Tutoriais por tema

Automotivo e trabalho com dados

Explore eixos de tempo, unidades e condições de comparação com dados sintéticos de demonstração.

Artigos sobre este tema 6

Passo a passo com exemplos

Automotivo e trabalho com dados11

Compare várias condições de teste no mesmo eixo de tempo

Valide três arquivos CSV sintéticos de demonstração e depois sobreponha em um único gráfico as curvas que compartilham as mesmas amostras de tempo e unidades de aceleração.

ComparaçãoTempoAceleração
Automotivo e trabalho com dados12

Condições a registrar antes de comparar valores de pico de simulação

Se você apenas colocar lado a lado os valores de tensão de pico, diferenças de malha, intervalo de saída e local de avaliação podem parecer mudanças de projeto. Monte uma tabela de condições de comparação a partir de casos sintéticos e registre a diferença numérica junto com o intervalo que realmente pode ser avaliado.

SimulaçãoPicosMalha
Automotivo e trabalho com dados31

Suavize dados sintéticos de sensores com média móvel e verifique o atraso

Aplique uma média móvel retrospectiva de três amostras a dados sintéticos de aceleração, verifique manualmente cada valor filtrado e deixe explícito o atraso de alinhamento de uma amostra introduzido pelo filtro. O CSV original permanece inalterado e os dados processados são gravados em uma nova pasta.

PythonSensoresFiltragem
Automotivo e trabalho com dados32

Converta dados de testes automotivos entre km/h, m/s, g e m/s²

Converta dados sintéticos de velocidade e aceleração de veículos para unidades SI consistentes e depois converta os resultados de volta para verificar a aritmética. O script preserva o CSV original e grava os valores convertidos em uma nova pasta de saída.

PythonUnidadesAutomotivo
Automotivo e trabalho com dados33

Encontre a frequência dominante de dados sintéticos de vibração com FFT

Use a FFT do NumPy em um sinal sintético de vibração com um componente conhecido de 2 Hz, examine os bins de frequência e verifique se a frequência dominante detectada corresponde à entrada. O CSV original permanece inalterado e o espectro é gravado em uma nova pasta de saída.

PythonFFTVibração
Ler → executar → conferir

Todos os exemplos são para prática. Os dados automotivos são sintéticos e usados para fins ilustrativos.