Labview筛选符合条件的数据

LabVIEW④——数组存取 一维数组与二维数组存取 整体结构流程: 1)前面板设计 2)程序框图设计 运行结果 总结: 在本次的程序设计中,我用的存储方法是随机读取,使用了随机数0-1函数节点。 阅读详情
AI摘要

本文探讨了在数据清洗中,如何使用LabVIEW和Python筛选数据的上下限,重点介绍了LabVIEW通过循环和移位寄存器处理一维和二维数据的方法,以及Python的便利性。两种工具在数据预处理效率和测控应用上的对比鲜明。

筛选上下限之内的数据

  • 在数据处理中,数据清洗是重要的预处理步骤中一环。例如,在用labview画数据的直方图或者概率分布图时,如果有大的离群点,就会把直方图整体拉偏,导致直方图严重失真,失去了意义。此时就有必要去除离群点,只针对画范围内的数据画直方图。
  • labview和python的数据预处理比较:python由于其数据处理的优势,数据预处理非常方便,尤其强大的numpy和pandas库。但是labview的优势在于测控,其数据预处理就比较麻烦,索引,插入数组,从二维数据中遍历数据都得用对应的函数,一旦处理步骤较多,框图就显得比较乱。
  • labview筛选符合条件的数据:
    labview筛选数据
  • 要点
  1. 上图是筛选符合条件的数值,如果被选数组是一维的,遍历数据就用一个循环;如果被选数据是二维的,遍历数据就用两个循环框。
  2. 利用移位寄存器和构造数组来循环添加符合条件的数据。
  3. 注意循环框上的索引隧道。
TOOMOSS SID19 VI深度解析:LabVIEW汽车诊断协议工程实践 UDS(统一诊断服务)是汽车电子诊断的核心通信框架,其SID19服务(ReadDTCInformation)并非简单查询接口,而是需严格遵循ISO 14229-1标准的状态驱动会话机制。理解SID19的关键在于掌握子服务(SubFunction)切换逻辑、DTC状态掩码(Status Mask)位域语义及NRC(负响应码)分类处理——这些构成诊断可靠性的技术底座。在LabVIEW平台实现时,必须协同CAN硬件层(如TOOMOSS驱动)、会话管理(SID10)、安全访问(SID27)与报文解析(CAN TP分 阅读详情

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