工况合成算法源程序，用于新能源汽车大数据行驶车速数据的特征工况提取。 全部采用MATLAB脚本编写。 能够换其他大数据车速-时间完成自动化工况合成结果，绘制对比图，输出工况合成结果等。 带参考文献，程序解释说明等资料。 设计基于马尔可夫链的工况合成算法。 基于回归分析设计了工况合成的统计学指标选择方法。 提出基于停车时间实现循环工况划分的方法，得到原始工况数据的各统计学指标和车速–加速度联合概率密度，作为合成工况的宏观评判标准和精确评价指标。 针对当前工况分类标准，基于足够大的观测样本分析工况分类对合成工况质量的影响，将研究行驶工况分为多个种类，然后完成大数据行驶线路的工况合成，并从统计学评价指标、车速–加速度联合概率密度和比能量分布几个方面验证所合成工况的合理性。

（逐段忠实解读，不增删假设）

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一、代码整体定位

所有 .m 文件共同构成一套 MATLAB 批处理脚本集合，用于把新能源汽车原始 GPS/CAN 车速-时间序列（1 Hz 或 10 Hz）转化为一条代表性强、长度可控、统计特征逼近原始大数据的合成工况。

工况合成算法源程序，用于新能源汽车大数据行驶车速数据的特征工况提取。 全部采用MATLAB脚本编写。 能够换其他大数据车速-时间完成自动化工况合成结果，绘制对比图，输出工况合成结果等。 带参考文献，程序解释说明等资料。 设计基于马尔可夫链的工况合成算法。 基于回归分析设计了工况合成的统计学指标选择方法。 提出基于停车时间实现循环工况划分的方法，得到原始工况数据的各统计学指标和车速–加速度联合概率密度，作为合成工况的宏观评判标准和精确评价指标。 针对当前工况分类标准，基于足够大的观测样本分析工况分类对合成工况质量的影响，将研究行驶工况分为多个种类，然后完成大数据行驶线路的工况合成，并从统计学评价指标、车速–加速度联合概率密度和比能量分布几个方面验证所合成工况的合理性。

整套流程没有任何图形界面，全部命令行调用；不依赖除 MATLAB 自带工具箱外的商业库；所有参数硬编码在脚本里，需手工改数据文件名或路径才能换批次运行。

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二、主流程与脚本对应关系

原始脚本	程序真实意图（逐段还原）
Processing.m	① 把 DC1.mat/DC2.mat/DC3.mat 里的 GPS 变量（车速 km/h）读入内存； ② 用 1:1:length 强行构造等间隔 1 s 时间轴； ③ 60 s 滑动窗口内最大车速 < 10 km/h 则整段置 0，标记“拥堵”； ④ 检测连续 180 s 怠速（v=0）片段，仅保留前 180 s，其余切除； ⑤ 对剩余车速做 smooth(...,'moving',4) + wav_filter(...,7) + 限幅 110 km/h + 四舍五入到 0.1 km/h； ⑥ 把处理后的 time/velocity/cutBe 存成 proDC1.mat … proDC3.mat。
puttogether.m	简单把三段 proDC1/2/3 的 time/velocity/Be 沿时间轴拼接成一条超长向量，保存为 time/velocity/Be 全局变量，供后续步骤使用。
cycProcessing.m	① 调用 CharaCalcExd 计算整条原始数据的 28 维统计向量； ② 用 SAPD2calc 生成 0–120 km/h、-4~4 m/s² 范围的 24×16 车速-加速度联合概率矩阵（SAPD）； ③ 检测“v>0 → v=0”点，把原始数据切成若干“运动学片段”，长度 < 50 s 丢弃； ④ 对剩余片段提取 28 维特征，再只保留第 [3 5 6 7 8 9 10 11 17] 列（怠速比、加速/减速比例、平均车速、vmeanpos、ameanpos、ameanneg、vrms、stoprate、vmax）做 K-means=4 聚类； ⑤ 计算 4×4 状态转移概率矩阵 P； ⑥ 用 while min(d_sapd)>=3 && rep<30000 循环： ‐ 从初始状态=1 开始，按 P 随机游走 100 步，每一步随机抽取该类片段库中“未被用过”的片段，拼成 1200–1300 s 的合成车速； ‐ 计算新合成片段的 9 维特征与原始数据误差，若最大相对误差 < 15 %，则保留，并算其 SAPD 与原始 SAPD 的 SSD； ⑦ 最终保留 ≤200 条候选，选 SSD 最小者作为“最优工况”； ⑧ 画图：速度曲线、3-D SAPD 柱状图、SSD 直方图、片段类别序列阶梯图。

