在现代汽车电子系统中，CAN（Controller Area Network）网络是广泛采用的一种车辆通信协议，尤其在车载网络系统中扮演着关键角色。DBC（Database for CAN）文件是一种用来描述CAN网络中报文信息的数据库格式，它包含了一系列报文以及这些报文中信号的具体属性，如信号名称、起始位、长度、数据类型、比例因子、偏移量等。这些信息对于实现车载网络系统的监控、分析和仿真至关重要。 传统的DBC报文信号属性信息解析方法通常涉及编程语言如Python或C++等，开发者需要编写相应的程序代码来解析DBC文件，并从中提取出所需的信号属性信息。然而，这种方法往往需要开发者具备一定的编程基础和对DBC文件结构的深入理解。 本示例提出了一种基于CAPL（CAN Access Programming Library）内置函数的方法，用于提取DBC报文的信号属性信息。CAPL是Vector Informatik GmbH开发的一款专门用于CANoe和CANalyzer这两款著名的网络分析和测试工具的脚本语言。它内置了一系列函数库，这些函数库提供了一种快捷且有效的方式来实现对DBC文件的解析和操作。 在实际操作过程中，用户可以通过编写CAPL脚本来调用内置函数，从而读取DBC文件，并提取出报文的信号属性信息。这包括但不限于信号的名称、类型、最大最小值、是否为扩展信号、是否为远程帧、字节顺序、信号值以及信号值的转换等。通过这种方式，用户无需编写复杂的逻辑代码，即可快速准确地获取所需信息。 此外，CAPL脚本在CANoe或CANalyzer环境下运行时，还能够模拟CAN网络中的节点行为，发送和接收报文，并且可以对CAN报文进行实时监控和分析。这种集成的开发和测试环境为车载网络系统的开发人员和测试工程师提供了一个便利的工作平台。 基于CAPL内置函数提取DBC报文信号属性信息的方法，不仅简化了数据提取过程，还提高了开发效率。这使得工程师可以更加专注于车载网络系统的高级分析和故障诊断，而不必在数据提取的基本问题上耗费太多精力。

作为人工智能领域的热门研究问题，深度强化学习自提出以来，就受到人们越来越多的关注。目前，深度强化学 习能够解决很多以前难以解决的问题，比如直接从原始像素中学习如何玩视频游戏和针对机器人问题学习控制策略，深度强 化学习通过不断优化控制策略，建立一个对视觉世界有更高层次理解的自治系统。其中，基于值函数和策略梯度的深度强化 学习是核心的基础方法和研究重点。本文对这两类深度强化学习方法进行了系统的阐述和总结，包括用到的求解算法和网络 结构。首先，概述了基于值函数的深度强化学习方法，包括开山鼻祖深度Q 网络和基于深度Q 网络的各种改进方法。然后 介绍了策略梯度的概念和常见算法，并概述了深度确定性策略梯度 深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)是人工智能领域中的一个重要分支，它结合了深度学习的表征能力与强化学习的决策制定机制。本文由刘建伟、高峰和罗雄麟共同撰写，深入探讨了基于值函数和策略梯度的DRL方法。 一、基于值函数的深度强化学习 值函数在强化学习中用于评估状态的价值或策略的期望回报。深度Q网络(Deep Q-Network, DQN)是这一领域的里程碑式工作，它解决了传统Q学习的两个关键问题：经验回放缓存(experience replay)和固定目标网络(fixed target network)。DQN通过神经网络学习状态动作值函数Q(s, a)，并使用贝尔曼最优方程进行更新。随后出现了许多DQN的变体，如Double DQN、 Dueling DQN等，旨在减少过估计，提高学习稳定性。 二、策略梯度方法 策略梯度是另一种强化学习策略，它直接优化策略参数，以最大化期望回报。这种方法的优点是可以处理连续动作空间。文章介绍了策略梯度的基本概念，并讨论了如REINFORCE算法。此外，还提到了深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)算法，它适用于连续动作空间的问题，通过引入actor-critic结构和经验回放缓存来稳定学习过程。 