江南大学轴承数据集预处理

<think>好的，用户想要处理江南大学轴承数据集，需要数据清洗和准备的教程。首先，我需要确认这个数据集的基本情况。通常轴承数据集包括振动信号、温度等传感器数据，可能包含正常和故障状态的数据。用户提到的预处理步骤可能包括数据加载、去噪、特征提取等。 首先，我需要回忆常见的轴承数据集预处理方法。比如西储大学的数据通常用MAT文件存储，需要用Python的scipy.io加载。江南大学的数据可能结构类似，但可能有不同的文件格式或目录结构，可能需要用户先确认数据格式。 接下来，数据清洗可能包括处理缺失值、异常值。对于振动信号，常见的去噪方法有滤波（如小波去噪、低通滤波）。然后，数据可能需要分割成样本，比如滑动窗口法。特征提取方面，时域、频域、时频域特征都是常见的，比如均值、标准差、小波系数等。 用户可能需要代码示例，比如加载数据、可视化信号、去噪处理、特征提取。需要确保代码正确，比如使用pywt进行小波变换，或者用pandas处理数据。另外，可能需要指导用户如何划分训练集和测试集，以及数据归一化。 还要考虑用户可能遇到的问题，比如数据格式不明确，需要建议他们检查文件结构。或者预处理后的数据如何保存，比如保存为CSV或NPY文件。同时，生成相关问题，比如去噪方法比较、特征选择、处理不平衡数据等，帮助用户深入理解。 最后，确保回答结构清晰，分步骤说明，代码示例正确，引用相关参考资料。可能需要提醒用户根据实际数据调整参数，比如小波去噪的阈值选择。</think>### 江南大学轴承数据集预处理方法 #### 1. **数据加载与初步检查** 江南大学轴承数据集通常包含振动信号、温度等传感器数据，存储格式可能为`.mat`（MATLAB文件）或`.csv`。以下是加载数据的示例代码： ```python import scipy.io import pandas as pd import numpy as np # 加载.mat文件 data = scipy.io.loadmat('bearing_data.mat') vibration_signal = data['vibration'] # 假设振动信号字段为'vibration' # 加载.csv文件 df = pd.read_csv('bearing_data.csv') ``` **关键检查点**： - 检查数据维度：`print(vibration_signal.shape)` - 可视化原始信号： ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(vibration_signal[:1000]) plt.title("原始振动信号片段") plt.show() ``` #### 2. **数据清洗** - **异常值处理**： ```python # 基于标准差过滤异常值 mean = np.mean(vibration_signal) std = np.std(vibration_signal) threshold = 3 * std cleaned_signal = vibration_signal[(vibration_signal < mean + threshold) & (vibration_signal > mean - threshold)] ``` - **缺失值填充**： ```python from sklearn.impute import SimpleImputer imputer = SimpleImputer(strategy='mean') imputed_signal = imputer.fit_transform(cleaned_signal.reshape(-1, 1)) ``` #### 3. **信号去噪** 常用小波去噪方法（以`pywt`库为例）： ```python import pywt # 小波分解与阈值去噪 coeffs = pywt.wavedec(imputed_signal, 'db4', level=5) threshold = 0.1 * np.max(np.abs(coeffs[-1])) coeffs_thresh = [pywt.threshold(c, threshold, mode='soft') for c in coeffs] denoised_signal = pywt.waverec(coeffs_thresh, 'db4') ``` #### 4. **数据分段与特征提取** - **滑动窗口分割**： ```python window_size = 1024 # 按采样率调整 segments = [denoised_signal[i:i+window_size] for i in range(0, len(denoised_signal)-window_size, window_size//2)] ``` - **时域特征提取**： ```python features = [] for seg in segments: features.append([ np.mean(seg), # 均值 np.std(seg), # 标准差 np.max(seg), # 峰值 np.sqrt(np.mean(seg**2)) # RMS ]) feature_df = pd.DataFrame(features, columns=['mean', 'std', 'peak', 'rms']) ``` #### 5. **标签关联与数据集划分** 假设标签存储在`labels.csv`中： ```python labels = pd.read_csv('labels.csv') from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(feature_df, labels, test_size=0.2) ``` #### 6. **数据归一化** ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) ``` ---