解释一下这一段c语言代码while(1) { delay_ms(200); _volt[6]=1.0+(float)RW6/4096*0.07; _volt[2]=_volt[4]=_volt[5]=1.0; _volt[1]=0.97+(float)RW1/4096*(1.1-0.97); SW=sw; _2=(SW>>1)&1;_8=(SW>>7)&1; SW=SW&0x7D; SW=SW|(_2<<7); SW=SW|(_8<<1); page=1&(SW>>7); _volt[3]=_map[(SW&(1<<1))==2][(int)(_volt[6]*100+0.5)-100]; memset(str2,0,sizeof(str2)); sprintf(str2,"%4.2f%4.2f%4.2f%4.2f%4.2f%4.2f",_volt[1],_volt[2],_volt[3],_volt[4],_volt[5],_volt[6]); USART1->DR=0xB0; while((USART1->SR&0X40)==0); for(i=0;i<32;i++) { USART1->DR=str2[i]; while((USART1->SR&0X40)==0); }

时间: 2023-06-07 07:11:28 浏览: 351
DOC

关于单片机C语言的精确延时.doc

这段代码是一个无限循环，在每隔200毫秒的时间后，使用模拟输入读取6路模拟电压分别存入float类型数组_volt的第6个元素，使用模拟输入读取1路模拟电压存入_volt数组的第1个元素，同时进行一系列位运算操作，将SW右移1位，再用_2存储结果。其中RW1和RW6是模拟输入的数据，4096是模拟输入的最大数据值，0.07和1.1-0.97是电阻和放大器的系数。整个代码的作用是读取模拟输入数据并进行一定程度的处理。
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text/plain; charset=iso-8859-1

一段C程序

很简单哦,我是初学者,给点鼓励呀

double calculateFrequency_byFFT(ARRAY_I &cap_data, double sample_period_us) { ARRAY_D spect; int min_index, max_index; double min, max, dR, interpol_index, frequency_MHz; DSP_SPECTRUM(cap_data, spect, VOLT, 1.0, HANNING, 0); if(spect.size()>2) { spect[0]=0; spect[1]=0; } else { cerr<<"WARNING: spectrum data is too small."<<endl; } DSP_MINMAX(spect, &min, &max, &min_index, &max_index); int max_index_plus_one = max_index + 1; max_index_plus_one = (max_index_plus_one < spect.size())? max_index_plus_one : max_index_plus_one-1; if((max_index > 0)&&(spect[max_index - 1]>spect[max_index_plus_one])) { dR = spect[max_index - 1] / spect[max_index]; interpol_index = max_index + (1.0 - 2.0 * dR) / (1.0 + dR); } else { dR = spect[max_index_plus_one] / spect[max_index]; interpol_index = max_index - (1.0 - 2.0 * dR) / (1.0 + dR); } frequency_MHz = interpol_index/(sample_period_us*cap_data.size()); return frequency_MHz; }

