信号特征分析数据集SignalFeatureAnalysisDataset-leilakhell
数据来源:互联网公开数据
标签:信号处理, 特征工程, 机器学习, 数据分析, 时序数据, 故障检测, 振动分析, 工业应用
数据概述:
该数据集包含从工业设备或其他信号源中提取的信号特征数据,用于分析和建模。主要特征如下:
时间跨度:数据未明确标注时间范围,可视为静态特征集合。
地理范围:数据来源未明确,但可应用于各种工业场景。
数据维度:数据集包含多个特征,包括信号ID、熵、均值、标准差、最大值、最小值、中位数、偏度、峰度、分位数(q0, q1, q3, q4)、众数、四分位距(IQR)、均方根误差(RMSE)、零 crossing 长度、均值 crossing 长度、最大振幅、最大频率、强振幅计数、平均振幅、振幅总和、振幅标准差、振幅中位数以及故障状态标签。
数据格式:CSV格式,文件名为 data_get_features.csv,方便数据分析与建模。
来源信息:数据来源未明确,但数据经过特征提取,为后续分析提供了结构化输入。
该数据集适合用于信号处理、故障诊断和机器学习建模。
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:适用于信号处理、机器学习与工业工程交叉领域的学术研究,例如故障诊断、异常检测、振动分析等。
行业应用:为工业自动化、设备维护等行业提供数据支持,尤其适用于预测性维护、质量控制等应用。
决策支持:支持设备状态监测、故障预警和维护策略优化。
教育和培训:可作为信号处理、机器学习课程的实训数据,帮助学生和研究人员理解信号特征提取和建模。
此数据集特别适合用于探索信号特征与设备状态之间的关系,帮助用户构建预测模型、优化设备维护策略。