Python 代码解析：数据集准备和预处理

这段代码定义了一系列参数，用于准备和预处理数据集。这些参数包括：

• dataset: 数据集名称，例如 'FD001'、'FD002' 等。
• sensors: 需要用到的传感器，例如 's_3'、's_4' 等。
• sequence_length: 窗口长度，用于生成序列数据。
• alpha: 平滑强度，用于平滑传感器数据。
• threshold: 最大寿命阈值，用于定义预测目标。

代码中调用了 'get_data' 函数，该函数根据传入的参数获取数据集并进行预处理。

dataset = input('Enter dataset (FD001, FD002, FD003, FD004): ')  
# sensors to work with: T30, T50, P30, PS30, phi
sensors = ['s_3', 's_4', 's_7', 's_11', 's_12']
# windows length
sequence_length = 30
# smoothing intensity
alpha = 0.1
# max RUL
threshold = 125

x_train, y_train, x_val, y_val, x_test, y_test = utils.get_data(dataset, sensors,
    sequence_length, alpha, threshold)

'get_data' 函数的定义和实现位于 'utils.py' 文件中。该函数主要执行以下操作：

1. 获取数据集： 从指定路径读取数据集。
2. 预处理：
   • 标准化： 将数据缩放到 0 到 1 之间。
   • 平滑处理： 使用指数加权平均法平滑传感器数据。
   • 生成序列数据： 将原始数据转换为指定窗口长度的序列数据。
3. 数据划分： 将预处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集。

最后，'get_data' 函数返回训练集、验证集和测试集的输入和输出数据，这些数据将用于后续的模型训练和评估。