这是一个使用FFT计算频率的函数，输入参数是一个整型数组cap_data和采样周期sample_period_us，输出结果是一个double类型的频率值frequency_MHz。首先使用DSP_SPECTRUM函数计算cap_data的频谱，然后使用DSP_MINMAX...
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越详细越好的解释一下这段c语言代码SW=sw; _2=(SW>>1)&1;_8=(SW>>7)&1; SW=SW&0x7D; SW=SW|(_2<<7); SW=SW|(_8<<1); page=1&(SW>>7); _volt[3]=_map[(SW&(1<<1))==2][(int)(_volt[6]*100+0.5)-100]; memset(str2,0,sizeof(str2)); sprintf(str2,"%4.2f%4.2f%4.2f%4.2f%4.2f%4.2f",_volt[1],_volt[2],_volt[3],_volt[4],_volt[5],_volt[6]); USART1->DR=0xB0; while((USART1->SR&0X40)==0); for(i=0;i<32;i++) { USART1->DR=str2[i]; while((USART1->SR&0X40)==0); } USART1->DR=0xB0; while((USART1->SR&0X40)==0); delay_ms(200); D=0; if((int)(_volt[1]*100+0.5)<100||(int)(_volt[1]*100+0.5)>105)D|=1<<0; if((int)(_volt[3]*100+0.5)<100||(int)(_volt[3]*100+0.5)>105)D|=1<<2; if((int)(_volt[6]*100+0.5)<100||(int)(_volt[6]*100+0.5)>105)D|=1<<5; sprintf(str1,"%3d%3d",D,SW); USART1->DR=0xB8; while((USART1->SR&0X40)==0); for(i=0;i<9;i++) { USART1->DR=str1[i]; while((USART1->SR&0X40)==0); } USART1->DR=0xB8; while((USART1->SR&0X40)==0); if(page) { memset(display1,0,sizeof(display1));memset(display2,0,sizeof(display2)); for(i=0;i<8;i++) _D[i]=(D>>i)&1,_SW[i]=(SW>>i)&1; sprintf(display1,"D:%d%d%d%d%d%d%d%d     ",_D[0],_D[1],_D[2],_D[3],_D[4],_D[5],_D[6],_D[7]); sprintf(display2,"SW:%d%d%d%d%d%d%d%d    ",_SW[0],_SW[1],_SW[2],_SW[3],_SW[4],_SW[5],_SW[6],_SW[7]); Display_string(0,0,display1); Display_string(0,1,display2);Display_string(0,2,"");  } else { memset(display1,0,sizeof(display1));memset(display2,0,sizeof(display2));memset(display3,0,sizeof(display3)); sprintf(display1,"V1:%4.2f V2:%4.2f",_volt[1],_volt[2]); sprintf(display2,"V3:%4.2f V4:%4.2f",_volt[3],_volt[4]); sprintf(display3,"V5:%4.2f V6:%4.2f",_volt[5],_volt[6]); Display_string(0,0,display1);          Display_string(0,1,display2);      Display_string(0,2,display3); } } }

这段代码是将变量 SW 的值存储到变量 _2 中，同时在存储时将 SW 右移一位（除以2），即将 SW 的二进制表示向右移动一位，右侧填充一个0。这个操作等价于对 SW 进行整除2。 具体解释： “SW>>1”是右移运算符，将二...

帮我把下列代码的PM_XXX内容和 WORK_XXX 内容的位置进行调换 switch (nThirdStepMode) { case PM_UNKNOWN_MODE: { // 无法识别的第三方工步号 return false; } break; case PM_STEP_REST: { nStepMode = WORK_HOLD; } break; case PM_STEP_RANDOM_REST: { nStepMode = WORK_HOLD_RANDOM; } break; case PM_STEP_SYN_SUSPEND: { // 无法识别的第三方工步号 return false; } break; case PM_STEP_PAUSE: { nStepMode = WORK_PAUSE; } break; case PM_STEP_STOP_X: { // 无法识别的第三方工步号 return false; } break; case PM_CONST_POWER_CHARGE: { nStepMode = WORK_CP; } break; case PM_CONST_POWER_DISCHARGE: { nStepMode = WORK_DP; } break; case PM_CONST_RESISTANCE_CHARGE: { nStepMode = WORK_CR; } break; case PM_CONST_RESISTANCE_DISCHARGE: { nStepMode = WORK_DR; } break; case PM_STEP_INCUBATOR_LINK: { // TODO:处理 温箱联动 return false; } break; case PM_CONST_CURRENT_CHARGE: { nStepMode = WORK_CC; } break; case PM_CONST_CURRENT_DISCHARGE: { nStepMode = WORK_DC; } break; case PM_STEP_C_RATE_CHARGE: { nStepMode = WORK_CRATE; } break; case PM_STEP_C_RATE_DISCHARGE: { nStepMode = WORK_DRATE; } break; case PM_STEP_CCCV_CHARGE: // carefully! { nStepMode = WORK_CCCV; } break; case PM_STEP_CCCV_DISCHARGE: // carefully! { nStepMode = WORK_DCDV; } break; case PM_CONST_VOLT_CHARGE: { nStepMode = WORK_CV; } break; case PM_CONST_VOLT_DISCHARGE: // support lmtPara from V7206 { nStepMode = WORK_DV; } break; case PM_STEP_RATE_CV_CHARGE: { nStepMode = WORK_CRATECV; } break; case PM_STEP_RATE_CV_DISCHARGE: { nStepMode = WORK_DRATEDV; } break; case PM_STEP_CPCV_CHARGE: { nStepMode = WORK_CPCV; } break; case PM_STEP_CPCV_DISCHARGE: { nStepMode = WORK_DPDV; } break; case PM_STEP_LOOP: { nStepMode = WORK_WHILE; } break; default: { // 无法识别的第三方工步号 return false; } break; }

调换后的代码如下： switch (nThirdStepMode) { case WORK_HOLD: { nStepMode = PM_STEP_REST; } break; case WORK_HOLD_RANDOM: { nStepMode = PM_STEP_RANDOM_REST; } break; case WORK_...

