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RSS订阅原创 技术安全概念（TSC）- EPS的软件功能安全需求(例子）
本文档依据GB/T 34590标准制定了M类车辆电动助力转向系统（EPS）的软件功能安全方案。采用三层监控架构（功能实现、监控和控制器层），通过冗余设计、信号校验（双路CAN验证）等安全机制确保系统安全（ASIL D级）。开发需符合ISO 26262软件测试要求及MISRA C编码规范，并通过故障注入测试和实车验证（转向力≤50N·m）来满足单点故障覆盖率≥99%的安全指标。
2025-10-14 16:51:50
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原创 技术安全概念TSC
摘要： ISO 26262标准为汽车电子系统提供全生命周期安全框架，核心是系统技术安全概念（TSC），负责将安全需求转化为技术方案。TSC需考虑硬件冗余、软件容错等多维度因素，确保满足ASIL等级要求。其文档需包含安全目标、冗余设计、失效分析等结构化内容，强调需求可追溯性、软硬件协同及量化验证。以线控转向系统为例，需实现双通道传感器、冗余控制单元等设计，并通过严格测试确保功能完整性和失效可控性，同时扩展网络安全防护措施。
2025-10-14 16:32:49
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原创 CAN信号丢失，E2E，CRC校验
摘要：CAN信号丢失与E2E/CRC校验故障分析 CAN信号丢失常由物理层故障（线缆/干扰）、协议错误或节点故障引发。E2E校验通过CRC、计数器等机制验证数据完整性，其失败可能因数据损坏、计数器错误或时效性问题导致。两者可能关联（信号丢失触发E2E失败），但E2E问题也可能独立存在（如软件逻辑错误）。诊断建议：优先检查物理层信号质量，分析E2E日志，并进行隔离测试。CRC校验由CAN控制器硬件实现，仅保障物理传输完整性，无法识别逻辑错误。需结合场景区分硬件与协议层问题。（149字）
2025-10-14 16:29:52
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转载 【通讯协议学习之UART】
UART作为一种异步串行通信协议，其工作原理是逐位传输传输数据的每个二进制位。在UART通信协议中，当信号线上的状态为高时，代表“1”，当信号线上的状态为低时，代表“0”。数据传输速率以波特率表示，即每秒传输的位数。
2024-11-11 11:24:17
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原创 激活Anaconda
激活Anaconda激活Anaconda1.出现问题:Warning: This Python interpreter is in a conda environment, but the environment has not been activated. Libraries may fail to load. To activate this environment please see https://conda.io/activation2.解决问题步骤一：问题出现后，键入conda
2021-01-21 10:44:47
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原创 2020.11.19绘制模型架构图
主要解决"dot.exe" not found in path的问题参考解决’dot.exe’ not…问题解答步骤：1.下载graphviz-2.38.msi我在graphviz-2.38.msi下载网址下的2.安装（复制保存好安装路径，后边环境配置会用）3.环境变量配置（参考上面解答）4.重启Pycharm，尝试成功！from keras.utils import plot_modelplot_model(model=model, to_file='./Structure_pics/
2020-11-19 11:12:30
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原创 2020/11/06训练CAE显示振动图像原图 & 编码特征图 & 重构图
训练振动图像数据集:trainsetGtestsetG5*69=3455*20=100展示：代码展示："""Caroline 2020.08.04 使用Keras建立自编码器2020.11.06#首先，准备数据并将其归一化和向量化#然后，建立一个全连接的编码器和解码器#用卷积层搭建自编码器：当输入是图像时，使用卷积;卷积自编码器的编码器部分由卷积层和池化层构成，Maxpooling负责空域下采样，# 解码器由卷积层和上采样层构成#效果：训练CAE显示
2020-11-06 19:48:39
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原创 Csnet训练灰度colormap图记录
1.文件所在位置Colormap图像集:train_dataGtest_dataG每类300张每类150张代码：# 2020/10/17 Caroline#Csnet训练colormap灰度图# 1 导入模块from __future__ import print_functionimport numpy as npfrom scipy import miscimport imageioimport scipyimport matplotlib.p
2020-10-17 21:13:50
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原创 2020/10/17正确读取输入图片形状
说明：想获取输入到网络模型的图片数据形状步骤：①将png图像转换为jpg格式，4通道变为3通道（RGBA→RGB）；②将jpg格式图像灰度化，3通道变为单通道；③读取图像代码如下：###Convert_jpg_ok.pyimport tkinter.filedialog as filedialogimport osfrom PIL import ImagefolderPath = filedialog.askdirectory(title = "./trainset1/")#能改完png
2020-10-17 11:35:36
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原创 matshow 函数
@TOC1 简介2用法3示例1 简介这是一个可绘制矩阵的函数。2 用法matplotlib.pyplot.matshow(A, fignum=None, **kwargs)其中，A——矩阵一个矩阵元素对应一个图像像素3 示例plt.matshow(Mat, cmap=plt.cm.gray)，cmap——一种颜色映射方式"""import pandas as pddf = pd.read_csv('.\\1_zc.csv') # df=[ ]df1 = list(df)r
2020-05-29 10:15:39
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原创 探究卷积降噪自编码器
论文地址基本思想 卷积自编码器是在自动编码器基础上加入卷积操作，将编码解码过程变为池化、卷积和反池化、反卷积操作。卷积降噪自编码器降噪自编码器Dropout（避免过拟合）训练卷积核,优化后的模型能自动对输入数据进行降噪处理因此产生更好的具有代表性的特征，为后续分类任务做准备。降噪自编码器将向量x属于R^d作为输入，按一定比例（lamda）损坏向量中的元素,随机映射：![y^~代表覆盖向量与隐层矩阵的内积]，为dropped 隐层特征向量](https://img-blog.csdnimg.c
2020-05-27 09:38:15
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原创 PCA实现高维数据可视化
1 简介PCA（Principal Component Analysis）即主成分分析是最常见的降维方法， 它是一种统计方法。用于高维数据集的探索与可视化，还可用于数据的压缩和预处理。可通过正交变换把具有相关性的高维变量转换为线性无关的低维变量，这组低维变量称为主成分，它能保留原始数据的信息。2 PCA算法过程1）输入：样本集D={x1,x2,…,xn};低维空间数d’2）过程：①对所有...
2020-04-09 15:23:36
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电子工程领域的SPI协议及其特性与应用
2024-11-12
嵌入式系统MCU的基本功能及其设计与应用
2024-11-06
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