如何根据采集到的发动机传感器数据来制作发动机map呢

jw_list = (double *) malloc(N * sizeof(double));
f1_jw = (double *) malloc(N * sizeof(double));
vel_sig = (double *) malloc(N * sizeof(double));
t_axis = (double *) malloc(N * sizeof(double));
for (制作发动机map需要从发动机传感器数据中提取出有用的信息，然后进行数据处理int i = 0; i < N; i++) {
f2_jw[i] = original_sig[i];
jw_list和建模。下面是一个大致的制作流程：

1. 收集发动机传感器数据，包[i] = 2.0 * PI / N * (i - N / 2);
f1_jw[i] = (括转速、油压、油温、水温、进气量、氧气含量等参数，以及发动机fabs(jw_list[i]) > 1e-6) ? f2_jw[i] / jw_list[i] : 0.0;
}
fftshift(f1_jw, N);
for (int i = 0; i < N; i的控制单元（ECU）的输出数据。

2. 对数据进行清洗和预处理，包括去除异常++) {
f1_jw[i] *= 1000.0; // Convert from m/s to mm/s
}
if值、缺失值处理等。

3. 根据数据特征和业务需求选择适当的建模方法，例如基于物理模型的方法、基于统计模型的方法、基于机器学习的方法等。

4ftshift(f1_jw, N);
ifft(f1_jw, N);
for (int i = 0; i < N; i++) {
vel_sig[i] = f1_jw[i] * dt;
t_axis[i] = i *. 建立模型并进行参数调优，以求得最佳的预测性能。

5. 对模型进行验证 dt;
}

// Detrend the velocity signal
detrend(vel_sig, N);

// Plot the results
FILE和测试，评估其预测性能和稳定性。

6. 最终，将模型应用到实际的 *gp;
if ((gp = popen("gnuplot -persist", "w")) == NULL) {
printf("Failed to发动机控制系统中，从而实现对发动机性能的优化和控制。

需要注意的是 open pipe to gnuplot\n");
return -1;
}
fprintf(gp, "set terminal pngcairo size 1200,，制作发动机map需要较高的技术水平和专业知识，建议在专业人员的指导下进行。