1.一种基于异常信号感知的整车电性能数据异步长采集方法，其特征是按如下步骤进行：步骤一、采集点的预处理：

步骤1.1、定义变量c为电流或电压的采集次数，定义变量 为第c次采集的第i个采集时刻，并初始化为c＝1；

步骤1.2、以 为起始采样时刻，将第c次采集整车的电压信号或电流信号在前zc个采集时刻 的采集值 记作第c次采集的前zc个采样时刻的采集点其中， 表示第c次采集的第i个采集时刻 的采集值；

从所述第c次采集的前zc个采样时刻的采集点 中抽取nc个采集点作为第c次抽取的nc个样本点，并将第c次抽取的nc个样本点中任意一个样本点在所述前zc个采样时刻的采集点 中的下标记为q，q∈[1,zc]，则第c次抽取的nc个样本点中任意一个样本点记为 即nc个样本点记为 s∈[1,nc]，其中，所述第c次抽取的nc个样本点中的nc个采集值服从正态分布N，从而利用式(1)计算所述第c次抽取的nc个样本点中nc个采集值的偏差估计ρc：式(1)中，ρc为第c次抽取的偏差估计，r为正态分布的相对偏移量，σc为正态分布在第c次抽取时的标准差，nc为所抽取的采集点的总数；

c

步骤1.3、若0＜ρc＜ρ时，则表示所述第c次抽取的n 个样本点存在异常，并执行步骤

1.4；否则，表示第c次抽取的nc个样本点不存在异常，即：采集点 中无异常点，预处理后的采集点仍为 直接执行步骤2.1；其中，ρ为偏差估计常量；

步骤1.4、初始化s＝1；

步骤1.5、将qs赋值给q；

步骤1.6、利用式(2)计算所述第c次抽取的nc个样本点中的第q个采集值 的异常估计式(2)中，表示第c次抽取的nc个样本点中所有采集时刻的均值， 表示在第c次抽取的nc个样本点中所有采集值的均值；

步骤1.7、异常值判断和处理：

若 成立，则表示第c次抽取nc个样本点中的第q个采集值 为异常值，并捕捉异常值 所对应的采集时刻 在 之间的采集点，从而利用式(3)所示的平滑函数计算第c次抽取的第q个平滑值 并赋值给 并同步更新所述 中与样本点 所对应的采集点；

c

否则，判断q＝n 是否成立，若成立，则表示得到第c次采集下预处理后的采集点并执行步骤2.1；若不成立，令s+1赋值给s后，返回步骤1.5；其中，μ表示异常点的估计常量：式(3)中，g(·)表示平滑函数；Δs表示时间偏差；

步骤二、采集时刻的预测机制：

步骤2.1、利用式(4)计算第c次采集的第zc个采样时刻 的采样值 的信号边际并与所对应的采样时刻 构成信号估计点式(4)中，a为信号偏正系数，b为零点漂移量；

步骤2.2、由第c次采集下前zc个采样时刻 的采集值 拟合出曲线 从而得到第c次采集下第zc+1理论时刻 的估计值 并将相应的信号估计拟合点记为步骤2.3、利用式(5)计算第c次采集下第zc个采样时刻 的信号边际 与估计值之间的距离 并作为第c次采集下第zc个采样时刻 的信号跳跃系数：步骤2.4、利用式(6)计算第c+1次采集的第zc+1时刻式(6)中， 为第c次采集下的第zc个采样时刻 与第zc-1个采样时刻 之间的步长，当zc＝1时，步骤2.5、将 值赋给 并将c+1赋值给c后，返回步骤1.2。

2.根据权利要求1所述的一种基于异常信号感知的整车电性能数据异步长采集方法，其特征是：当第c次采集的第i个采集时刻 的采集值 表示电压信号时，令 为7个字节的电压长度，并由十六进制表示，其中，前4个字节表示第i个采集时刻 后3个字节表示电压采集值当第c次采集的第i个采集时刻 的采集值 表示电流信号时，令 为7个字节的电流长度，并由十六进制表示，其中，前4个字节表示第i个采集时刻 后3个字节表示电流采集值