三、其他深度强化学习方法 除了DQN和DDPG，文章还提及了信赖域策略优化(TRUST Region Policy Optimization, TRPO)和异步优势演员评论家(Accelerated Advantage Actor-Critic, A3C)等策略梯度的变种。TRPO通过约束策略更新的幅度，保证了策略的稳定性，而A3C则利用多线程异步更新，提高了学习速度。 四、前沿进展：AlphaGo与AlphaZero AlphaGo是谷歌DeepMind团队开发的围棋AI，它通过深度学习和蒙特卡洛树搜索结合，击败了世界冠军。AlphaZero是AlphaGo的升级版，不再依赖人类知识，仅通过自我对弈就能掌握多种棋类游戏的顶尖水平。AlphaZero的成功表明，基于深度强化学习的方法可以实现通用的游戏策略学习。 五、未来展望 随着技术的发展，深度强化学习的应用将更加广泛，如机器人控制、自动驾驶、资源调度等领域。未来的研究方向可能包括更高效的算法设计、更好的泛化能力、以及处理高维度和连续状态/动作空间的能力。同时，解决现实世界中的延迟问题、探索环境不确定性以及提高学习效率也是重要的研究课题。 总结，深度强化学习通过值函数和策略梯度方法，实现了从原始输入数据中自动学习高级行为的突破。这些方法的不断发展和完善，不仅推动了人工智能的进步，也为实际问题的解决提供了强大的工具。

在软件开发领域，使用QT框架进行数据库操作是常见的需求，尤其是在涉及到本地数据库操作时。本文将详细探讨如何使用QT框架提供的SQL操作函数来实现数据库中的增、删、查、改操作，并通过自实现的例程来展示这些操作的具体实践。同时，文章还将介绍如何将数据库操作与用户界面(UI)相结合，以及在操作过程中可能出现的故障插入和数据重传处理。 QT数据库操作的四大基础函数是增(Create)、删(Delete)、查(Select)、改(Update)，通常简称为CRUD操作。在QT中，这些操作可以通过QSqlDatabase、QSqlQuery等类来实现。需要建立与数据库的连接，这可以通过QSqlDatabase类的open()函数完成。连接成功后，可以使用QSqlQuery类来执行SQL语句，进行相应的数据库操作。 增(Create)操作通常涉及到插入新的数据记录到数据库中。在QT中，这可以通过QSqlQuery对象的exec()函数执行INSERT语句来实现。例如，创建一条记录到用户表中，需要首先编写SQL语句INSERT INTO users(name, age) VALUES('张三', 30)，然后通过exec()函数执行这条语句。 删(Delete)操作用于从数据库中删除指定的记录。这通常通过编写DELETE语句来完成，随后用QSqlQuery的exec()函数执行。例如，删除所有年龄大于30的用户，相应的SQL语句为DELETE FROM users WHERE age > 30。 查(Select)操作是数据库中最常用的操作之一，用于从数据库中检索信息。在QT中，可以通过QSqlQuery执行SELECT语句，并通过遍历QSqlQuery对象来获取查询结果。例如，获取所有用户信息的SQL语句为SELECT * FROM users，然后遍历查询结果集获取每个用户的详细信息。 改(Update)操作用于修改数据库中已存在的记录。在QT中，这通过编写UPDATE语句并使用QSqlQuery的exec()函数来实现。例如，更新指定用户的信息，SQL语句为UPDATE users SET age = 35 WHERE name = '李四'。 除了基础的CRUD操作外，文章提到的例程还涉及到了一些进阶的功能，比如本地数据库操作、故障插入、数据重传以及连接到UI显示。本地数据库操作指的是不需要通过网络与远程数据库服务器通信，直接在本地计算机上进行数据库操作。故障插入则可能涉及到在操作过程中模拟异常情况，比如故意输入错误的SQL语句或者断开数据库连接，以此测试程序的健壮性和异常处理能力。数据重传是指当数据在网络传输过程中丢失或者失败时，能够重新发送数据的操作。 