。

在MATLAB中,我们可以使用Parallel Computing Toolbox来实现并行计算。

其主要方式有两种:任务并行计算和数据并行计算。

3. 任务并行计算任务并行计算是指将一个大任务分解成多个子任务,每个子任务被分配到不同的计算核心上执行。

MATLAB提供了parfor循环来方便开发者实现任务并行计算。

下面是一个简单的示例,展示了如何使用parfor实现任务并行计算:```matlabparfor i = 1:100output(i) = myFunction(input(i));end```上述代码中,myFunction是一个需要计算的函数,input是输入数据,output是输出结果。

通过parfor循环,每个循环迭代都会在不同的计算核心上运行,从而提高计算速度。

需要注意的是,parfor循环中的每个迭代必须是独立的,不依赖于其他迭代的结果。

否则,parfor将无法正确处理结果的依赖关系。

4. 数据并行计算数据并行计算是指将一个大任务中的数据划分成多个部分,每个部分在不同的计算核心上进行计算。

MATLAB提供了spmd语句(single program multiple data),使得数据并行计算更容易实现。

下面是一个简单的示例,展示了如何使用spmd语句实现数据并行计算:```matlabspmddata = labindex:2:100;output = myFunction(data);end```上述代码中,labindex是一个特殊的变量,表示当前计算核心的索引。

matlab crc16 查表法

matlab crc16 查表法

一、概述近年来,数据通信和数据传输在各行各业中扮演着至关重要的角色。

而CRC(Cyclic Redundancy Check)作为一种广泛应用于数据传输中的错误检测方法,一直备受关注。

在CRC算法中,CRC16算法因其简单高效而被广泛使用。

而在实际的软件开发中,使用查表法计算CRC16值可以大大提高运算效率。

MATLAB作为一种强大的数学计算工具,提供了丰富的工具箱和函数,可用于实现CRC16的查表法计算。

本文将介绍MATLAB中实现CRC16算法的查表法,并给出具体的实现步骤和代码。

二、CRC16算法简介CRC16算法是一种基于多项式除法的错误检测方法,它通过对数据进行循环移位和异或运算,生成一个固定长度的校验值。

CRC16算法广泛应用于网络通信、存储系统和物联网等领域。

CRC16算法的计算过程包括初始化、按位异或、循环移位和结果取反等步骤,具体过程较为复杂。

在实际的软件开发中,为了提高计算效率,通常采用查表法来实现CRC16算法。

三、查表法计算CRC16算法1. CRC16算法的查表法原理CRC16算法的查表法原理是将CRC16的计算结果预先存储在一个查表中,待计算CRC16校验值时,直接查表得到结果,从而避免了重复计算多次。