帮我把下列代码的case后内容和 “nStepMode =” 后的内容进行调换 switch (nThirdStepMode) { case PM_UNKNOWN_MODE: { // 无法识别的第三方工步号 return false; } break; case PM_STEP_REST: { nStepMode = WORK_HOLD; } break; case PM_STEP_RANDOM_REST: { nStepMode = WORK_HOLD_RANDOM; } break; case PM_STEP_SYN_SUSPEND: { // 无法识别的第三方工步号 return false; } break; case PM_STEP_PAUSE: { nStepMode = WORK_PAUSE; } break; case PM_STEP_STOP_X: { // 无法识别的第三方工步号 return false; } break; case PM_CONST_POWER_CHARGE: { nStepMode = WORK_CP; } break; case PM_CONST_POWER_DISCHARGE: { nStepMode = WORK_DP; } break; case PM_CONST_RESISTANCE_CHARGE: { nStepMode = WORK_CR; } break; case PM_CONST_RESISTANCE_DISCHARGE: { nStepMode = WORK_DR; } break; case PM_STEP_INCUBATOR_LINK: { // TODO:处理 温箱联动 return false; } break; case PM_CONST_CURRENT_CHARGE: { nStepMode = WORK_CC; } break; case PM_CONST_CURRENT_DISCHARGE: { nStepMode = WORK_DC; } break; case PM_STEP_C_RATE_CHARGE: { nStepMode = WORK_CRATE; } break; case PM_STEP_C_RATE_DISCHARGE: { nStepMode = WORK_DRATE; } break; case PM_STEP_CCCV_CHARGE: // carefully! { nStepMode = WORK_CCCV; } break; case PM_STEP_CCCV_DISCHARGE: // carefully! { nStepMode = WORK_DCDV; } break; case PM_CONST_VOLT_CHARGE: { nStepMode = WORK_CV; } break; case PM_CONST_VOLT_DISCHARGE: // support lmtPara from V7206 { nStepMode = WORK_DV; } break; case PM_STEP_RATE_CV_CHARGE: { nStepMode = WORK_CRATECV; } break; case PM_STEP_RATE_CV_DISCHARGE: { nStepMode = WORK_DRATEDV; } break; case PM_STEP_CPCV_CHARGE: { nStepMode = WORK_CPCV; } break; case PM_STEP_CPCV_DISCHARGE: { nStepMode = WORK_DPDV; } break; case PM_STEP_LOOP: { nStepMode = WORK_WHILE; } break; default: { // 无法识别的第三方工步号 return false; } break; }

调换后的代码如下所示： switch (nThirdStepMode) { case PM_UNKNOWN_MODE: // 无法识别的第三方工步号 return false; break; case PM_STEP_REST: nStepMode = WORK_HOLD; break; case PM_STEP_...

if(HAL_ADC_PollForConversion(&hadc1,10) == HAL_OK) { ADC_Value = HAL_ADC_GetValue(&hadc1); ADC_Volt =((float)ADC_Value*3300/4096/1000); ADC_ratio = ADC_Volt/3.3; duty_num = ADC_ratio*5000; }

这段代码是一个ADC转换的例子。首先，使用HAL_ADC_PollForConversion函数来轮询ADC转换是否完成，并通过与HAL_OK进行比较来检查转换是否成功。如果转换成功完成，就通过HAL_ADC_GetValue函数获取ADC的值。然后...

