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详解CAN总线:标准数据帧和扩展数据帧

目录 1、标准数据帧 2、扩展数据帧 3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 ---- CAN协议可以接收和发送11位标准数据帧和29位扩展数据帧,CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同,以便可以扩展更多...1、标准数据帧 标准数据帧基于早期的CAN规格(1.0和2.0A版),使用了11位的识别域。 CAN标准帧帧信息是11字节,包括帧描述符和帧数据两部分。如下表所列: 前3字节为帧描述部分。...字节4~11为数据帧的实际数据,远程帧时无效。 2、扩展数据帧 CAN扩展帧帧信息是13字节,包括帧描述符和帧数据两部分,如下表所示: 前5字节为帧描述部分。...扩展格式的 ID 有 29 个位,基本 ID 从 ID28 到 ID18,扩展 ID 由 ID17 到 ID0 表示,基本 ID 和 标准格式的 ID 相同,可以出现2^29种报文,且在数据链路上是有间隙的...3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同,功能上都是相同的,它们有一个共同的特性:帧ID数值越小,优先级越高。

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    CAN通信的数据帧和远程帧「建议收藏」

    (先来一波操作,再放概念) 远程帧和数据帧非常相似,不同之处在于: (1)RTR位,数据帧为0,远程帧为1; (2)远程帧由6个场组成:帧起始,仲裁场,控制场,CRC场,应答场,帧结束,比数据帧少了数据场...(3)远程帧发送特定的CAN ID,然后对应的ID的CAN节点收到远程帧之后,自动返回一个数据帧。...,因为远程帧比数据帧少了数据场; 正常模式下:通过CANTest软件手动发送一组数据,STM32端通过J-Link RTT调试软件也可以打印出CAN接收到的数据; 附上正常模式下,发送数据帧的显示效果...A可以用B节点的ID,发送一个Remote frame(远程帧),B收到A ID 的 Remote Frame 之后就发送数据给A!发送的数据就是数据帧!...发送的数据就是数据帧! 主要用来请求某个指定节点发送数据,而且避免总线冲突。

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    多窗口大小和Ticker分组的Pandas滚动平均值

    最近一个学弟在在进行数据分析时,经常需要计算不同时间窗口的滚动平均线。当数据是多维度的,比如包含多个股票或商品的每日价格时,我们可能需要为每个维度计算滚动平均线。...然后,使用groupby和apply方法,将my_RollMeans函数应用到每个分组对象中的每个元素。这样,就可以为每个股票计算多个时间窗口的滚动平均线,并避免数据维度不匹配的问题。...滚动平均线(Moving Average)是一种用于平滑时间序列数据的常见统计方法。它通过计算数据序列中特定窗口范围内数据点的平均值,来消除数据中的短期波动,突出长期趋势。...这种平滑技术有助于识别数据中的趋势和模式。滚动平均线的计算方法是,对于给定的窗口大小(通常是时间单位),从数据序列的起始点开始,每次将窗口内的数据点的平均值作为平均线的一个点,并逐步向序列的末尾滑动。...这样可以生成一条平滑的曲线,反映了数据的趋势。滚动平均线在数据分析和时间序列预测中经常被使用,特别是在金融领域,用于消除噪音、捕捉趋势,并作为交易策略的基础之一。如果有更好得建议欢迎评论区留言讨论。

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    如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列?

    Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中,数据以表格形式在行和列中对齐。...最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据帧中的。...在本教程中,我们将学习如何创建一个空数据帧,以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...然后,我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。... 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。

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    使用Pandas和NumPy实现数据获取

    以某城市地铁数据为例,通过提取每个站三个月15分钟粒度的上下客量数据,展示Pandas和Numpy的案例应用。...数据:http://u6v.cn/5W2i8H http://u6v.cn/6hUVjk 初步发现数据有三个特点::1、地铁数据的前五行是无效的,第七行给出了每个站点的名字;2、每个车站是按照15...# 导入模块 import os from pathlib import Path import pandas as pd import numpy as np 导入成功后,先获取目标文件夹下(data...= '合计': target_col.append(i) print(target_col) 获取车站名和车站编号: # 获取车站名和车站编号 nfile = pd.read_excel...i,j]的方式定位第i行第j列的数据;第二种为通过file.values将file转换为ndarray的数据格式,由于可以事先知道数据每一列的具体含义,直接通过整数下标的方式访问数据。

