EBS5x & ESP GEN CANJ1939系统概览

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0 下载量 85 浏览量 更新于2024-10-12 收藏 536KB ZIP 举报
资源摘要信息:"Y089563_1_EN_001_EBS5x & ESP GEN CANJ1939 overview.zip" 首先,从标题和描述中可以看出,该资源是一个压缩包文件,文件名"Y089563_1_EN_001_EBS5x & ESP GEN CANJ1939 overview.zip"表明该文件可能涉及两个主要主题:EBS5x(电子制动系统)和CAN J1939协议(车辆网络通信标准)。标题中的"overview"表示这是一个概览或介绍性质的文件。然而,需要注意的是,该文件的标题和描述是相同的,说明没有给出额外的描述性信息。标签部分为空,因此无法从这部分获取更多线索。 接下来,我们将对文件名称列表中的内容进行解读: 1. "Y089563_1_EN_001_EBS5x & ESP GEN CANJ1939 overview.pdf" 这个文件名指出压缩包中包含的是一个PDF格式的文档,文件名中包含的几个关键术语可以拆解如下: - EBS5x:这很可能指的是第五代电子制动系统(Electronic Brake System),这是一个先进的汽车制动技术,它利用电子控制单元(ECU)来优化制动性能和响应速度。电子制动系统通常在现代车辆中使用,与传统的液压制动系统相比,EBS可以实现更复杂的控制策略,并且更容易集成到车辆的其他电子系统中。 - ESP(电子稳定性程序):这是汽车上的一个安全功能,用于在车辆行驶过程中监测和自动调整发动机输出和制动,以帮助驾驶员保持车辆的控制,特别是在紧急避让或行驶在滑滑路面上时。 - CAN J1939:这表示该系统采用了CAN(控制器局域网络)通信协议,并遵循J1939标准。CAN J1939是一种在重型车辆和工业环境中广泛使用的网络协议,它定义了如何在车辆网络上交换数据和控制命令。该标准基于CAN 2.0B协议,并专为大型车辆设计,以支持更高的数据吞吐量和更复杂的网络通信需求。 "overview"通常表示该文档将提供一个关于EBS5x和ESP GEN(可能是某种与ESP相关的生成技术或应用)在CAN J1939通信协议上工作原理的概览。这样的文档可能包含系统架构、功能描述、技术规格、应用实例和可能的集成方案等内容。 由于该压缩包中只包含一个文件,并且没有给出具体的目录、章节标题或内容细节,我们无法提供更深入的知识点。但是,基于上述分析,如果这个PDF文档确实是一个概览,那么它将是对EBS5x和ESP技术以及它们在遵循CAN J1939标准的车辆网络中如何协同工作的详尽介绍。对于工程师、技术人员或任何对汽车电子系统感兴趣的人来说,这类文档是宝贵的学习资源,可以用来掌握最新的技术知识,优化现有系统或进行系统设计。 由于文件中未包含标签,我们无法从这个维度获取信息。不过,如果该文件针对特定的专业领域(如汽车电子、车辆工程或系统集成),标签可能会包含诸如“汽车电子”、“车辆通信”、“制动系统”、“车辆安全”等词汇,以帮助分类和检索。 总结而言,该资源可能包含的技术知识点广泛涉及电子制动系统、电子稳定性程序、CAN网络通信以及特定于重型车辆的J1939协议。这份概览文档将对相关行业的专业人士提供宝贵的参考价值,无论是在学习、设计还是故障排除方面。

# 读取数据集 data = pd.read_csv('./ebs/waveform-5000.csv') epsilon = 1e-10 # 去除第一行数据(属性名称) data = data.iloc[1:] # 提取属性列和类别列 X = data.iloc[:, :-1].values.astype(float) #x表示属性 y_true = data.iloc[:, -1].values #y表示类别,最后一列 # 数据标准化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 初始化NMF模型 n_components = range(2, 20) # 不同的n_components值 silhouette_scores = [] # 存储每个n_components的轮廓系数 best_silhouette_score = -1 best_n_components = -1 # 对不同的n_components进行迭代 for n in n_components: nmf = NMF(n_components=n) features = nmf.fit_transform(X_scaled) labels = nmf.transform(X_scaled).argmax(axis=1) # labels2 = nmf.components_.argmax(axis=1) # 根据聚类结果计算轮廓系数 # silhouette_avg = silhouette_score(X_scaled, labels) silhouette_avg = calinski_harabasz_score(X_scaled, labels) silhouette_scores.append(silhouette_avg) print(f"n_components={n}: Silhouette Score = {silhouette_avg}") # 选择最佳的n_components if silhouette_avg > best_silhouette_score: best_silhouette_score = silhouette_avg best_n_components = n print(f"best n_components = {best_n_components}") # 绘制得分图 plt.plot(n_components, silhouette_scores, marker='o') plt.title("NMF Clustering Performance") plt.xlabel("n_components") plt.ylabel("Silhouette Score") plt.show() print(f"best n_components = {best_n_components}") print(f"best Silhouette Score = {best_silhouette_score}") # 使用最佳的n_components进行聚类 best_nmf = NMF(n_components=best_n_components) best_features = best_nmf.fit_transform(X_scaled) # labels = best_nmf.components_.argmax(axis=1) labels = best_nmf.transform(X_scaled).argmax(axis=1) # 使用PCA进行降维和可视化 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) # 可视化聚类结果 plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=labels) plt.title(f"NMF Clustering (n_components={best_n_components}) with PCA Visualization") plt.xlabel("Principal Component 1") plt.ylabel("Principal Component 2") plt.show()中文解析代码流程和步骤

2023-06-10 上传