asammdf 库的信号处理和数据分析：深入挖掘测量数据

内容概要：

信号处理的基本操作
数据分析和统计
数据可视化和报告生成

正文：

信号处理的基本操作

asammdf 提供了对信号的基本操作，包括读取、筛选和转换。

读取信号

复制代码

with asammdf.MDF(name='example.mf4') as mdf:
    engine_speed = mdf.get('EngineSpeed')
    print(engine_speed)

筛选信号

复制代码

with asammdf.MDF(name='example.mf4') as mdf:
    filtered_engine_speed = mdf.get('EngineSpeed', samples_only=True)
    print(filtered_engine_speed)

转换信号

复制代码

with asammdf.MDF(name='example.mf4') as mdf:
    converted_engine_speed = mdf.get('EngineSpeed', raw=False)
    print(converted_engine_speed)

数据分析和统计

asammdf 支持对信号数据进行各种统计分析。

基本统计

复制代码

with asammdf.MDF(name='example.mf4') as mdf:
    df = mdf.to_dataframe()
    stats = df.describe()
    print(stats)

信号处理

复制代码

with asammdf.MDF(name='example.mf4') as mdf:
    # 对信号进行滤波
    filtered_signal = mdf.get('EngineSpeed').filter('lowpass', cutoff=100)
    print(filtered_signal)

数据可视化和报告生成

asammdf 提供了数据可视化的功能，帮助用户生成报告和图表。

数据可视化

复制代码

import matplotlib.pyplot as plt

with asammdf.MDF(name='example.mf4') as mdf:
    engine_speed = mdf.get('EngineSpeed')
    vehicle_speed = mdf.get('VehicleSpeed')
    
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    plt.plot(engine_speed.timestamps, engine_speed.samples, label='Engine Speed')
    plt.plot(vehicle_speed.timestamps, vehicle_speed.samples, label='Vehicle Speed')
    plt.xlabel('Time')
    plt.ylabel('Value')
    plt.legend()
    plt.show()

报告生成

可以将数据和分析结果导出为 PDF 或 HTML 报告。

复制代码

import pandas as pd

with asammdf.MDF(name='example.mf4') as mdf:
    df = mdf.to_dataframe()
    report = pd.DataFrame.to_html(df)
    with open('report.html', 'w') as f:
        f.write(report)

通过这些功能，用户可以进行深入的数据分析和报告生成。