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    如何用 Pandas 存取和交换数据?

    import pandas as pd 我们建立了一个字典(dict),分别将文本和标记列表放到 text 和 label 下面。...好了,数据已经正确存储到 Pandas 里面了。下面我们分别看看几种输出格式如何导出,以及它们的特点和常见问题。...我们前面需要 Pandas 来预处理分词,后面又需要使用 Torchtext 来划分训练集和验证集,生成迭代(iteration)数据流,以便输入模型做训练。...这样一来, Pandas 就可以和 torchtext 等软件包之间,建立顺畅而牢固的数据交换通道了。...小结 通过阅读本文,希望你已经掌握了以下知识点: Pandas 数据框常用的数据导出格式; csv/tsv 对于文本列表导出和读取中会遇到的问题; pickle 格式的导出与导入,以及二进制文件难以直接阅读的问题

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    【数据链路层】封装成帧和透明传输和差错控制

    注:最后有面试挑战,看看自己掌握了吗 文章目录 前言 链路层功能 功能 封装成帧和透明传输 组帧的四种方法 透明传输 差错控制 检错编码 差错 链路层的差错控制 检错编码 纠错编码 链路层代码实现 博主昵称...无确认无连接服务、有确认无连接服务、有确认有链接服务 链路管理:连接的建立维持释放------有连接服务 组帧 流量控制-----限制发送方 差错控制—帧错/位错 封装成帧和透明传输 把网络层IP数据报加头加尾形成帧...*** ----------PSC帧检测序列/冗余码 接收端:接收到的数据 / 生成多项式 = *** -----------0 最终发送的数据: 要发送的数据+帧检验序列FCS 计算冗余码:1.加0...break; default:break; } //以上注释掉的协议均未实现,有兴趣的伙伴可以在看完我的协议栈设计的基础上在进行追加 } 到这里我们就算介绍完了数据链路层以太网的数据包发送和接收的过程及实现...,u_int16_t ethernet_type) 上层调用此函数时需要提供的参数有: 1、上层的数据包,即链路层数据帧的数据部分 2、数据包长度,这里我们用全局变量ethernet_upper_len

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    polars 和 pandas 数据处理效率对比

    以下是Polars的一些关键特性和优势: 高性能:Polars的设计重点在于优化数据处理的速度。它利用Rust语言的性能优势,提供了快速的数据过滤、分组、排序和其他常见数据操作。...易用性:Polars提供了类似于Pandas的API,这使得对于熟悉Pandas的用户来说,学习和迁移到Polars的成本相对较低。它支持常见的数据处理操作,如数据读取、数据清洗、数据转换等。...兼容性:Polars可以与Pandas无缝协作,允许用户在Pandas和Polars之间轻松转换数据。此外,它还支持多种数据格式,如CSV、Parquet等。...数据结构:Polars提供了DataFrame和Series这两种核心数据结构,类似于Pandas,使得数据操作直观且易于理解。...测试 以下对 常用的数据分析处理库 pandas 和 polars 进行性能对比测试 测试环境 python3.8 pandas-2.0.3 polars-0.20.19 生成 1千万行数据

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    pandas中的loc和iloc_pandas获取指定数据的行和列

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列,这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法:iloc和loc。...也可以进行切片操作 2.iloc方法 (1)读取第二行的值 (2)读取第二行的值 (3)同时读取某行某列 (4)进行切片操作 ---- loc:通过行、列的名称或标签来索引 iloc:通过行、列的索引位置来寻找数据...首先,我们先创建一个Dataframe,生成数据,用于下面的演示 import pandas as pd import numpy as np # 生成DataFrame data = pd.DataFrame...(30).reshape((6,5)), columns=['A','B','C','D','E']) # 写入本地 data.to_excel("D:\\实验数据...:, 1] 结果: (3)同时读取某行某列 # 读取第二行,第二列的值 data1 = data.iloc[1, 1] 结果: (4)进行切片操作 # 按index和columns