连接到UI显示是指将数据库操作的结果实时反映在用户界面上。这通常需要设计相应的信号和槽机制，当数据库操作完成后，通过信号通知UI部分进行更新。个人实现的例程可能涉及自定义的逻辑和处理流程，以适应特定的应用场景和需求。 整个操作流程中，开发者需要确保所有操作的安全性，防止SQL注入等安全风险。同时，为了提高操作效率，应该合理使用事务处理，确保数据的一致性和完整性。 将上述知识点综合起来，开发者可以通过QT框架提供的数据库操作接口，灵活实现本地数据库的各种操作。通过自定义例程，不仅可以处理常规的CRUD操作，还可以处理一些特定的业务逻辑，如故障模拟和数据恢复，以及将结果展示在用户界面上。这些操作的熟练掌握对于开发高质量的桌面应用程序和嵌入式系统至关重要。

1．2 样条曲线反算的一般过程 a)根据型值点的分布趋势，构造非均匀节点矢量． b)应用计算得到的节点矢量构造非均匀 B样条基． e)构建控制点反算的系数矩阵． d)建立控制点反算方程组，求解控制点列． 其中，B样条基函数的求值是关键． 1．2．1 假设规定 为使一 k次 B样条曲线通过一组数据点q (i：0，1，⋯，m)，反算过程一般地使曲线的首末端点分 别和首末数据点一致 ，使曲线的分段连接点分别依次与 B样条曲线定义域内的节点一一对应．即q 点 有节点值 ( =0，1，⋯，m)． ·1．2．2 三次 B样条插值曲线节点矢量的确定 曲线控制点反算时一般使曲线的首末端点分别与首末型值点一致，型值点P (i=0，1，⋯，凡)将 依次与三次 NURBS曲线定义域内的节点一一对应．三次NURBS插值曲线将由n+3个控制点 d (i= 0，1，⋯，n+2)定义，相应的节点矢量为 U = [ ，“ 一，u + ]．为确定与型值点相对应的参数值 uⅢ (i=0，1，⋯，n)，需对型值点进行参数化处理．选择 u 一般采取以下方法 ： (1)均匀参数化法： 0=／．tl=u2=M3=0，u +3=i／n i：1，2，⋯ ⋯ ，n一1，M +3= +4= +5=u +6=1． (2)向心参数化法 ： o= l= 2=“3=0， +3= +2+√Ip -p 一1 I／ ~／Ip -p 一1 l其中i=1，2，⋯，n一1． Mn+3 M +4：Mn+5 un+6 1． (3)积累弦长参数化法： uo=M1=u2：M3=0，u +3= +2+Ip —P — j l／ Ip 一P — l l 其中 =1，2，⋯，n一1． un+3： n+4：un+5 un+6 1． 1．2．3 反算三次 B样条曲线的控制顶点 给定 n+1个数据点p ，i=0，1，⋯，n．通常的算法是将首末数据点p。和P 分别作为三次B样 条插值曲线的首末端点，把内部数据点P ，P ，⋯，P 依次作为三次B样条插值曲线的分段连接点，则 曲线为 凡段．因此 ，所求的三次 B样条插值曲线的控制顶点b ，i=0，l，⋯，17,+2应为17,+3个．节 点矢量 U=[ 。， 一，“ + ]，曲线定义域 “∈[u ， +，]．B样条表达式是一个分段的矢函数，并且由 于 B样条的局部支撑性，一段三次 B样条曲线只受 4个控制点的影响，下式表示了一段 B样条曲线的 一 个起始点：

在数字信号处理（DSP）领域，C语言是一种广泛使用的编程语言，因为它既具有高级语言的特性，又能提供与底层硬件操作的接口。本压缩包文件集成了四个核心的DSP库函数，分别是均方根（RMS）函数、均值（mean）函数、快速傅里叶变换（FFT）函数和有限脉冲响应（FIR）滤波器函数。这些函数是实现数字信号处理的基础，对于处理各种信号分析和信号增强等问题至关重要。 RMS函数是衡量信号强度的重要指标之一，它代表了信号的均方根值。在物理上，这相当于交流电路中的有效值。在数字信号处理中，RMS值可以用来计算信号的功率、信噪比等参数。RMS的计算涉及到对信号每个样本值平方后求和，再取平均，最后再开方。 Mean函数是计算信号样本的平均值，它是对信号进行最基本的统计分析。在DSP中，均值通常用于滤波操作，比如移动平均滤波器，它可以帮助消除信号中的噪声。 FFT函数是实现快速傅里叶变换的程序，它将信号从时域转换到频域。