请求一个能够根据具体应用场景和电池供应商建议自定义SOH（健康状态）报警阈值的电池监控系统代码示例，能否提供详细实现步骤？

要创建一个可以根据具体应用场景和电池供应商建议自定义SOH（State of Health，电池健康状态）报警阈值的电池监控系统，我们需要考虑以下几个步骤：

1. **数据采集**:
首先，你需要收集关于电池的各种数据，比如电压、电流、温度、充放电次数等。这可以通过硬件传感器或者从制造商提供的接口获取。

% 假设我们有电池数据存储在一个结构体或矩阵中
batteryData = load('battery_data.mat'); % 假设数据文件包含电压、电流、温度等字段

% 示例数据提取
voltage = batteryData.voltage;
current = batteryData.current;
temperature = batteryData.temperature;

2. **预处理和特征工程**:
对数据进行清洗和标准化，以便于后续分析。可能需要计算如平均值、标准差等统计指标，以及对温度进行归一化处理。

meanVoltage = mean(voltage);
stdVoltage = std(voltage);
normalizedTemperature = (temperature - min(temperature)) / (max(temperature) - min(temperature));

3. **健康状态评估**:
利用历史数据建立电池SOH模型，例如使用机器学习算法（如线性回归、支持向量机或神经网络），训练模型并预测当前的SOH。

% 使用历史数据拟合SOH模型
model = fitlm(batteryData, 'SOH ~ voltage + current + temperature');

% 预测当前SOH
predictedSOH = predict(model, struct('voltage', voltage(end), 'current', current(end), 'temperature', normalizedTemperature(end)));

4. **设置报警阈值**:
根据电池供应商的推荐和应用需求，确定不同SOH范围下的报警阈值。这些阈值可能是基于特定的健康等级划分，比如90%，80%, 和50% SOH以下被认为是不健康的。

% 定义自适应报警阈值
customThresholds = [0.9; 0.8; 0.5]; % 例如90%, 80%, 50% SOH
thresholdIndices = find(predictedSOH < customThresholds);

5. **报警触发**:
当预测的SOH低于某个阈值时，系统会触发警报。你可以选择打印警告信息、发送电子邮件通知或其他形式的输出。

if ~isempty(thresholdIndices)
    warning(['Predicted SOH is below threshold (' num2str(customThresholds(thresholdIndices(end))) '). Action required.']);
end

6. **持续监控和更新**:
将上述过程集成到一个循环中，定期检查新数据并更新SOH预测及报警阈值。

while true
    % 更新电池数据...
    % 进行SOH评估...
    % 检查报警...
    pause(60); % 假设每分钟检查一次
end