用另一种表达方式改写:密歇根大学 Choi Sangjo 等研究了如何通过 CAN 总线数据来分析驾驶员的行为习惯。 Amarasinghe M 等实现了驾驶员行为的云端监控、车辆远程诊断及预警功能。 Chowdhury A 等介绍了如何通过手机 GPS 传感器对获取实时车速,并将该数据提供给汽车保险公司。 保险公司根据其驾驶风格进行风险评测,定制汽车保险费。 该应用不仅解决掉了实际问题,并且节约了硬件成本。
时间: 2024-01-24 08:17:51 浏览: 29
Choi Sangjo and his team at the University of Michigan researched how to analyze driver behavior habits through CAN bus data. Amarasinghe M and others implemented cloud-based monitoring, remote vehicle diagnostics, and warning functions for driver behavior. Chowdhury A explained how to obtain real-time vehicle speed through the mobile GPS sensor and provide this data to car insurance companies. Based on their driving style, insurance companies assess risk and customize car insurance premiums. This application not only solves practical problems but also saves hardware costs.
相关问题
choi-williams代码
choi-williams代码是一种常用的时频分析方法。它可以将信号在时间和频率两个维度上进行分析,从而揭示信号的瞬时频率特征。
choi-williams代码的核心算法是基于Gabor变换和窗函数的方式。首先,选择一个合适的窗函数作为基函数,常见的有高斯窗、Mexican hat窗等。然后,将这个窗函数与原始信号进行卷积,得到一系列时移后的窗函数。接着,计算每个时刻窗函数与信号的内积,得到对应时刻的时频系数。
通过对所有时刻的时频系数进行叠加,得到整个信号的时频表示。这个表示可以用来观察不同频率成分在不同时间出现的情况,从而对信号进行分析和处理。
choi-williams代码的优点是可以提供比较精细的时频分析结果,可以更好地捕捉信号的瞬时频率变化。同时,它也克服了传统短时傅里叶变换方法在时间和频率分辨率上的限制,具有较高的分辨能力。
然而,choi-williams代码也存在一些问题。首先,选择合适的窗函数对结果的影响较大,需要根据具体信号特性进行调整。其次,对于较长的信号,计算量比较大,需要消耗较多的计算资源。此外,结果的解释和分析也需要一定的专业知识。
总之,choi-williams代码是一种常用的时频分析方法,通过将窗函数与原始信号进行卷积,得到时频系数,能够揭示信号的瞬时频率特征,具有较高的分辨能力。同时,也存在一些问题需要注意。
使用 fopen_s读取一个wav文件并对其求WVD并输出WVD结果不使用库函数C语言
处理WAV文件需要了解文件格式,WAV文件包含一个文件头和音频数据部分。文件头中包含了一些基本信息,如采样率、声道数等等,而音频数据部分则是采样后的数字信号。
对于WVD(Wigner-Ville分布),我们可以通过FFT(快速傅里叶变换)来实现。具体的步骤如下:
1. 读取WAV文件头,获取采样率、声道数等信息。
2. 读取音频数据,将其转换为浮点型数值。
3. 对每个声道的音频数据进行WVD计算。
4. 将WVD结果输出到文件中。
以下是代码实现:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#define PI 3.14159265358979323846
typedef struct WAV_HEADER {
char riff[4]; // "RIFF"
int size; // 文件总大小 - 8
char wave[4]; // "WAVE"
char fmt[4]; // "fmt "
int fmt_size; // fmt块大小
short format; // 编码格式
short channels; // 声道数
int sample_rate; // 采样率
int byte_rate; // 每秒数据量
short block_align; // 数据块对齐
short bits_per_sample; // 采样位数
char data[4]; // "data"
int data_size; // 音频数据大小
} WAV_HEADER;
void read_wav_header(FILE *fp, WAV_HEADER *header) {
fread(header, sizeof(WAV_HEADER), 1, fp);
}
void write_wav_header(FILE *fp, WAV_HEADER *header) {
fwrite(header, sizeof(WAV_HEADER), 1, fp);
}
int main(int argc, char **argv) {
if (argc < 2) {
printf("Usage: %s <wav_file>\n", argv[0]);
return 0;
}
char *filename = argv[1];
FILE *fp = NULL;
WAV_HEADER header;
// 打开WAV文件
fopen_s(&fp, filename, "rb");
if (fp == NULL) {
printf("Failed to open file: %s\n", filename);
return 0;
}
// 读取WAV文件头
read_wav_header(fp, &header);
// 计算每个采样点的间隔时间
double delta_t = 1.0 / header.sample_rate;
// 计算每个采样点的频率
double delta_f = 1.0 / (header.sample_rate * delta_t);
// 计算FFT所需的长度(2的整数次幂)
int n = 1;
while (n < header.data_size) {
n *= 2;
}
// 读取音频数据,并转换为浮点型数值
short *data = (short *)malloc(header.data_size);
fread(data, header.data_size, 1, fp);
double *x = (double *)malloc(n * sizeof(double));
for (int i = 0; i < header.data_size / 2; i++) {
x[i] = ((double)data[i]) / 32768.0;
}
for (int i = header.data_size / 2; i < n; i++) {
x[i] = 0;
}
// 对每个声道的音频数据进行WVD计算
int num_channels = header.channels;
double *wvd = (double *)malloc(n * n * sizeof(double));
for (int ch = 0; ch < num_channels; ch++) {
for (int k = 0; k < n; k++) {
for (int m = 0; m < n; m++) {
double sum = 0;
for (int n1 = 0; n1 < n; n1++) {
int n2 = m + n1 - k;
if (n2 < 0 || n2 >= n) {
continue;
}
sum += x[n1] * x[n2] * exp(-2.0 * PI * delta_f * delta_t * (n1 - n2) * (m - k));
}
wvd[ch * n * n + k * n + m] = sum;
}
}
}
// 输出WVD结果到文件中
FILE *out_fp = NULL;
fopen_s(&out_fp, "output.txt", "w");
if (out_fp == NULL) {
printf("Failed to create output file\n");
return 0;
}
for (int ch = 0; ch < num_channels; ch++) {
for (int k = 0; k < n; k++) {
for (int m = 0; m < n; m++) {
fprintf(out_fp, "%d %d %f\n", k, m, wvd[ch * n * n + k * n + m]);
}
}
}
fclose(out_fp);
// 释放内存
free(data);
free(x);
free(wvd);
fclose(fp);
return 0;
}
```
注意:
1. 代码中使用了C11标准的`fopen_s`函数,如果使用低版本的编译器可能需要自行实现此函数。
2. 对于WVD的计算,可以使用多种方法,如基于FFT的方法、基于Choi-Williams分布的方法等等,上述代码仅提供了一种可能的实现方法。
3. 输出的WVD结果可以通过Matlab等软件进行可视化处理。
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