基于字节的循环冗余校验算法及FPGA实现

循环冗余校验码CRC编译码方法简单,检错、纠错能力强,误判概率低,已成为各种差错控制中最常用的一种编码检验方式.介绍了基于字节的CRC编码原理及校验规则,使用硬件描述语言VHDL实现CRC编码,完成了CRC编码器的FPGA实现.     

新型总线中并行CRC算法的设计与实现

为了对动态可重构高速串行总线UM-BUS进行差错控制,提出了一种用于新型总线数据校验的四通道并行CRC算法.根据UM-BUS的多通道并发通信方式和通道动态组织特点,采用四体FIFO进行数据缓冲存储,并设计了满足总线特点的四通道并行CRC编解码器.在此基础上,给出了它的FPGA实现方案和仿真结果.该并行CRC编解码器,可实时计算总线通信数据的CRC校验码,已成功的应用于动态可重构高速串行总线系统中,实现对突发错误的实时检测,通信速率达到100Mbps/通道.     

循环冗余校验在单片机无线通信中的应用

本文介绍了循环冗余码(CRC码)校验的原理和计算方法,分析两种查表冗余校验快速算法,提出新型分段查表法,良好地解决以单片机为核心的湿度测控系统无线数据传输差错控制的实时性和小存储量的要求。     

循环冗余校验在单片机无线通信中的应用

本文介绍了循环冗余码(CRC码)校验的原理和计算方法,分析两种查表冗余校验快速算法,提出新型分段查表法,良好地解决以单片机为核心的湿度测控系统无线数据传输差错控制的实时性和小存储量的要求.     

任意长度信息序列的CRC快速算法

CRC(循环冗余校验码)编码是数字信号传输中用得较普遍的一种差错控制编码。它不但可以用于纠正独立的随机错误,也可以用于纠正突发错误。CRC校验通常是靠专用硬件电路来实现的,但很多系统为了降低成本,常常利用单片机或微处理器编程来完成这一功能。因此,在器件处理能力有限的情况下,如何提高CRC校验软件计算的速度,是开发者最为关心的问题。     

某测控系统基于PL/M-51语言的CRC算法

介绍了循环冗余校验CRC的差错控制原理,对CRC算法进行了理论分析,提出了快速直接计算法对三字节序列进行简单快捷的CRC计算,给出了实现CRC-16算法的软件流程图,并用PL/M-51语言编写了软件程序,在某测控系统研制过程中进行了使用验证。     

网络协议中CRC码的递推算法及其软件生成

本文给出了一种快速的CRC递推算法，并给出了计算网络协议中CRC－16码和CRC－CCITT码的程序代码。     

基于USB的CRC算法及其VHDL实现

差错控制是数据通信中常用的传输错误检测措施。接收端通过对接收到的数据进行循环冗余校验(CRC),就可以检测出数据包在传输过程中是否发生损坏。本文详细介绍CRC的基本原理、USB协议中的CRC算法及其VHDL实现。与传统的软件编程实现相比,采用VHDL实现具有更高速度和可靠性,而且可以很方便地嵌入到应用系统中,具有广泛的应用前景。     

基于CRC算法的ATM信头校验

采用一种迭代算法实现ATM信头错误定位,对CRC进行校验并纠正32位原始数据和8位CRC码中单比特传输错误电路.实验结粜表明,相对于一般的查找表,该种电路结构简单、运行速度高.     

A TM网络中高速计算CRC-32算法及其并行实现

在通信领域循环冗余码CRC检验技术得到了广泛的应用。ATMCRC-32出错率低,非常适用于重要数据的传输。但是CRC-32多项式阶数为32,项数高达15远远多于普通CRC多项式,因而难以实现高速计算。为提高高速链路上数据吞吐率采取按字节计算CRC的算法,还是不能有效地提高计算速度。文章提出了一种克服CRC-32计算固有复杂度的方法,加速了AAL5信息的传输。     

A Taxonomy of Dirty Data

Today large corporations are constructing enterprise data warehouses from disparate data sources in order to run enterprise-wide data analysis applications, including decision support systems, multidimensional online analytical applications, data mining, and customer relationship management systems. A major problem that is only beginning to be recognized is that the data in data sources are often dirty. Broadly, dirty data include missing data, wrong data, and non-standard representations of the same data. The results of analyzing a database/data warehouse of dirty data can be damaging and at best be unreliable. In this paper, a comprehensive classification of dirty data is developed for use as a framework for understanding how dirty data arise, manifest themselves, and may be cleansed to ensure proper construction of data warehouses and accurate data analysis. The impact of dirty data on data mining is also explored.     

数据治理技术

随着信息技术的普及，人类产生的数据量正在以指数级的速度增长，如此海量的数据就要求利用新的方法来管理.数据治理是将一个机构（企业或政府部门）的数据作为战略资产来管理，需要从数据收集到处理应用的一套管理机制，以期提高数据质量，实现广泛的数据共享，最终实现数据价值最大化.目前，各行各业对大数据的研究比较火热，但对于大数据治理的研究还处于起步阶段，一个组织的正确决策离不开良好的数据治理.首先介绍数据治理和大数据治理的概念、发展以及应用的必要性；其次，对已有的数据治理技术——数据规范、数据清洗、数据交换和数据集成进行具体的分析，并介绍了数据治理成熟度和数据治理框架设计；在此基础上，提出了大数据HAO治理模型.该模型以支持人类智能（HI）、人工智能（AI）和组织智能（OI）的三者协同为目标，再以公安的数据治理为例介绍HAO治理的应用；最后是对数据治理的总结和展望.     

