eIQ Time Series Studio工具使用教程

本期为大家带来eIQ Time Series Studio工具使用攻略-输入文件格式的介绍。

时间序列数据与视觉和语音数据不同。视觉数据通常由三个或一个通道组成，每个通道具有固定的宽度和高度。语音数据则始终保持一个或两个通道，输入为麦克风波形。时间序列数据通常来自一个或多个传感器，通道的数量是不同的，例如：

原始传感器数据可以有不同的采样率，如何选择最佳采样率？

原始传感器数据输出是按照时间顺序并连续的。如何更好地将连续数据分割成段数据？

多个传感器生成的异构数据集并非机器学习算法期待的的数据集。

视觉和语音数据是人类可理解的，而时间序列数据则以浮点格式呈现，难以直接阅读和理解。

因此算法设计与视觉和语音AI/ML有所不同。

为了了解时间序列数据，以3轴加速度传感器的数据样本为例：

可以从图表中得到：

传感器有三个通道，分别命名为C1、C2、C3轴，大多数传感器可能只有一个通道。

一个采样点包含每个通道的一个数据点，由 C1、C2、C3 组成。

一个采样时间窗口包含多个按时间顺序排列的采样点，顺序为 C1 C2 C3 C1 C2 C3…C1 C2 C3。

整个数据集由多个随机顺序的时间窗口组成。

同一传感器的每个通道都在相同的采样率下运行，因此所有通道的数据规模都是相同的。

连续数据：

硬件传感器始终按时间顺序以连续格式输出原始数据，见下图：

建议用户按上述格式保存连续的原始数据，并确保每行代表一个时间增量，建议使用空格作为分隔符。逐行加载数据时按时间顺序执行。

分段数据：

工具支持分段数据输入，用户可以自行处理数据或通过"Data Logging"采集连续数据并通过"Data Intelligence"进行数据分析并保存为分段数据。以下图表解释了分段数据的格式。

每一行作为一个样本，样本点按通道顺序排列。

多个按行排序的样本组成一个训练数据集，用于算法研究。

逐行分割的数据样本可以保持随机，但里面的每个样本必须保持时间顺序。

可以选择多个数据文件作为一种类型导入工具进行训练和测试，数据加载器会自动合并。

Time SeriesStudo 数据格式

需要用户导入正确的数据集,工具仅支持CSV文件格式，数据集以分段格式保存，数据间以：空格，逗号，Tab, 分号隔开，对于不同的训练任务，请按照以下指南导入适当的CSV格式文件。

异常检测&分类算法：

数据文件格式：每行一个样本，包含所有通道数据，样本由分隔符（空格、逗号、tab和分号）分隔。这是一个数据文件示例，其中包含 m+1个样本，每个样本有 n+1个采样点，每个采样点的数据包含  3 个通道（x、y 和 z）。

对于异常检测，必须导入两类数据文件：正常样本和异常样本文件。每个类必须加载至少一个数据文件。

对于分类项目，必须导入 n (n>=1) 类数据文件。每个类必须加载至少一个数据文件。

异常检测和分类需要导入不同类别的样本数据文件，为了得到可信的训练结果，最好保持各个类别的样本数量总体平衡。

回归算法

数据文件格式：每行一个样本，包含所有通道数据，样本之间用分隔符（空格、逗号、制表符和分号）分隔。前 k+1 (k 是Input/Outputtargets参数值，在创建回归项目时设置，k >= 0）列是要预测的目标值。这是一个数据文件示例，中包含 m+1个样本，每个样本有 n+1个采样点，每个采样点的数据包含  3 个通道（x、y 和 z）和 k+1个目标。