快速傅里叶变换是数字信号处理中的关键技术，它极大地降低了离散傅里叶变换的计算复杂度。FFT的广泛应用包括频谱分析、信号压缩、图像处理等领域。 FIR函数是实现有限脉冲响应滤波器的算法，FIR滤波器是一种重要的数字滤波器，它的输出仅由当前和之前的输入样本决定，不会引入反馈导致系统不稳定。FIR滤波器在设计上具有良好的稳定性和线性相位特性，适用于许多信号处理场景。 文件集中的my_fft.c文件实现了FFT算法，该算法将复杂的DFT（离散傅里叶变换）转换为更易处理的形式。my_fir.c文件则包含了FIR滤波器的实现代码，Dsp_Function_of_BF.c可能包含了其他DSP基础功能的实现，而fftw_test.c可能是对FFTW（Fastest Fourier Transform in the West）库进行测试的代码，FFTW库是一个广泛使用的、高度优化的快速傅里叶变换算法库。 DSP库函数的实现对于工程应用来说至关重要，因为它们不仅封装了复杂计算过程，还提供了一个稳定的接口供开发者使用。在实际应用中，这些库函数可以针对不同的处理器和平台进行优化，以获得最佳性能。无论是音频信号处理、通信系统设计，还是图像处理等领域，这些基本函数都是不可或缺的基础。 此外，本压缩包文件集还提供了对这些基本函数进行测试和验证的实例代码，这对于学习和应用这些函数来说是非常有帮助的。开发者可以通过这些实例了解如何在实际问题中应用这些函数，以及如何根据实际需求调整和优化这些函数的实现。 本压缩包文件集提供了一套基础且全面的DSP函数库，涵盖了信号处理中最为核心的算法实现。无论是初学者进行学习，还是资深工程师在项目中实际应用，这套函数库都能提供极大的帮助。通过这些基础函数，开发者可以快速构建起复杂的信号处理流程，并在不同的应用场景中实现高效的信号处理功能。

函数发生器是一种常用的电子测试设备，能够产生多种波形的信号，通常用于电子电路的设计和调试过程中。本次课设项目以函数发生器的设计为主题，结合了Multisim仿真软件和嘉立创仿真平台，并实际制作了PCB（印刷电路板）实物。这不仅涉及到电路设计的理论知识，还包括了电路仿真、PCB设计、电路板制备与焊接等实践操作技能。 Multisim是一款由National Instruments开发的电子仿真软件，它提供了一个直观的、易于使用的电路设计与仿真环境。Multisim的界面设计接近真实的实验操作台，用户可以在此软件中完成电路的搭建、测试和仿真，而无需实际接触电路元件。该软件广泛应用于电子工程教育和科研领域，是帮助工程师和学生验证电路设计的有效工具。 嘉立创仿真平台可能是某一特定的电路设计与仿真工具，或是国内某一公司的电路仿真服务。由于缺乏详细信息，具体功能和特点难以描述，但通常这类平台都致力于提供易于操作的仿真环境，以及与实物电路高度吻合的仿真结果，帮助用户更直观地理解电路工作原理。 PCB实物的制作是电子工程项目中重要的一步，涉及到原理图到PCB布线图的转换、布线设计、焊盘设置、元件布局等。在制作过程中，还需要考虑电路的电磁兼容性、散热问题、信号完整性、电源管理等因素。最终的PCB实物需要经过精细的手工焊接或自动化焊接设备进行元件的装配，然后进行实物测试，确保电路板的功能符合设计要求。 整个课设项目的目标是让学生通过实际的设计、仿真和制作过程，深入理解函数发生器的工作原理和设计方法。学生需要掌握以下知识点： 1. 函数发生器的基本工作原理，包括正弦波、方波、三角波等基本波形的产生方式。 2. Multisim仿真软件的基本操作，包括元件的选取、电路的搭建、功能模块的仿真测试等。 3. PCB设计的基本流程，包括原理图绘制、元件布局、布线设计、设计规则检查(DRC)等。 4. 电路实物制作的流程，包括PCB制作、元件焊接、电路调试等。 5. 电路故障排查和性能分析，如何根据测试结果进行电路的优化和故障排除。 通过本课程设计项目，学生可以将理论知识与实践相结合，提升自己解决实际工程问题的能力，为将来从事电子工程设计和研究工作打下坚实的基础。

EcanVCI动态库-用于和Ecan通讯的函数,USBCAN-II和USBCAN-I都适用.

