Hello 大家好，eIQ Time Series Studio又和大家見面了，上期咱們講到TSS更新了新版本，不知道大家有沒有及時(shí)跟進(jìn)，本期繼續(xù)為大家?guī)?Utilities"介紹。

上一期主要對(duì)"Utilities"模塊中的"Data Logging"工具做了介紹，初步了解如何使用該工具采集用戶數(shù)據(jù)，但用戶數(shù)據(jù)很多時(shí)候是不可直接使用的，可能會(huì)包含噪音或其他高頻分量，又或者參雜很多異常數(shù)據(jù)，因此用戶還可借"Utilities"模塊中的其他工具分析數(shù)據(jù)的質(zhì)量，選擇是否使用該數(shù)據(jù)，或者是否需要進(jìn)一步處理。

Data Labeling

其中"Data Labeling"，數(shù)據(jù)標(biāo)簽工具使用戶能夠通過可視化界面將相應(yīng)的數(shù)據(jù)標(biāo)簽（如電弧或無電?。?yīng)用于當(dāng)前數(shù)據(jù)圖形的不同部分，從而對(duì)導(dǎo)入的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。然后，該工具根據(jù)標(biāo)簽對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分，并創(chuàng)建用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化數(shù)據(jù)集。

使用步驟如下所示：

1. 單擊"Utilities"模塊下的"Data Labeling"按鈕，打開數(shù)據(jù)標(biāo)簽工具：

2. 點(diǎn)擊圖形界面中的"Import Data"按鈕導(dǎo)入用戶數(shù)據(jù)：

上圖中的示例數(shù)據(jù)是按時(shí)間序列存儲(chǔ)的連續(xù)電流數(shù)據(jù)，為單通道數(shù)據(jù)，格式為CSV（數(shù)值之間用空格分隔）或float32 WAV（單通道）。

3. 創(chuàng)建用戶標(biāo)簽：

標(biāo)簽列表：用于創(chuàng)建分類的標(biāo)簽。列表中的標(biāo)簽數(shù)量需要與數(shù)據(jù)類別數(shù)相同。首次使用該工具時(shí)，標(biāo)簽列表為空。數(shù)據(jù)文件需要?jiǎng)?chuàng)建幾個(gè)標(biāo)簽就單擊幾次下圖中的“+”按鈕，并將其添加到標(biāo)簽列表。

可以編輯標(biāo)簽的別名。此操作是可選的，僅用于增強(qiáng)標(biāo)簽的可讀性。

要編輯別名，請(qǐng)先點(diǎn)擊編輯按鈕：

輸入別名字符串，然后單擊復(fù)選按鈕以應(yīng)用重命名。

要逐個(gè)重命名所有標(biāo)簽，請(qǐng)重復(fù)上述步驟。

4. 為圖形化數(shù)據(jù)打標(biāo)簽：

a) 選中左側(cè)文件欄中的文件

b)拖動(dòng)圖形界面中的可移動(dòng)豎線，在波形圖上繪制一個(gè)范圍，為繪制范圍選擇標(biāo)簽

c) 重復(fù)步驟b)并標(biāo)記所有區(qū)域

d) 重復(fù)上述所有步驟以標(biāo)記所有數(shù)據(jù)文件

圖中波形：數(shù)據(jù)的時(shí)間序列波形。

頻譜圖：數(shù)據(jù)的時(shí)-頻域波形，使用STFT變換。橫軸（橫坐標(biāo)）表示時(shí)間，縱軸（縱坐標(biāo)）表示頻率。

標(biāo)記區(qū)域列表：時(shí)間序列波形上繪制的每個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)于這里的一條記錄，包括分類標(biāo)簽、開始時(shí)間和結(jié)束時(shí)間。

注意：在運(yùn)行“Generate Dataset”之前，必須標(biāo)記所有范圍。

5.生成分類數(shù)據(jù)集:

將所有文件的數(shù)據(jù)標(biāo)簽處理完成后，點(diǎn)擊"Generate Dataset"按鈕，將根據(jù)步驟4中的標(biāo)注結(jié)果對(duì)用戶原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分段，分段后的數(shù)據(jù)文件夾將出現(xiàn)在彈出窗口中。

注：可以將分段后的數(shù)據(jù)導(dǎo)入"Data Intelligence"模塊進(jìn)行分析，獲取推薦的參數(shù)，例如窗口大小、采樣頻率等。然后再使用"Data Operation"模塊根據(jù)推薦的參數(shù)對(duì)分段后的連續(xù)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以創(chuàng)建適合訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集。

"Data Labeling"模塊先介紹到這里，讓我們期待"Data Intelligence"和"Data Operation"模塊和大家的見面！

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