这种方法可以大大提高CRC16的计算效率,尤其是在大规模数据传输和通信中,具有明显的优势。

2. MATLAB中的CRC16查表法实现在MATLAB中,可以通过自定义查表,并结合位操作函数来实现CRC16的查表法计算。

以下是MATLAB中实现CRC16查表法的基本步骤:2.1 定义CRC16查表首先需要构建一个256个元素的查表,每个元素的值为CRC16校验码的计算结果。

这个查表可以通过一次性计算出来,并在程序中直接进行引用。

2.2 数据处理在计算CRC16校验值时,首先需要对待校验的数据进行预处理,比如补位、初始化等操作。

然后将数据按位进行异或和查表操作,得到CRC16校验值。

如何在Matlab中实现并行计算任务

如何在Matlab中实现并行计算任务

如何在Matlab中实现并行计算任务导言:随着计算机技术的不断进步,日常生活中越来越多的任务需要进行大规模的数据处理和计算。

传统的串行计算方式已经无法满足高效的需求,而并行计算技术的应用则成为了当今计算领域的热点之一。

本文将重点讨论如何在Matlab中实现并行计算任务,以帮助读者更加深入地了解相关的概念和操作。

一、并行计算的基本概念并行计算可以简单地理解为同一时间内多个任务同时进行,以提高计算效率和节约时间。

在Matlab中,我们可以通过并行计算工具箱来实现这一目标。

并行计算工具箱提供了一系列的函数和工具,用于将单个任务分解为多个子任务,并在不同的处理单元上并行执行,最后将结果合并。

使用并行计算工具箱可以极大地提高计算速度和减少资源占用。

二、并行计算的基本流程在使用Matlab进行并行计算任务之前,需要先了解一些基本的流程和准备工作。

首先,需要确定是否需要并行计算来加速任务执行。

一般来说,较为复杂的计算任务或者需要处理大量数据的任务适合采用并行计算。

其次,要确定计算任务的分解方式,即将任务划分为多个更小的子任务。

可以根据任务的性质和需求,将数据划分为相等的子集或者根据相关性进行划分。

最后,需要合理地分配计算资源,包括处理器核心数、内存大小等。

根据实际情况合理分配资源可以最大程度地提高计算效率。

三、并行计算的实现方法在Matlab中,实现并行计算主要有两种方式:基于进程的并行计算和基于线程的并行计算。

基于进程的并行计算通过启动多个独立的Matlab进程来执行任务,每个进程拥有独立的内存空间和资源。

这种方式适用于解决大规模的问题,但需要额外的内存和时间开销。

基于线程的并行计算则通过创建多个线程来执行任务,所有线程共享同一内存空间和资源。

这种方式适用于规模较小的问题,但可节省内存和时间开销。

四、并行计算在Matlab中的具体操作在Matlab中实现并行计算任务需要使用到Parallel Computing Toolbox工具箱。

can报文 crc16 matlab 校验算法

can报文 crc16 matlab 校验算法

can报文crc16 matlab 校验算法在MATLAB中,可以使用内置的`crc16`函数来计算CRC16校验码。

这是一种循环冗余校验(Cyclic Redundancy Check)算法,用于检测数据传输过程中的错误。

以下是一个基本的例子来解释如何在MATLAB中使用`crc16`函数:```matlab% 定义输入数据data = [0x01 0x02 0x03 0x04 0x05];% 计算CRC16校验码crc = crc16(data);% 输出校验码disp(hex2dec(crc));```在这个例子中,`data`是一个包含输入数据的数组。

`crc16`函数计算这个数据的CRC16校验码,然后`disp`函数将校验码以十进制的形式显示出来。

如果你需要手动实现CRC16算法,那么你需要了解CRC16的具体生成多项式和初始值。

通常,CRC16使用生成多项式为0x1021(也可表示为x^16 + x^12 + x^5 + 1)。

初始值为0xFFFF。

以下是手动实现CRC16的示例:```matlabfunction crc = crc16(data)g = [0x0001 0x8408 0x8000 0x0488 0x8000 0x6e45 0x6e26]; % generating polynomialn = length(data);crc = uint16(0xFFFF); % initial valuefor i = 1:nbit = data(i) xor crc(1); % xor operationfor j = 1:8if bit(1) == 1crc = bitxor(crc, g(j)); % xor operation with generating polynomialendbit = bit >> 1; % shift bit to the rightendendend```在这个函数中,`data`是输入数据,`g`是生成多项式,`n`是数据长度。

crc循环冗余校验 matlab 实现-概述说明以及解释

crc循环冗余校验 matlab 实现-概述说明以及解释

crc循环冗余校验matlab 实现-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容:CRC(循环冗余校验)是一种在数据通信中常用的差错检测方法。

它通过对发送数据进行一系列的计算和校验,以判断接收数据是否出现了错误或被篡改。

CRC技术广泛应用于各种数据传输系统,包括计算机网络、无线通信、存储设备等。

CRC算法的原理是将发送数据看作一个多项式,并利用这个多项式进行一系列的运算。

通过对多项式进行除法运算,得到一个余数。

发送方将这个余数附加在数据后面发送给接收方。

接收方同样利用CRC算法对接收到的数据进行一系列的运算,得到一个余数。

如果发送方和接收方的余数一致,则可以认为数据传输没有出现错误;反之,如果余数不一致,则说明数据发生了错误或被篡改。

Matlab是一种功能强大的科学计算软件,也是进行CRC算法实现的优秀工具。

通过Matlab的计算和编程能力,我们可以方便地编写CRC算法的相关代码,实现CRC校验的过程。

Matlab提供了各种函数和工具箱,可以帮助我们进行多项式的运算、二进制数据的转换以及CRC校验码的计算等操作。

本篇文章将详细介绍如何在Matlab中实现CRC循环冗余校验。

首先,我们将介绍CRC算法的基本原理和步骤。

然后,我们将详细讲解如何使用Matlab进行CRC校验的编程实现,包括数据的转换、多项式的计算和余数的检验。

最后,我们将通过实际的案例来展示Matlab实现CRC的应用场景和效果。

通过阅读本文,读者将能够了解CRC循环冗余校验的基本原理和应用场景,并能够使用Matlab进行CRC算法的实现和应用。

本文的内容将有助于读者提高对CRC技术的理解和掌握,在进行数据通信和差错检测的相关工作中发挥更好的作用。

文章结构部分应该涵盖关于整篇文章章节的简要说明,以下是一种可能的编写方式:1.2 文章结构本文共分为三个主要部分:引言、正文和结论。

每个部分的内容如下所述:1. 引言在引言部分,我们将首先对文章所涉及到的主题进行概述,包括简要介绍循环冗余校验(CRC)的概念和应用领域。

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CRC16并行计算的Matlab推导
本文使用的CRC16的生成多项式为:
x16+x15+x2+1
其对应的串行编码图如下图所示。

