Data Sensors

分析测量数据与 Simulink 模型，创建虚拟传感器

Data Sensors 集测量数据查看器、Simulink 与 Stateflow 模型查看器，以及虚拟传感器训练工具于一体。 基于测量数据训练虚拟传感器，与其他模型类型进行对比，并将其导出为独立的 C/C++、Python 或 MATLAB 代码，可直接运行在单片机上、Simulink 模块中或其他运行环境中。Data Sensors 完全离线运行， 不依赖云端，也无需账号。

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Windows & macOS 无需账号 完全离线运行 7 天免费试用
Data Sensors 主窗口，显示多个信号条带和计算信号面板

虚拟传感器

用现有信号计算测量值，而不是去测量它：它是什么、流程如何、数据留在哪里。

虚拟传感器

虚拟传感器是一个回归模型，从已经采集的通道中计算出某个测量值。只要目标量可以由此重构，物理传感器就可以从量产产品中省去。

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三步得到虚拟传感器

导入数据、训练模型、导出 C 代码。三个步骤都在同一个应用中、在您自己的计算机上完成。

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Edge AI

虚拟传感器的训练在公司网络内的本地计算机或服务器上运行，推理只在 ECU 上进行。其中不涉及任何外部服务。

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数据主权

来自试验与标定的测量数据属于涉及知识产权的公司机密。它们不会被上传，既不会进入云端，也不会交给 AI 服务商。

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No Code

无需 Python 环境、无需 Notebook、也无需手动选择超参数的虚拟传感器。可部署的代码由系统生成，而不是手写。

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功能

从原始测量文件到可导出的传感器模型，全程无需将数据传输至外部。

测量数据查看器

打开 CSV、MAT、MDF/MF4 或 TXT 文件——或导入 CAN 总线记录—— 在多个条带上查看任意数量的通道，每个条带可独立进行坐标轴分组，支持两个可拖动的光标，并在所有 条带间同步缩放/平移。

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带有两个光标的条带视图，数值表格显示每个光标处的读数

Simulink 查看器

以只读方式打开 .mdl 或 .slx 框图及其链接的任何 Stateflow 图表，包含模块图标、 参数与信号追踪——无需 MATLAB 或 Simulink 许可证，让只需要审阅模型的工程师无需为此单独占用一个席位。

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Simulink 模型查看器显示 .slx 模型的框图，包含一个链接到 Stateflow 的模块和模块图标

计算信号

通过实时公式编辑器从现有信号派生出新通道，可按名称引用任意实测信号或已计算 信号，并在保存时检测格式错误的表达式。

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计算信号面板，通过表达式 torque 乘以 motor_speed 定义名为 power 的新信号

虚拟传感器训练

基于您自己的测量数据训练随机森林、XGBoost 或神经网络模型，无论是单个文件、多个 文件，还是整个文件夹的记录，即使不同文件对同一信号使用不同命名也没关系。这三种模型类型中的任意一种 都可以自动调优其自身的超参数(贝叶斯、随机、网格或代理模型搜索)，而无需手动指定数值。

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创建虚拟传感器对话框，已选择输入输出通道、训练数据源，并启用自动调优超参数

模型竞赛

在同一数据上同时训练多种模型类型，按保留验证集精度进行排名，然后导出排行榜中的 任意一项。

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模型竞赛设置界面，显示已选择随机森林、XGBoost 和神经网络作为训练候选模型

独立代码导出

将任意训练好的模型导出为 C、C++、Python 或 MATLAB 代码，支持全精度或 int8 量化， 并在保存前提供实时的大小与精度预览。磁盘上已导出的 C、C++ 或 Python 模型，可重新导入并直接对新加载的测量数据运行，无需重新训练。

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导出虚拟传感器对话框，已选择 C++ 作为导出格式

保存并分享会话

将整个会话——包括条带布局、信号、计算信号、虚拟传感器信号和条带背景颜色—— 保存为一个配置文件，以便日后重新打开或交给同事。可将任意条带，或全部条带一起，导出为 PNG 用于报告。

系统原生保存对话框，将 Data Sensors 会话保存为 torque_temperature.json

无需账号的许可方式

无需登录，不收集使用数据，无需连接云端。只需一个许可证文件(或供团队使用的自建许可证 服务器)即可。

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许可证激活界面，显示机器 ID 以及许可证文件或许可证服务器选项

价格

每种许可类型均可查看测量数据和 Simulink/Stateflow 模型，并训练和评估虚拟传感器。将训练好的模型导出为可部署代码需要 Virtual Sensor 许可证。

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  • 查看测量数据与 Simulink 模型
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Virtual Sensor

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