if(PULSE_SINE == stru_Pulse.IPD_Mode) { s_Curr_d_q_ref.Id = 0; s_Curr_d_q_ref.Iq = s_StartVar.Iq_Ref; } else { s_Curr_d_q_ref.Iq = 0; s_Curr_d_q_ref.Id = s_StartVar.Iq_Ref; } s_Volt_d_q.Ud = PID_CALC2(&PID_ID, s_Curr_d_q_ref.Id, s_Curr_d_q.Id); PID_IQ.Upper_Output = Vector_Vq_Limit(&s_Volt_d_q.Ud); s_Volt_d_q.Uq = PID_CALC2(&PID_IQ, s_Curr_d_q_ref.Iq, s_Curr_d_q.Iq); s_Volt_alfa_beta = RevPark(s_SinCos_Val, s_Volt_d_q);

这段代码是一段嵌入式系统中的C语言代码，主要完成了以下几个功能： 1. 判断脉冲方式：根据变量stru_Pulse.IPD_Mode的值是否为PULSE_SINE，来决定电流的控制方式。 2. 设定电流参考值：根据变量s_StartVar.Iq_Ref...

f = open('G:\jiont\比赛数据2022\charging_data79.csv', encoding='utf-8') data = pd.DataFrame(pd.read_csv(f, encoding='utf-8-sig', low_memory=False)) soc = np.array(data['standard_soc']) # 放电深度DoD current = np.array(data['total_current']) current = [ float(x)/10 for x in current ] all_vol = np.array(data['cell_volt_list']) mileage = np.array(data['mileage']) mileage = [ float(x)/10 for x in mileage ] all_sig_data = cycle_sig(all_vol) all_sig_data = clean_data(all_sig_data) def split_chargedata(chargr_data): a_data = [] all_data = [] for index, m in enumerate(mileage): if index + 1 < len(mileage): if m == mileage[index + 1]: a_data.append(chargr_data[index]) else: a_data.append(chargr_data[index]) all_data.append(a_data) a_data = [] else: all_data.append(a_data) return all_data all_charge_data = split_chargedata(all_sig_data) all_charge_current = split_chargedata(current) all_charge_soc = split_chargedata(soc) dod1 = [] for t in all_charge_soc: dod1.append(t[-1]-t[0]) ind = [] for ind1, t in enumerate(dod1): if t<10: ind.append(ind1) all_charge_data = np.delete(all_charge_data, ind, axis=0) all_charge_current = np.delete(all_charge_current, ind, axis=0) all_charge_soc = np.delete(all_charge_soc, ind, axis=0) ind9 = [5, 13, 25, 35, 47, 55, 81, 84, 86, 88, 89, 92, 94, 101, 111, 115, 116, 126, 157, 162, 167, 174, 180, 198, 200, 216, 237, 245, 261] all_charge_data = np.delete(all_charge_data, ind9, axis=0) all_charge_current = np.delete(all_charge_current, ind9, axis=0) all_charge_soc = np.delete(all_charge_soc, ind9, axis=0)

这段代码主要进行了一些数据处理的操作，包括： 1. 读取CSV文件中的数据，将SOC、电流、电压等数据存储到NumPy数组中。 2. 对电压数据进行了一些处理，使用了cycle_sig和clean_data函数。 3. 定义了split_...

