大家好，Python中线性反馈移位寄存器（LFSR）的实现与应用相信很多的网友都不是很明白，包括也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于Python中线性反馈移位寄存器（LFSR）的实现与应用和的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！
图1
n=8：D7~D0，蓝色标注的反馈系数从右到左（从高到低）为“101110001”。图中除了最左边和最右边的“1”外，其余都可以看出是否进行。 XOR 运算指令。从反馈系数左边第二位开始，将D0的反馈系数设置为零，则实际异或指示为：“01110000”，分别对应D7至D0的系数。定义输入：
array_init=255 #多项式的初始值，设置为十进制255
tap_init="101110000" #LFSR tap，D0系数已设置为零
tap=tap_init[1:] #从第2位开始，将输入转换为8位二进制，用于实际的异或指令“01110000”。注意“08b”的‘0’不能省略，以保证高位仍然是0。8位：
array_init_bin="{:08b}".format(array_init) 定义输出，因为Python不支持直接分配给字符串的某个位，但list可以。这里，输出首先转换为列表，然后在处理后转换回字符串：
array_new="0"*len(array_init_bin)
array_new=list(array_new) #转换为列表，通过分配字符串位和异或反馈开始移位。注意数组[0:7]对应图1中的D7~D0：
for i in range(len(array_init_bin)): #对每一位进行操作，D6-D7，D5-D6，D4-D5.
j=i+1
if(i==(len(array_init_bin)-1)): #array[0]--array[7]，即D7--D0，
j=0
if(tap[i]=="1"): #"1"表示需要异或运算，Dx^D7
array_new[i]=str(int(array_init_bin[j])^int(array_init_bin[0]))
否则：
array_new[i]=str(array_init_bin[j])
array_new="".join(array_new) #将列表转回字符串，最终得到第二轮数组from "11111111": "10001111"。
将其定义为def，然后在循环中调用它以获取更多序列。完整代码如下：
def lfsr(ai,t):
array_init=ai#255 #多项式
tap_init=t#"101110000"#tap
点击=tap_init[1:]
array_init_bin="{:08b}".format(array_init)
array_new="0"*len(array_init_bin)
数组新=列表（数组新）
对于我在范围内（len（array_init_bin））:
j=i+1
if(i==(len(array_init_bin)-1)):
j=0
if(tap[i]=="1"):
array_new[i]=str(int(array_init_bin[j])^int(array_init_bin[0]))
否则：
array_new[i]=str(array_init_bin[j])
array_new="".join(array_new)
打印（array_new）#二进制
print(int(array_new,2)) #decimal
打印（十六进制（int（array_new，2）））#十六进制
with open("test.txt", "a+") as f: #写入txt
f.write(str(hex(int(array_new,2)))+"n")
返回int(array_new,2)
#拨打20次
初始化=255
点击="101110000"
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用户评论
我一直想学习一下LFSR, 这个Python的实现看起来不错！
有16位网友表示赞同！
我想看看LFSR在实际应用中有什么用处？
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这篇文章能教会我如何自己造一个LFSR代码吗？
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Python确实很适合做这种逻辑运算，效率一定很高吧？
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我读过一些关于 LFSR 的理论知识，但从来没有亲手实现过，现在终于有机会了！
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这个标题让我感觉很有趣，我要去看一看这个技术是怎么运作的。
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线性反馈移位寄存器听起来很厉害的样子，Python竟然能实现!
有19位网友表示赞同！
LFSR 在生成伪随机数方面很重要吗？
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学习 LFSR 可以让我更好地理解计算机原理吧？
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我准备学习Python了，这个教程看起来很有帮助！
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LFSR 这个名字听起来很复杂啊，希望文章能解释清楚。
有20位网友表示赞同！
我觉得编程实现LFSR比手算方便得多.
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我之前不知道 LFSR 是什么，现在好奇想了解一下。
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Python的代码示例总是很易懂，期待看这个LFSR的实现。
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我想知道这个Python 实现的LFSR有什么优缺点？
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这篇文章是不是会介绍一些 LFSR 的应用场景呢？
有13位网友表示赞同！
我以后可以用 Python 实现LFSR来生成随机数吗？
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学习 LFSR 能让我在数据安全方面的知识更丰富吗？
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Python的 LFSR 实现一定很灵活吧！可以根据需要改变参数吗？
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我想知道LFSR在哪些领域有广泛应用。
有13位网友表示赞同！