POA-VMD+降噪（鹈鹕优化VMD结合余弦相似度和小波阈值进行降噪） 1.分解部分 （POA-VMD）采用鹈鹕优化变分模态分解 寻优对象：k α 包含10种适应度函数 可出适应度曲线图 分解图 频谱图 三维分解图和α、K位置随迭代变化图 适应度函数包括： 1.综合评价指标2.包络熵3.包络谱峭度值4.幅值谱熵5.模糊熵 6.皮尔逊系数7.峭度值8.样本熵9.排列熵10.信息熵 2.分量筛选 采用余弦相似度评判分解分量与原序列间的余弦相似度，设定阈值，将含躁分量提取出， 3.降噪 通过阈值小波进行降噪， 降噪方法包含（可根据降噪效果选取最合适的方法。 ） %软小波阈值降噪 %硬小波阈值降噪 %改进小波阈值降噪（阈值函数曲线见链接图片） 以西储大学数据为例效果如图 matlab代码，含有部分注释； 数据为excel数据，使用时替数据集即可； ， ,中心电感振动数据为基础进行噪音治理的POA-VMD变分模态分解降噪法,POA-VMD降噪技术,POA-VMD; 鹈鹕优化VMD; 降噪; 余弦相似度; 小波阈值; 分解部分; 寻优对象; 适应度函数; 分量筛选; 西储大学,轴承故障信号P

在数字信号处理领域，函数是实现各种操作的基础工具。这些函数涵盖了从波形生成、滤波分析到系统变换等多个方面。下面将详细解释标题和描述中提到的一些关键知识点。 1. **波形产生和绘图**： - `chirp` 用于生成扫描频率的余弦信号，常用于测试和调试。 - `diric` 产生 Dirichlet 函数，即周期 Sinc 函数，是信号处理中的基本函数。 - `gauspuls` 产生高斯调制的正弦脉冲，适用于脉冲压缩雷达系统。 - `pulstran` 生成脉冲串，常用于通信系统中的数据传输。 - `rectpuls` 产生非周期矩形信号，是数字信号的基本组成部分。 - `sawtooth` 生成锯齿波或三角波，用于模拟交流电源的波形。 - `sinc` 函数是离散时间信号处理中的核心函数，表示一个理想的低通滤波器。 - `square` 产生方波，常见于数字电路和定时信号中。 - `strips` 和 `tripuls` 分别用于创建条形图和非周期三角波，用于可视化和分析。 2. **滤波器分析和实现**： - `abs` 计算幅值，常用于滤波器的输出分析。 - `angle` 提供相位角信息，对于复数滤波器很重要。 - `conv` 和 `conv2` 实现卷积运算，是滤波和图像处理的基础。 - `fftfilt` 使用快速傅里叶变换（FFT）进行滤波，减少计算复杂度。 - `filter` 用于实现IIR或FIR滤波器，处理序列数据。 - `fir2` 二维数字滤波，适用于图像处理。 - `filtfilt` 提供零相位滤波，避免由于滤波引起的相位失真。 - `freqs` 计算模拟滤波器的频率响应。 - `freqz` 用于数字滤波器的频率响应分析。 - `grpdelay` 评估滤波器的群延迟特性，影响信号的时间延迟。 - `unwrap` 解决相位累积问题，使相位连续。 - `zplane` 绘制滤波器的零极点图，帮助理解滤波器的特性。 3. **线性系统变换**： - `convmtx` 生成卷积矩阵，用于快速计算序列卷积。 - `latc2tf`, `poly2rc`, `rc2poly`, `residuez`, `sos2ss`, `sos2tf`, `sos2zp`, `ss2sos`, `ss2tf`, `ss2zp`, `tf2latc`, `tf2ss`, `tf2zp`, `zp2sos`, `zp2ss`, `zp2tf` 这些函数用于线性系统的各种变换，如从传递函数到状态空间的转换，或者从系数到零极点增益形式的转换。 