故障诊断数据集及实现代码

# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Mon Jul  1 11:15:44 2019

@author: Administrator
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import os
import glob
import numpy as np
from scipy.io import loadmat
from Preprocessor import Preprocessor

class DataReader:
    
    def __init__（self 
                 data_augment_stride = 64
                 sample_size = 2048
                 test_set_num = 25
                 train_set_num = 660
                 valid_set_num = 7）:
        
        self.__data_augment_stride = data_augment_stride
        self.__sample_size = sample_size
        self.__test_set_num = test_set_num
        self.__train_set_num = train_set_num
        self.__valid_set_num = valid_set_num

    def read_data（self 
                  path 
                  sensor_place = ‘DE‘）:
        #所需数据长度，从最后一个开始，往回追溯
        length = （（self.__test_set_num + self.__valid_set_num） * self.__sample_size + 
                  self.__sample_size + （self.__train_set_num - 1） * self.__data_augment_stride）
        
        cate = [path + ‘\‘ + x for x in os.listdir（path） if 
                os.path.isdir（path + ‘\‘ + x）]
        
        train_data = np.zeros（（1 self.__sample_size））
        test_data = np.zeros（（1 self.__sample_size））
        valid_data = np.zeros（（1 self.__sample_size））
        train_label = np.zeros（（1））
        test_label = np.zeros（（1））
        valid_label = np.zeros（（1））
        
        for idx folder in enumerate（cate）:
            #读某一类数据一类数据仅一个文件
            for t in glob.glob（folder + ‘*.mat‘）:
                print（‘reading the data:%s‘%（t））
                mat = loadmat（t）
                key = [key for key in mat.keys（） if sensor_place in key]
                data_temp = mat[key[0]][-length:]
            
            train_data_length = （self.__sample_size +
                                 （self.__train_set_num - 1） * self.__data_augment_stride）
            
            train_data = np.append（train_data 
                                   self.__data_segmentation（data_temp[: train_data_length]）
                                   axis = 0）
            
            test_data_length = self.__sample_size * self.__test_set_num
            
            test_data = np.append（test_data
                                  self.__data_segmentation（
                                          data_temp[train_data_length: 
                                              train_data_length + test_data_length] 
                                              ‘test‘）
                                    axis = 0）
                                      
            valid_data = np.append（valid_data 
                                   self.__data_segmentation（
                                           data_temp[train_data_length + test_data_length:] 
                                           ‘valid‘）
                                    axis = 0）
                                   
            train_label = np.append（train_label