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    使用Python和Pandas处理网页表格数据

    使用Python和Pandas处理网页表格数据今天我要和大家分享一个十分实用的技能——使用Python和Pandas处理网页表格数据。...如果我们能够灵活地使用Python和Pandas这两个强大的工具,就能够快速、高效地对这些数据进行处理和分析。首先,我们需要了解什么是Python和Pandas。...而Pandas库是Python中用于数据处理和分析的重要工具,它提供了大量的功能和方法,能够方便地读取、处理和分析各种结构化数据。使用Python和Pandas处理网页表格数据的第一步是获取数据。...幸运的是,Pandas提供了丰富的数学和统计函数,比如求平均值、求和、计数等等。而且,它还支持基本的数据可视化,能够帮助我们更直观地理解数据。...接着,利用Pandas提供的丰富函数和方法进行数据清洗,如删除空值、去除重复值等。此外,Pandas还支持数据筛选、排序和统计计算,帮助我们更好地理解和分析数据。

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    利用Pandas数据过滤减少运算时间

    当处理大型数据集时,使用 Pandas 可以提高数据处理的效率。Pandas 提供了强大的数据结构和功能,包括数据过滤、筛选、分组和聚合等,可以帮助大家快速减少运算时间。...1、问题背景我有一个包含37456153行和3列的Pandas数据帧,其中列包括Timestamp、Span和Elevation。...我知道要分析的起始和结束位置。然后,我定义了一个名为delta的参数作为增量。我创建了一个名为mesh的numpy数组,它保存了我最终想要得到的等间隔Span数据。...最后,我决定对数据帧进行迭代,以获取给定的时间戳(代码中为17300),来测试它的运行速度。代码中for循环计算了在每个增量处+/-0.5delta范围内的平均Elevation值。...我的问题是: 过滤数据帧并计算单个迭代的平均Elevation需要603毫秒。对于给定的参数,我必须进行9101次迭代,这导致此循环需要大约1.5小时的计算时间。

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    Pandas 数据分析技巧与诀窍

    Pandas是一个建立在NumPy之上的开源Python库。Pandas可能是Python中最流行的数据分析库。它允许你做快速分析,数据清洗和准备。...它将分为以下几点: 1、在Pandas数据流中生成数据。 2、数据帧内的数据检索/操作。...生成包含随机条目的pandas数据aframe: testdf= myDB.gen_dataframe(5,[‘name’,’city’,’phone’,’date’]) } 这将导致数据帧如下所示:...2 数据帧操作 在本节中,我将展示一些关于Pandas数据帧的常见问题的提示。 注意:有些方法不直接修改数据帧,而是返回所需的数据帧。...我们有用户用分数解决不同问题的历史,我们想知道每个用户的平均分数。找到这一点的方法也相对简单。

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    SQL、Pandas和Spark:如何实现数据透视表?

    所以,今天本文就围绕数据透视表,介绍一下其在SQL、Pandas和Spark中的基本操作与使用,这也是沿承这一系列的文章之一。 ?...02 Pandas实现数据透视表 在三大工具中,Pandas实现数据透视表可能是最为简单且又最能支持自定义操作的工具。...这里给出Pandas中数据透视表的API介绍: ?...上述需求很简单,需要注意以下两点: pandas中的pivot_table还支持其他多个参数,包括对空值的操作方式等; 上述数据透视表的结果中,无论是行中的两个key("F"和"M")还是列中的两个key...以上就是数据透视表在SQL、Pandas和Spark中的基本操作,应该讲都还是比较方便的,仅仅是在SQL中需要稍加使用个小技巧。希望能对大家有所帮助,如果觉得有用不妨点个在看!

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    【猫狗数据集】计算数据集的平均值和方差

    xiximayou/p/12504579.html epoch、batchsize、step之间的关系:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12405485.html 计算数据集的均值和方差有两种方式...time_end - time_start, 4), "s") #test_mean,test_std=compute_mean_and_std(test_data.imgs) #print("训练集的平均值...:{},方差:{}".format(train_mean,train_std)) print("验证集的平均值:{}".format(val_mean)) print("验证集的方差:{}".format...再使用Image.open()打开一张图片,转换成numpy格式,最后计算均值和方差。别看图中速度还是很快的,其实这是我运行几次的结果,数据是从缓存中获取的,第一次运行的时候速度会很慢。...得到均值和方差之后,在数据增强时可以这么使用: train_transform = torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.RandomResizedCrop

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