信号故障检测特征数据集SignalFaultDetectionFeatureDataset-riluck
数据来源：互联网公开数据
标签：信号处理，故障检测，时间序列分析，特征工程，机器学习，工业应用，数据分析，异常检测
数据概述：
该数据集包含从工业设备中提取的信号特征，用于故障检测与诊断。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态特征集。
地理范围：数据未限定地理范围，但可能来源于工业生产场景。
数据维度：数据集包括多个信号特征，如熵、分位数（n5, n25, n75, n95）、统计量（中位数、均值、标准差、方差、均方根值）、过零率、过均值率、峰值相关特征（最小高度、最大高度、平均高度、最小宽度、最大宽度、平均宽度、峰值数量、真实峰值数量、高值计数、低值计数）、高低比率、真实高值、真实低值、真实高低比率，以及故障标签（fault）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_featuresHiLo_thresh_45_db4.csv，便于特征分析与模型训练。
来源信息：数据来源于信号处理与故障检测领域，已进行特征提取与初步处理。该数据集适合用于故障检测算法的开发和评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于工业信号处理、故障诊断、异常检测等领域的学术研究，如基于时间序列特征的故障预测、不同特征组合对故障检测性能的影响等。
行业应用：为制造业、能源、交通等行业提供数据支持，尤其适用于设备状态监测、预测性维护、生产过程优化等方面。
决策支持：支持企业进行设备维护策略的制定，提高生产效率，降低运营成本。
教育和培训：作为信号处理、机器学习、故障诊断等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握相关技术。
此数据集特别适合用于探索信号特征与设备故障之间的关联，帮助用户构建有效的故障检测模型，提升设备运行的可靠性和安全性。
