ECU调试模拟器Stim for ECU使用指南

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0 下载量 87 浏览量 更新于2024-10-21 收藏 1.08MB RAR 举报
资源摘要信息: "Stim for ECU是专为ECU(Engine Control Unit,发动机控制单元)调试设计的仿真器。ECU是汽车电子控制系统的核心部件,负责对发动机及其他关键系统进行实时监测和精确控制。仿真器对于开发和调试ECU软件至关重要,因为它们能够在没有真实物理硬件的情况下模拟ECU的运行环境。使用仿真器可以在一个安全且可控的环境中测试和验证ECU软件的功能和性能,有助于发现潜在的错误和问题,从而降低开发成本并缩短上市时间。本资源包含的仿真器名称为'Stim',其软件文件名称为'stim',这表明可能是一个单文件或其核心组件的压缩包。标签中提到的'give8pf'可能是该仿真器的版本号或特定功能标识。" 从标题和描述中我们可以分析出以下几点知识点: 1. **ECU(发动机控制单元)**: ECU是现代汽车电子系统的关键部件,它通过各种传感器收集车辆运行数据,然后根据内置的控制逻辑来调整燃油喷射、点火时机、空气流量等,确保发动机高效、稳定地工作。ECU还负责监测和管理汽车的其他电子系统,如ABS(防抱死制动系统)、ESP(电子稳定程序)等。 2. **ECU调试与仿真器**: 在ECU的开发过程中,调试是一个不可或缺的环节。由于直接在实车上测试ECU软件存在成本高、风险大、难以重复和控制等缺点,因此需要使用仿真器来创建一个与真实环境相似的虚拟环境。这样可以在软件开发的早期阶段发现并解决问题,同时可以用于ECU固件的验证和性能评估。 3. **Simulator Engene**: 这可能是Stim仿真器的全称或简称,但并不是一个广为人知的术语。通常,仿真器(Simulator)是指模拟真实系统运作的软件或硬件工具。在ECU开发领域,仿真器通常指的是能够模拟发动机及其他相关汽车系统的软件。 4. **Stim**: 根据资源描述,Stim应该是一个用于ECU仿真和调试的软件工具。虽然没有提供具体的功能描述,但可以根据其用途推断,Stim应该具备模拟发动机运行状态、提供实时数据反馈、允许测试不同软件策略对发动机性能影响的能力,以及可能的故障注入和数据分析功能。 5. **give8pf**: 这个词可能是软件版本号的一部分,或者是特定功能的名称。在软件开发中,版本号通常用于表示软件的迭代和更新历史。"pf"可能代表了软件的特定特征或性能(performance feature)。 6. **文件压缩包**: 文件名称列表中只有一个文件名“stim”,这表明被提供的资源很可能是一个压缩包,其中包含了Stim仿真器的所有必需文件。通常,这种压缩包会包含执行文件、库文件、配置文件和其他相关资源。 7. **标签**: 标签“stim_for_ecu”和“ecu”直接表明了该软件工具的用途,即为ECU仿真而设计。"give8pf"可能表示该仿真器带有某种特殊的性能或功能。 综上所述,这个资源是一个专为ECU调试设计的仿真器软件Stim,它允许开发者在没有真实硬件的情况下测试和调试ECU软件,有助于提升开发效率和质量,同时降低了相关成本。资源中的文件压缩包可能包含了仿真器的所有组件,而且该资源还可能带有一个特殊的性能或功能标识“give8pf”。

介绍一下这段代码的Depthwise卷积层def get_data4EEGNet(kernels, chans, samples): K.set_image_data_format('channels_last') data_path = '/Users/Administrator/Desktop/project 5-5-1/' raw_fname = data_path + 'concatenated.fif' event_fname = data_path + 'concatenated.fif' tmin, tmax = -0.5, 0.5 #event_id = dict(aud_l=769, aud_r=770, foot=771, tongue=772) raw = io.Raw(raw_fname, preload=True, verbose=False) raw.filter(2, None, method='iir') events, event_id = mne.events_from_annotations(raw, event_id={'769': 1, '770': 2,'770': 3, '771': 4}) #raw.info['bads'] = ['MEG 2443'] picks = mne.pick_types(raw.info, meg=False, eeg=True, stim=False, eog=False) epochs = mne.Epochs(raw, events, event_id, tmin, tmax, proj=False, picks=picks, baseline=None, preload=True, verbose=False) labels = epochs.events[:, -1] print(len(labels)) print(len(epochs)) #epochs.plot(block=True) X = epochs.get_data() * 250 y = labels X_train = X[0:144,] Y_train = y[0:144] X_validate = X[144:216, ] Y_validate = y[144:216] X_test = X[216:, ] Y_test = y[216:] Y_train = np_utils.to_categorical(Y_train - 1) Y_validate = np_utils.to_categorical(Y_validate - 1) Y_test = np_utils.to_categorical(Y_test - 1) X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], chans, samples, kernels) X_validate = X_validate.reshape(X_validate.shape[0], chans, samples, kernels) X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], chans, samples, kernels) return X_train, X_validate, X_test, Y_train, Y_validate, Y_test kernels, chans, samples = 1, 3, 251 X_train, X_validate, X_test, Y_train, Y_validate, Y_test = get_data4EEGNet(kernels, chans, samples) model = EEGNet(nb_classes=3, Chans=chans, Samples=samples, dropoutRate=0.5, kernLength=32, F1=8, D=2, F2=16, dropoutType='Dropout') model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='/Users/XXX/baseline.h5', verbose=1, save_best_only=True) class_weights = {0: 1, 1: 1, 2: 1, 3: 1} fittedModel = model.fit(X_train, Y_train, batch_size=2, epochs=100, verbose=2, validation_data=(X_validate, Y_validate), callbacks=[checkpointer], class_weight=class_weights) probs = model.predict(X_test) preds = probs.argmax(axis=-1) acc = np.mean(preds == Y_test.argmax(axis=-1)) print("Classification accuracy: %f " % (acc))

2023-05-12 上传