汽车行驶工况的构建和识别，用 MATLAB 搞定其实不难。这篇文章思路挺清晰，先把采集来的原始数据做了个预——比如异常值、不完整数据啥的都掉了。通过运动状态来切片，提取出了几百个运动学片段，方便后面聚类。

运动学特征参数有点多，不过别慌，作者用PCA帮你把维度压下来了，信息保留还挺充分。用K-means 聚类把这些片段分成畅通和拥堵两类。从中挑出最典型的片段合成一条完整的工况曲线，长度也控制在 1800 到 2000 秒，刚好够跑个测试。

代码是用MATLAB写的，思路比较工程化，适合做工况建模、节能算法验证之类的项目。如果你想看具体实现，可以参考文末附的几个链接，里面有 K-means 的实现、PCA 降维、特征提取啥的，挺全的。

哦对了，数据预这块值得留意一下，原始数据的问题比你想象的要多，比如突变、丢帧、重复值……要是你在项目里遇到类似问题，这套流程也能拿来用。

如果你在做智能驾驶、电动车能耗建模或者自动驾驶仿真相关的项目，可以花点时间看下，蛮有启发。