基于信息熵与聚类的CAN报文逆向解析方法研究

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摘 要：针对车辆CAN总线数据解析中的挑战，文章提出了一种综合利用翻转频率、信息熵、双滑动窗口方法和K-means聚类的解析方案。首先，通过翻转频率和信息熵对CAN信号进行比特位切割，实现对信号的精确分段，从而能更好地识别和处理信号变化；其次，采用双滑动窗口方法在时间序列中检测突变点，这种方法能有效捕捉数据中的突发变化，从而提高对复杂信号模式的敏感性；最后，应用K-means聚类对切割后的信号进行分类，将具有相似特征的信号进行分组，优化了信号的分析和处理过程。（剩余9419字）

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