大数据可用性的研究进展

信息技术的迅速发展催生了大数据时代的到来.大数据已经成为信息社会的重要财富,为人们更深入地感知、认识和控制物理世界提供了前所未有的丰富信息.然而,随着数据规模的增长,劣质数据也随之而来,导致大数据质量低劣,极大地降低了大数据的可用性,严重困扰着信息社会.近年来,数据可用性问题引起了学术界和工业界的共同关注,开展了深入研究,取得了一系列研究成果.本文介绍数据可用性的基本概念,讨论数据可用性的挑战与研究问题,综述数据可用性方面的研究成果,探索大数据可用性的未来研究方向.     

数据迁移的一般原则

在应用软件及数据库开发中经常要做数据迁移工作 ,数据迁移就是将数据从一种数据环境移入另一种数据环境中。进行彻底而精确的数据转换应遵循以下关键步骤 :识别源数据、确定数据集成转换的规则以及开发转换规则代码。介绍了数据迁移的一般步骤 ,并提出了从数据转换、选择迁移方法以及从元数据管理的角度评价迁移工具的标准     

大数据技术应用与研究的新视角

伴随着人类进入大数据时代,大数据在彰显出巨大应用价值的同时,也凸显出数据可用的科技问题。如何解决数据可用带来的挑战,成为各国政府和学界高度关注的问题。目前,针对大数据的可用性研究刚刚起步,对大数据可用性进行了探讨,并就数据可用性的研究前景进行了展望。     

软件开发活动数据的数据质量问题

问题追踪系统和版本控制系统等软件开发支持工具已被广泛应用于开源和商业软件的开发中,产生了大量的数据,即软件开发活动数据.软件开发活动数据被广泛应用于科学研究和开发实践,为智能化开发提供支持.然而数据质量对相关的研究和实践有重大影响,却还没有得到足够的重视.为了能够更好地警示数据使用者潜在的数据质量问题,通过文献调研和访谈,并基于自有经验对数据进行分析,总结出了9种数据质量问题,覆盖了数据产生、数据收集和数据使用这3个不同的阶段.进一步地,提出了相应的方法以帮助发现和解决数据问题.发现问题是指加强对数据上下文的理解和通过统计分析及数据可视化发现潜在的数据质量问题,解决问题是指利用冗余数据或者挖掘用户行为模式进行修正.     

数据仓库系统中源数据的提取与集成

人们对数据分析的要求的不断提高导致了数据仓库的发展，而在建设数据仓库的过程中非常关键的一步就是从事务数据库或其它的数据源中抽取和集成原始数据。本文在对数据集成方法和数据获取中可能碰到的问题进行全面分析的基础上，较为详细地介绍了我们自行开发的数据仓库系统SEUwarehouse中源数据提取与集成工具的设计与实现．     

数据提取、转换和装载技术研究

来自企业操作环境的数据是数据仓库的数据源，通过提取、转换、装载填充数据仓库，对数据提取、转换与装载技术进行了研究与实践。对数据提取、转换与装载要解决的问题进行了详细论述并提出了相应的解决方法，并以MS SQL Server2000为例，介绍了可用于析取数据的一些工具。在此基础上，以电信行业话单数据载入数据仓库为实例，就如何实现各步骤进行了详细说明，提出了在数据提取、转换与装载过程中需注意的一些问题。     

基于时效规则的数据修复方法

数据时效性是影响数据质量的重要因素,可靠的数据时效性对数据检索的精确度、数据分析结论的可信性起到关键作用.数据时效不精确、数据过时等现象给大数据应用带来诸多问题,很大程度上影响着数据价值的发挥.对于缺失了时间戳或者时间不准确的数据,精确恢复其时间戳是困难的,但可以依据一定的规则对其时间先后顺序进行还原恢复,满足数据清洗及各类应用需求.在数据时效性应用需求分析的基础上,首先明确了属性的时效规则相关概念,对属性的时效规则等进行了形式化定义;然后提出了基于图模型的时效规则发现以及数据时序修复算法;随后,对相关算法进行了实现,并在真实数据集上对算法运行效率、修复正确率等进行了测试,分析了影响算法修复数据正确率的一些影响因素,对算法进行了较为全面的分析评价.实验结果表明,算法具有较高的执行效率和较好的时效修复效果.     

大数据的一个重要方面:数据可用性

随着信息技术的发展,特别是物理信息系统、互联网、云计算和社交网络等技术的突飞猛进,大数据普遍存在,正在成为信息社会的重要财富,同时也带来了巨大的挑战.数据可用性问题就是大数据的重要挑战之一.随着数据的爆炸性增长,劣质数据也随之而来,数据可用性受到严重影响,对信息社会形成严重威胁,引起了学术界和工业界的共同关注.近年来,学术界和工业界开始研究数据可用性问题,取得了一些的研究成果,但是针对大数据可用性问题的研究工作还很少.介绍了大数据可用性的基本概念,讨论大数据可用性的挑战,探讨大数据可用性方面的研究问题,并综述数据可用性方面的研究成果.