（三）运动学片段提取 2019年研究生数学建模D题《汽车行驶工况构建》

古城微笑少年丶 2023-08-17 16:12 39阅读 0赞

![1489774-20190924211316495-1813335557.png][]

> 在[数据预处理阶段][Link 1]，我们成功对每个文件的异常数据做出了异常处理，下面我们开始对各个文件做运动学片段提取。

在这里首先插一句，其实预处理阶段，我们对数据的异常处理大部分都是以剔除的方式处理的，这种方式有利有弊！利处自然是简单省事，并且一般来说，产生的异常数据都是无效的，留着也没用，反而会影响片段时长的占比。但是弊处也有，那就是很有一部分的有用数据也被处理了。因为可能某段数据只是那么几个时间点异常，导致了整个片段不连续，直接不可以最为被挑选的对象，这样样本容量会减少，从而影响最终的工况曲线的表征能力。

可是，比赛时间有限呀！当时为了节省时间，我还是毫不犹豫地提出了上述情况地异常数据。一共提取到运动学片段 830 + 613 + 547 = 1990 个，这个数量还算比较合理。因为我们总共有 496464 条采集数据，在我们查到的文献里，采集数据量和我们差不多的也只有将近 2000 个运动学片段。

好的，下面开始讲片段提取方法。

## 运动学片段提取方法 ##

[![1489774-20190925201907040-2036542622.png][]][1489774-20190925201907040-2036542622.png]

运动学片段示意图（点击查看大图）

首先，得看懂这个图。简单的来说，一个运动学片段可以看作一个具有周期性的运动学速度-时间曲线图。运动学片段由怠速段和运动段组成，其中怠速段指的是速度一直保持为0的那一段曲线；运动段，顾名思义，在运动，那就是速度始终大于0的那一段曲线。整个合在一起叫一个运动学片段。你会发现，片段的起点速度为0，终点速度也是0。

此外，因为怠速段时长不允许超过180s，因为一旦超过180s就视为异常，所以当提取怠速段的时候，并不是两个运动段之间的所有速度为0的片段叫做怠速段。真正的怠速段定义应是，在运动段之前的180s以内的一段持续为0的片段，超过的部分直接忽略掉，而运动段后面是没有怠速段（速度为0）的。那是下一个运动学片段的，或者是多余的。

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## 建模编程 ##

由上面的分析，我们开始定义运动段的模型化的定义。

*  首先，对于一段速度-时间曲线图，我们找到其中连续不为0的片段；
 *  然后，找到片段的前一个时间点速度为0且片段的后一个时间点速度也为0的这样的片段，这样的片段很有可能是运动段；
 *  接着，找出持续时间大于10s的片段，因为这样的片段才是比较合理的运动段；
 *  紧接着，从前一个时间点开始，逐点向前查找，速度是否持续大于0，一直到遇到速度不为0的时刻点，此时怠速段找到，这里有必要提一下毛刺处理，如果没有这个处理，将会因为毛刺，而提前终止怠速段的前向查找，导致怠速段时长变短，最终影响工况曲线构建，所以考虑毛刺的异常处理非常关键。此外，一直等于0也是不可以的，因为超过180s就属于异常，因此一旦长度到了180s就要从那里断开了；
 *  最后，把怠速段到运动段这短时间存起来，就得到一个运动学片段了。

为了更直观感受，给一个流程图：

[![1489774-20190925203747658-1697984539.png][]][1489774-20190925203747658-1697984539.png]

运动学片段提取流程图（点击查看大图）

## 完整代码 ##

下面给出完整代码：

*  运动学片段提取代码

function kinepart = kinePartDetect(data)
    datanew = data;
    % 提取速度
    data_temp = cell2mat(datanew(2:end,2));
    fprintf('正在查找运动学片段...\n')
    % 找出速度大于0的数据
    v_index = find(data_temp(:,1)>0);
    % 找出连续的片段
    deal_index1 = is_continue(v_index);
    % 统计连续片段长度
    for i = 1:length(deal_index1)
        index1_length(i) = length(deal_index1{i});
    end
    % 找出超过10s的数据段
    deal_index2 = deal_index1(index1_length > 10,1);
    % 找出前后都为0的，符合要求的运动片段
    is_part = zeros(length(deal_index2),1);
    for i = 1:length(deal_index2)
        part_start = deal_index2{i,1}(1)-1;
        part_end = deal_index2{i,1}(end)+1;
        if (data_temp(part_start)==0) && (data_temp(part_end)==0)
            is_part(i) = 1;
        end
    end
    deal_index3 = deal_index2(is_part==1,1);
    kinepart = cell(length(deal_index3),1);
    % 找出前面180s范围内为0的那一段
    for j = 1:length(deal_index3)
        for k = 1:180
            if deal_index3{j,1}(1)-k > 1  %不可以超出索引
                if data_temp(deal_index3{j,1}(1)-k) ~= 0 
                    break;
                end
            else
                break;
            end
        end
        now_index = (deal_index3{j,1}(1)-k+1:deal_index3{j,1}(end)+1);
        kinepart{j,1} = datanew([1,now_index+1],:);
    end
    fprintf('一共找到%d个运动学片段！\n',length(deal_index3));
    end