#include "global_define.h" uint8_t R_DiscOutVol_Cnt,R_Request_Num_BK,R_PPS_Request_Volt_BK; uint32_t R_PPS_Request_Cur_BK; uint8_t R_HVScan_RequestVol=0,R_HVScan_RequestVol_BK=0,Cnt_Delay_OutVol_Control=0; uint16_t R_VbatVol_Value,R_IbusCur_Value,R_IbatCur_Value; uint8_t R_Error_Time,R_WWDT_Time; TypeOfTimeFlag TimeFlag = {0}; TypeOfStateFlag StateFlag = {0}; //TypeOf_TypeC AP_TypeCA = {0}; TypeOf_TypeC AP_TypeCB = {0}; //TypeOf_PD AP_PDA = {0}; TypeOf_PD AP_PDB = {0}; const unsigned int CONFIG0 __at(0x00300000) = 0x0ED8F127; const uint32_t CONFIG1 __at(0x00300004) = 0x00C0FF3F; //ÓÐIAP¹¦ÄÜ,²»¿ª¿´ÃŹ·// //const unsigned int CONFIG1 __at(0x00300004) = 0x0040ffbf; const unsigned int CONFIG2 __at(0x00300008) = 0x1fffe000; const unsigned int CONFIG3 __at(0x0030000c) = 0x0000ffff; void SlotBranch100ms(void); void SlotBranch1s(void); volatile IsrFlag_Char R_Time_Flag; typedef struct{ uint8_t B_bit0: 1; }TestBits; TestBits Bits; #define check_8812 1 #define check_discharger 0 #define check_MOS 0 extern unsigned char display_gate; //¸Ãº¯ÊýÖ÷ÒªÓÃÀ´¼ì²émosµÄÓ¦Óᣠvoid check_nmos(void) { static unsigned int m,n=0; if(m<500) { m++; GPIO_WriteBit(GPIOB, GPIO_PinSource2, Bit_RESET); } else if(m<1000) { m++; GPIO_WriteBit(GPIOB, GPIO_PinSource2, Bit_SET); } else { m=0; } } unsigned char key_val=0; unsigned char device_state=0; unsigned int device_state_counter=0; #define device_state_counter_data 250 #define device_state_counter_data2 5 #define A_1 10 #define A_8 128 void led_inial(void) { DispBuf.Bits.FastCharge = RESET; DispInit(); } //Main function int main(void) { static unsigned int counter1,counter2=0,bufer; F_MCU_Initialization(); //MCU³õʼ»¯ HV_Init(); //*********************************************************************************** AP_TypeCB.TypeCx = TypeCB; AP_TypeCB.B_Support_HW = SET; AP_TypeCB.TypeC_Rp_Mode = TypeC_Cur

这段代码是一个主函数，实现了一些功能和初始化操作。主要包括以下内容： 1. 包含了一个名为global_define.h的头文件，该头文件可能定义了一些全局变量和宏定义。 2. 声明了一些全局变量，包括uint8_t和uint32_t...

df = pd.read_csv('./part-00000-66a9d65e-cad2-4f62-af22-e9acbec50dbc.c000.csv', low_memory=False) sig_cell_volt = np.array(df.iloc[:1000, 10]) sum_volt = list(np.array(df.iloc[:1000, 6])) # print(sig_cell_volt) all_cell_vot = [] for i in sig_cell_volt: i = i[2:] cell_str = i.split('_') cell_list = [] for t in cell_str: t = float(t)/1000 cell_list.append(t) # print(len(cell_list)) all_cell_vot.append(cell_list) all_cell_vot = np.array(all_cell_vot) # x_data = torch.from_numpy(all_cell_vot) print(all_cell_vot) # sing_vol_df = pd.DataFrame(all_cell_vot) # writer = pd.ExcelWriter('vol.xlsx') # sing_vol_df.to_excel(writer,'sheet1',float_format='%.5f') df1 = pd.read_excel('vol.xlsx') col_name=df1.columns.tolist() col_name.insert(95, '总电压') df1['总电压'] = sum_volt df1.to_excel('piggy22.xlsx')

这段代码首先是在上一个代码段的基础上进行的。在处理完数据后，代码将 all_cell_vot 数组中的数据存储到了名为 sing_vol_df 的 DataFrame 中，并将这个 DataFrame 存储到了一个名为 vol.xlsx 的 Excel 文件中。 接...

优化代码 def module_split(self, save_on=True): """ split module data :param save_on: :return: """ for ms in range(self.mod_num): m_sn = self.module_list[ms] module_path = os.path.join(self.result_path_down, m_sn) cols_obj = ChuNengPackMustCols(ms, self.mod_cell_num, self.mod_cell_num) # 传入当前的module序号（如0,1,2,3,4），电芯电压个数，温度NTC个数。 aim_cols = [i for i in cols_obj.total_cols if i in self.df.columns] print(m_sn, aim_cols) self.modules[m_sn] = rename_cols_normal(self.df.loc[:, aim_cols], ms, self.mod_cell_num) print("after change cols name:", ms, m_sn, self.modules[m_sn].columns.tolist()) self.modules[m_sn].dropna(axis=0, how='any', subset=['soc'], inplace=True) volt_col = [f'volt{i}' for i in range(self.mod_cell_num)] temp_col = [f'temp{i}' for i in range(self.mod_cell_num)] self.modules[m_sn].dropna(axis=0, how='any', subset=volt_col, inplace=True) self.modules[m_sn] = stat(self.modules[m_sn], volt_col, temp_col) self.modules[m_sn].reset_index(drop=True, inplace=True) print(self.modules[m_sn]['discharge_ah'].iloc[-1]) self.module_cap[m_sn] = [self.modules[m_sn]['discharge_ah'].iloc[-1], self.modules[m_sn]['charge_ah'].iloc[-1], self.modules[m_sn]['soh'].iloc[-1]] self.module_peaks[m_sn] = list(quick_report(self.modules[m_sn], module_path, f'quick_report_{m_sn[:8]}')) # check soc status mod_soc = self.modules[m_sn]['soc'] self.module_soc_sig[m_sn] = [np.nanmedian(mod_soc), np.max(mod_soc), np.min(mod_soc)] if save_on: single_variables_plot(mod_soc, module_path, f'{m_sn[:8]}_soc_distribution_box.png', 'box', 'SOC') single_variables_plot(mod_soc, module_path, f'{m_sn[:8]}_soc_distribution_violin.png', 'violin', 'SOC')