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三、特征提取函数逐句解读

1. CharaCalc.m（12 维版）

• 时间长度：max(time)-min(time)
• 里程：trapz(time,velocity)/3600 （单位 km）
• 平均车速：里程 / 时间
• 平均行驶车速：仅统计 v>0 采样点
• 加速度：diff(velocity)/3.6/diff(time)，头部补 0
• 怠速比：v==0 采样点占比
• 巡航比：v>0 且 |acc|<0.05 m/s² 采样点占比
• 加速/减速比例：acc>0.05 或 <-0.05 采样点占比
• 平均正/负加速度：对上述两类分别求均值
• 车速均方根：仅对 v>0 采样点 rms
• 停车率：每公里“v>0 → v=0”事件次数

2. CharaCalcExd.m（28 维版）

在 12 维基础上再追加：

• 0–10/10–20/…/50–60 km/h 区间时间占比（相对行驶段）
• 全程车速标准差
• 正/负加速度标准差
• 最大加速度、最小加速度
• 停车次数
• 最大车速
• 0–20 km/h 与 30–50 km/h 合并占比

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四、SAPD 计算细节（SAPD2_calc.m）

• 速度轴 0:5:120 km/h → 24 段
• 加速度轴 -40:5:40 dm/s² → 16 段（程序里先×10 取整，再/10 还原）
• 对每个采样点按 (vrd, ard) 落入网格计数，最后 /length(vrd)*100 得到百分比密度矩阵 24×16。

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五、马尔可夫链采样逻辑（cycProcessing.m 片段）

p_vctr  = P(cur_state,:);          % 当前状态转移概率
lp_vctr = cumsum(p_vctr);          % 累积分布
r       = rand(1);
for n = 1:length(lp_vctr)
    if r < lp_vctr(n)
        cur_state = n; break       % 确定下一状态
end

• 按新状态从该类的片段库里随机挑一条未被使用过的片段，把时间轴拼到当前总时长后面；
• 若合成总时长 ≥1200 s 或已用片段 ≥100 段，停止；
• 计算 9 维特征误差与 SAPD-SSD，满足阈值才保留。

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六、回归分析指标优选（CycleDevelopYT_RegressAnalysis.m）

• 自变量：28 维特征；
• 因变量：片段比能耗（Wh/km）；
• 方法：逐步回归 + T 检验，剔除后 R² 下降 <0.001 且 T 检验不显著的指标；
• 输出：最终保留 8–9 维核心指标，供后续聚类使用。

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七、数据清洗与滤波（veh_data_analysis.m / wav_filter.m / ls_filter.m）

• wav_filter：db4 小波 7 层分解，用 rigrsure 阈值软阈值处理细节系数，再重构；
• ls_filter：把连续 v<5 km/h 且持续 <10 s 的“伪行驶”段强制置 0；
• 对 10 Hz 原始电机转速→车速换算后，先做小波再去伪行驶，最后 1 Hz 重采样。

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八、输出产物与格式

文件	内容	格式
cycnew{1,idbest}	最优合成工况两列 [time, velocity]	mat-cell
rec_sapdi{idsapd}	对应 SAPD 24×16 矩阵	mat-cell
validation_report.xlsx	原始 vs 合成 28 维指标误差、SSD、100 km 能耗差	Excel
自动弹出的 figure	速度曲线、SAPD 3-D bar、SSD 直方图、片段类别阶梯图	PNG/Fig

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九、运行限制与硬编码参数

• 数据文件名：必须 DC1.mat/DC2.mat/DC3.mat 或手工改 Processing.m；
• 停车分割阈值：180 s 固定；
• 片段最小长度：50 s 固定；
• 聚类数：4 类固定（K-means）；
• 合成长度：1200–1300 s 固定；
• 误差门限：宏观 15 %、SAPD-SSD <3 固定；
• 所有路径均为相对路径，需在解压文件夹内运行。

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十、结论（程序本身能做什么）

1. 读入 GPS/CAN 车速 → 自动切段 → 自动提 28 维特征 → 自动聚类 → 自动算转移矩阵；
2. 按“宏观特征误差<15 % + SAPD-SSD 最小”准则，随机拼接片段，给出 1 条最优合成车速；
3. 输出对比图、Excel 误差表、mat 工况文件，供能耗仿真直接调用。

——以上即代码逐段忠实功能说明，未添加任何额外假设或扩展。