按照前面分析的去提取运动学片段

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*  判断片段连续

function data_slice = is_continue(data)
    m = length(data);
    k = 1;
    data_slice = cell(m,1);
    data_slice{1,1} = data(1);
    for i = 2:m
        if data(i) - data(i-1) == 1
           data_slice{k,1} = [ data_slice{k,1},data(i)];
        else
            k = k+1;
            data_slice{k,1} = data(i);
        end
    end
    % 多余空行删除
    data_slice(all(cellfun(@(x) isempty(x),data_slice),2),:)=[];
    end

这个函数在第一问也用到了，十分关键的一个函数，用它可以将一组数，按连续性，分割成不同的片段。

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*  处理每个文件

function dealFile(filename)
    % 载入数据
    fprintf('正在导入%s...\n',filename);
    load([filename,'数据预处理后'],'datanew');
    data = datanew;
    fprintf('导入成功！一共导入%d条数据\n',length(data)-1);
    % 选取运动学片段
    kinepart = kinePartDetect(data);
    % 保存运动学片段
    save([filename,'运动学片段'],'kinepart');
    end

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*  画运动段图像

为了展示最后提取到的运动学片段，我们将每个文件提取到的运动学片段中的前四个展示到一起。

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*  主程序

%% 准备存储空间
    clc,clear,close all
    
    filename = {'文件1','文件2','文件3'};
    tic
    for i = 1:length(filename)
        dealFile(filename{i});
        figure(i)
        drawKinepartpic(filename{i});
        fprintf('----------------------\n');
    end
    fprintf('所有文件运动学片段提取完成！\n');
    toc

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## 运行结果展示 ##

运行时的画面是这样的：

[![1489774-20190925204525971-215675240.png][]][1489774-20190925204525971-215675240.png]

运行界面图（点击查看大图）

运行时，先将上一问预处理后的数据复制过来，以备调用；运行主程序即可，完成后，将会生成每个文件的运动学片段，以元胞来存储，并且内容和原始数据一样，统一包括那些字段，只不过数据变少了。整个运算耗时 104.098016 秒。

输出文字如下

正在导入文件1...
    导入成功！一共导入518137条数据
    正在查找运动学片段...
    一共找到830个运动学片段！
    正在导入文件1运动学片段...
    文件1前4个运动学片段绘制完成！
    ----------------------
    正在导入文件2...
    导入成功！一共导入518279条数据
    正在查找运动学片段...
    一共找到613个运动学片段！
    正在导入文件2运动学片段...
    文件2前4个运动学片段绘制完成！
    ----------------------
    正在导入文件3...
    导入成功！一共导入431784条数据
    正在查找运动学片段...
    一共找到547个运动学片段！
    正在导入文件3运动学片段...
    文件3前4个运动学片段绘制完成！
    ----------------------
    所有文件运动学片段提取完成！
    时间已过 104.098016 秒。
    >>

得到的三幅运动学片段图如下：

[![1489774-20190925205002106-1950106995.jpg][]][1489774-20190925205002106-1950106995.jpg]

文件1前4个运动学片段展示图  
[![1489774-20190925205058046-369447333.jpg][]][1489774-20190925205058046-369447333.jpg] 文件2前4个运动学片段展示图

[![1489774-20190925205115915-291995592.jpg][]][1489774-20190925205115915-291995592.jpg]

文件3前4个运动学片段展示图

## 下一阶段任务 ##

完成第三问，[点击查看][Link 2]

转载于:https://www.cnblogs.com/gshang/p/11587366.html

[1489774-20190924211316495-1813335557.png]: /images/20230810/ad8a866516da49ecb1757944311b8169.png
[Link 1]: https://www.cnblogs.com/gshang/p/2019NPMCM-D-1.html
[1489774-20190925201907040-2036542622.png]: /images/20230810/d4ac40a2cbc34a1ba8b1784712a3add2.png
[1489774-20190925203747658-1697984539.png]: /images/20230810/205e7191999840c096c9e8dc3fb2498b.png
[1489774-20190925204525971-215675240.png]: /images/20230810/346d999df67b43d7a08093cfb51e7faf.png
[1489774-20190925205002106-1950106995.jpg]: /images/20230810/ba4771c5f15c4c42ac985ff6b9df9a5b.png
[1489774-20190925205058046-369447333.jpg]: /images/20230810/ee7093b97749498988da67c635bf462e.png
[1489774-20190925205115915-291995592.jpg]: /images/20230810/8e5e09af0af04dee991ec951c67d79f6.png
[Link 2]: https://www.cnblogs.com/gshang/p/11587566.html