以下是代码优化后的版本： def module_split(self, save_on=True): """ Split module data :param save_on: :return: """ for ms in range(self.mod_num): m_sn = self.module_list[ms] module_path = ...

优化代码，GPU加速 def temp_condtion(df, temp_upper, temp_low): return ((df['max_temp']<=temp_upper) & (df['min_temp']>=temp_low)) def soc_condtion(df, soc_upper, soc_low): return ((df['bat_module_soc_00']<=temp_upper) & (df['bat_module_soc_00']>=temp_low)) def current_condtion(df, min_curr, batt_state): if batt_state=='charge': return (df['bat_module_current_00'].abs()>=min_curr) & (df['bat_module_current_00']>=0) elif batt_state=="discharge": return (df['bat_module_current_00'].abs()>=min_curr) & (df['bat_module_current_00']<=0 # 板端运行逻辑 data = {'realtime':[], 'cell_volt':[], 'total_current':[]} index = [] # (total_current[j]<=0) for i in tqdm(df.index[temp_condtion(df, temp_upper, temp_low) & soc_condtion(df, soc_upper, soc_low) & current_condtion(df, min_curr, 'discharge')]: n = 0 k = i while (n <= data_point) & (i <= len(df)-100): idx_list = [] idx_list.append(i) for j in np.arange(i+1, len(df)): if ((sendtime.iloc[j]-sendtime.iloc[k]).total_seconds()>=time_interval): break elif (df['max_temp'].iloc[j]<=temp_upper) & (df['min_temp'].iloc[j]>=temp_low) & \ (df['bat_module_soc_00'].iloc[j]>=soc_low) & (df['bat_module_soc_00'].iloc[j]<=soc_upper) & \ ((sendtime[j]-sendtime[i]).total_seconds()>=sample_interval) & \ ((sendtime.iloc[j]-sendtime.iloc[k]).total_seconds()<=time_interval) & \ (np.abs(total_current[j]-total_current[i])>=curr_interval) & (np.abs(soc[j]-soc[i])<=soc_interval) & \ (np.abs(total_current[j])>=min_curr): n+=1 idx_list.append(j) i = j if ((sendtime.iloc[j]-sendtime.iloc[k]).total_seconds()>=time_interval): break if len(idx_list) >= data_point: print(idx_list) index.append(idx_list)

1. Use Numba: Numba is a just-in-time compiler for Python that can compile Python code to run on GPUs. This can significantly speed up code execution. You can decorate your functions with @jit to ...

matlab的if mmhg_m == 160 for k=1:1:500 %循环500次 volt_m=readVoltage(a,'A0'); %读取电压值 kpa_m = 25 * (volt_m - 0.5); %转换成压力大小，单位为kPa mmhg_m = 7.5 * kpa_m; %转换成压力大小，单位为mmHg mmhg_ma(k) = mmhg_m; %将读取的压力值存入压力值数组中 delay(a, 10); end end

这段代码中，如果mmhg_m的值等于160，则会进入一个循环500次。在每一次循环中，代码会读取一个电压值，并将其转换为压力大小。然后，根据转换后的压力值，计算出相应的压力值（单位为mmHg），并将其存入一个压力值...

