针对目前存在的合成解析字典学习方法不能有效地消除同类样本之间的差异性和忽略了不同特征对分类的不同影响的问题，提出了一种基于多视图特征投影与合成解析字典学习（MFPSDL）的图像分类方法。首先，在合成解析字典学习过程中为每种特征学习不同的特征投影矩阵，减小了类内样本间的差异对识别带来的影响；其次，对合成解析字典添加鉴别性的约束，使得同类样本具有相似的稀疏表示系数；最后通过为不同类型的特征学习权重，充分地融合多种特征。在公开人脸数据库（LFW）和手写体识别数据库（MNIST）上进行多项对比实验，MFPSDL方法在LFW和MNIST数据库上的训练时间分别为61.236 s和52.281 s，MFPSDL方法相比Fisher鉴别字典学习（FDDL）、类别一致的 K奇异值分解（LC- KSVD）、字典对学习（DPL）等字典学习方法，在LFW和MNIST上的识别率提高了至少2.15和2.08个百分点。实验结果表明，所提方法在保证较低的时间复杂度的同时，获得了更好的识别效果，适用于图像分类。

针对汽车电控单元(ECU)在线升级的方便快捷性要求，通过研究汽车CAN总线通信及在应用编程(IAP)技术，设计基于软件触发方式的在线升级方法。该方法通过在线升级软件发送指令与CAN总线通信实现汽车网络中ECU快速在线升级，解决在线升级中硬件触发带来操作的不灵活性。以STM8AF51AA微控制器为平台的在线升级系统，在汽车车身控制器(BCM)实现与应用，验证了该技术的可行性和可靠性。

随着汽车电子市场的快速发展，汽车控制器的电子控制单元(ECU)已越来越多，对ECU的功能测试也变得日趋复杂。为解决车载ECU功能测试，研究了基于控制器局域网络(CAN)的ECU自动测试方法。以NI公司的软硬件为开发平台、CAN总线为通信平台搭建测试系统与被测ECU形成闭环结构。通过CAN总线传输测试信息，可实现对同型号ECU的批量测试。此系统采用了新的测试方法来降低测试误差，并支持ECU的流水线测试，大大降低了测试的复杂度，减少了工作量。同时，在完善仿真信号产生模块和测试模块用例库后，也能适用于其他类型ECU的功能测试。