4. **IIR滤波器设计**： - `besself`, `butter`, `cheby1`, `cheby2`, `ellip`, `maxflat`, `yulewalk` 分别用于设计不同类型的IIR滤波器，如Bessel、Butterworth、Chebyshev I/II、椭圆和Yule-Walker滤波器。 - `buttord`, `cheb1ord`, `cheb2ord`, `ellipord` 助手函数确定滤波器的阶数，确保满足特定性能指标。 5. **FIR滤波器设计**： - `cremez`, `fir1`, `fir2`, `fircls`, `fircls1`, `firs`, `firrcos`, `intfilt`, `kaiserord`, `remez` 这些函数用于设计不同类型的FIR滤波器，如基于窗函数的设计，最小方差设计，以及最优化滤波器设计。 6. **变换与统计信号处理**： - `czt` 实现Chirp Z变换，用于信号分析和频谱估计。 - `dct` 离散余弦变换，常用于图像压缩。 - `dftmtx` 生成离散傅立叶变换矩阵，用于快速计算DFT。 - `fft` 和 `fft2` 分别执行一维和二维的快速傅里叶变换，用于频率域分析。 - `fftshift` 重新排列FFT输出，便于对称性处理。 - `hilbert` 生成信号的希尔伯特变换，得到瞬时幅度和相位。 - `idct` 实现离散余弦逆变换。 - `ifft` 和 `ifft2` 分别执行一维和二维的逆快速傅里叶变换。 - `cohere` 计算两个信号的相干函数，评估它们之间的线性相关性。 - `corrcoef` 返回相关系数矩阵，衡量变量之间的线性相关性。 - `cov` 计算协方差矩阵，用于研究随机变量的变异程度。 - `csd` 估计两个信号的互功率谱密度，分析其频率成分的相关性。 - `pmem`, `pmtm`, `pmusic`, `psd` 用于功率谱估计，揭示信号的频域特性。 - `tfe` 估计传递函数，分析系统对输入信号的响应。 - `xcorr` 和 `xcorr2` 分别计算一维和二维的互相关函数，揭示信号间的相似性。 - `xcov` 用于计算互协方差函数，评估信号间的非线性相关性。 7. **窗函数**： - `bartlett`, `blackman`, `chebwin`, `hamming`, `hanning`, `kaiser`, `triang` 提供各种窗函数，用于改善滤波器设计的性能，如减少旁瓣泄露。 以上是数字信号处理中常用的一些函数及其应用，它们在信号处理、滤波、系统分析和信号特征提取等方面发挥着重要作用。通过熟练掌握这些函数，工程师和研究人员能够高效地处理和分析各种数字信号。

卷积神经网络在RadioML2016.10A数据集上的信号识别：基于ResNet的分类准确率与损失函数分析,基于ResNet的卷积神经网络在RadioML2016.10A数据集上的信号识别与性能分析——出图展示分类准确率、混淆矩阵及损失函数迭代曲线,卷积神经网络识别信号 ResNet RadioML2016.10A数据集11种信号识别分类 出图包含每隔2dB的分类准确率曲线、混淆矩阵、损失函数迭代曲线等 Python实现 ,卷积神经网络; ResNet; 信号识别; RadioML2016.10A数据集; 分类准确率曲线; 混淆矩阵; 损失函数迭代曲线; Python实现,卷积神经网络在RadioML2016数据集上的信号识别研究