优化代码 data = {'realtime':[], 'cell_volt':[], 'total_current':[]} index = [] # (total_current[j]<=0) for i in tqdm(df.index[temp_condtion(df, temp_upper, temp_low) & soc_condtion(df, soc_upper, soc_low) & current_condtion(df, min_curr, 'discharge')]): n = 0 k = i while (n <= data_point) & (i <= len(df)-100): idx_list = [] idx_list.append(i) for j in np.arange(i+1, len(df)): if ((sendtime.iloc[j]-sendtime.iloc[k]).total_seconds()>=time_interval): break elif (df['max_temp'].iloc[j]<=temp_upper) & (df['min_temp'].iloc[j]>=temp_low) & \ (df['bat_module_soc_00'].iloc[j]>=soc_low) & (df['bat_module_soc_00'].iloc[j]<=soc_upper) & \ ((sendtime[j]-sendtime[i]).total_seconds()>=sample_interval) & \ ((sendtime.iloc[j]-sendtime.iloc[k]).total_seconds()<=time_interval) & \ (np.abs(total_current[j]-total_current[i])>=curr_interval) & (np.abs(soc[j]-soc[i])<=soc_interval) & \ (np.abs(total_current[j])>=min_curr): n+=1 idx_list.append(j) i = j if ((sendtime.iloc[j]-sendtime.iloc[k]).total_seconds()>=time_interval): break if len(idx_list) >= data_point: print(idx_list) index.append(idx_list)

可以试着优化的地方包括： 1. 避免多次重复计算相同的值，例如可以将 df['max_temp'], df['min_temp'], df['bat_module_soc_00'],...注意，这只是一个可能的优化方案，具体的优化效果需要根据数据量和实际情况来评估。

优化代码，可使用GPU加速 # 板端运行逻辑 data = {'realtime':[], 'cell_volt':[], 'total_current':[]} index = [] # (total_current[j]<=0) for i in tqdm(df.index[temp_condtion(df, temp_upper, temp_low) & soc_condtion(df, soc_upper, soc_low) & current_condtion(df, min_curr, 'discharge')]: n = 0 k = i while (n <= data_point) & (i <= len(df)-100): idx_list = [] idx_list.append(i) for j in np.arange(i+1, len(df)): if ((sendtime.iloc[j]-sendtime.iloc[k]).total_seconds()>=time_interval): break elif (df['max_temp'].iloc[j]<=temp_upper) & (df['min_temp'].iloc[j]>=temp_low) & \ (df['bat_module_soc_00'].iloc[j]>=soc_low) & (df['bat_module_soc_00'].iloc[j]<=soc_upper) & \ ((sendtime[j]-sendtime[i]).total_seconds()>=sample_interval) & \ ((sendtime.iloc[j]-sendtime.iloc[k]).total_seconds()<=time_interval) & \ (np.abs(total_current[j]-total_current[i])>=curr_interval) & (np.abs(soc[j]-soc[i])<=soc_interval) & \ (np.abs(total_current[j])>=min_curr): n+=1 idx_list.append(j) i = j if ((sendtime.iloc[j]-sendtime.iloc[k]).total_seconds()>=time_interval): break if len(idx_list) >= data_point: print(idx_list) index.append(idx_list)

对于这段代码，如果想要使用GPU加速，可以考虑使用Numba这个工具。具体的优化步骤如下： 1. 导入所需的库 python import numba from numba import cuda, float32 2. 将主循环函数装饰为GPU函数 python...

for i in sig_cell_volt: i = i[2:] cell_str = i.split('_') cell_list = []

这段代码的作用是遍历一个名为 sig_cell_volt 的列表，对其中的每个元素进行操作，并将操作后的结果保存到 cell_list 中。具体操作为： 1. 对每个元素执行 i = i[2:]，即将该元素的第一个字符到第二个字符...

现有VID_SYS_CELL01_VOLT至VID_SYS_CELL60_VOLT60个变量，使用C语言取出其中最大值和最小值和对应下标

在C语言中，为了找出VID_SYS_CELL01_VOLT到VID_SYS_CELL60_VOLT这组变量中的最大值、最小值以及对应的下标，你可以创建两个变量分别存储当前的最大值和最小值，同时记录它们的索引。这里假设所有的变量都是整数，...

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