假设输入数据的位宽为8比特,即{I7,I6,I5,I4,I3,I2,I1,I0},I为Input的首字母。

I0表示最低比特位,I7表示最高比特位。

在串行模式下,I0先输入CRC16计算模块,于是I0输入后各个寄存器的状态变化如下:
D15′= D14+ D15+ I0
D14′= D13
D13′= D12
D12′= D11
D11′= D10
D10′= D9
D9′= D8
D8′= D7
D7′= D6
D6′= D5
D5′= D4
D 4′ = D 3 D 3′ = D 2
D 2′ = D 15+ D 1+ I0
D 1′ = D 0
D 0′ = D 15+ I0
可以将以上表达式组成矩阵乘法的形式,则有:
'0D T D S I =•+• (1)
其中,D 为0D ~15D 构成的列向量,用转置矩阵的形式表示为:
()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15T
D D D D D D D D D D D D D D D D D =同理,'D 是'0D ~'15D 构成的列向量,用转置矩阵的形式表示为:
()
''
'
'
'
'
'
'
'
'
'
'
'
'
'
'
'0123456789101112131415T
D D D D D D D D D D D D D D D D D =
表达式(1)中的矩阵T ,表示为:
00000000000000110000000000000000100000000000001001000000000000000010000000000000000100000000000000001000000000000000010000000000000000100000000000000001000000000000000010000000000000000100000000000T =0000010000000000000000100000000000000001000000000000000011⎛⎫

⎪ ⎪

⎪ ⎪

⎪ ⎪


⎪ ⎪ ⎪

⎪ ⎪

⎪ ⎪


⎪⎝

表达式(1)中的矩阵S 也是一个列向量,表示为:
()1010000000000001T
S =
当I1输入后各个寄存器的状态为:
()()'2210001D T D S I T T D S I S I T D T S I S I =•+•=•+•+•=•+••+•
以此类推,当I7输入后各寄存器的状态为:
876543210(8)01234567
D T D T S I T S I T S I T S I T S I T S I T S I T S I •••••=+•+•+•+•+•+•+•+•••••上式中
7654321001234567
T S I T S I T S I T S I T S I T S I T S I T S I •+•+•+•+•+•+•+•••••••••可以看成两个矩阵A 和B 的相乘 A*B ,其中 A = [T 7S T 6S T 5S T 4S T 3S T 2S T 1S T 0S]
01234567000000000000000000000000000000000000000000000000000
I I I I B I I I I ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝

于是(8)D 可以简化为
8(8)D T D A B •=+•
而此时各个寄存器中的值就是最后要求的CRC16的值。

对应的matlab 程序如下: T8 =mod((T^8),2); %计算结果对2取模,是因为我们执行的是二进制
%加减运算
T7 =mod((T^7),2);
T6 =mod((T^6),2);
T5 =mod((T^5),2);
T4 =mod((T^4),2);
T3 =mod((T^3),2);
T2 =mod((T^2),2);
T1 =mod((T^1),2);
T0 =mod((T^0),2);
S=[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,1]';
T7S =mod((T7*S),2);
T6S =mod((T6*S),2);
T5S =mod((T5*S),2);
T4S =mod((T4*S),2);
T3S =mod((T3*S),2);
T2S =mod((T2*S),2);
T1S =mod((T1*S),2);
T0S =mod((T0*S),2);
A=[ T7S, T6S, T5S, T4S, T3S, T2S, T1S, T0S]; B=eye(8);
C=A*B;
运算结果:
所以将T8和C带入8
=+•,就能得到各个寄存器中最后的值,这也

(8)
D T D A B
就是CRC16的并行计算实现,最后用Verilog 写出CRC16并行计算的代码:
掌握了上面的推导过程,就能很容易的进行扩展,只要知道了输入数
据位宽以及生成多项式,我们就能很容易的用本文的方法推导出其对应的并行计算过程。

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