信号质量预测

本数据集用于预测心电图心跳信号类别，包含超过 20 万条来自某平台的心电图数据记录，每条数据均由 1 列采样频次一致、长度相等的信号序列组成。为确保比赛公平，将抽取 10 万条作为训练集，2 万条作为测试集 A，2 万条作为测试集 B，并对心跳信号类别进行脱敏处理。数据集包含以下文件：testA.csv、sample_submit.csv 和 train.csv。

数据探索与预处理- 分析不同地点的空气质量数据。- 去除重复数据，处理缺失值。- 根据连续缺失小时数进行数据填充或删除。- 使用相邻地点数据填充缺失数据。- 划分数据集为训练集、验证集和聚合集。 建模方法- 使用 seq2seq 和 xgboost 模型预测未来 48 小时空气质量。

基于数据挖掘和机器学习，该研究比较了三种模型（LSTM、自回归和SVM）对德里地区PM2.5空气水平的预测能力。实验结果表明，支持向量回归模型在预测准确率方面优于其他模型，通过输入包括氮氧化物、二氧化硫等其他污染物的信息，模型能够更全面地预测PM2.5浓度。该研究重点关注了德里阿南德·维哈尔地区，这是一个严重受污染的地区。

Okumura Hata模型是城市地区最常用的信号预测模型之一，适用频率范围从150MHz到1500MHz。它通过标准公式描述城市地区的传播损耗，并提供了针对其他情况的修正方法。

语音信号的线性预测编码是自适应滤波器应用的重要方面之一，通过MATLAB程序实现优化。

为探究烟草加工过程中工艺参数对产品质量指标的影响，采用自组织数据挖掘方法——群方法处理数据(GMDH)建立工艺参数与质量指标的关系模型。通过该模型预测质量指标，并与多元线性回归模型预测结果进行对比，验证了GMDH方法在卷烟质量预测中的有效性。

多传感器系统的点焊质量监测方式，挺适合搞制造或工业自动化的前端伙伴了解一下。铝合金点焊这种工艺，乍一听离有点远，但背后的方差、信号判定逻辑，其实和多前端数据可视化、实时监测的应用场景蛮像的。 通过双因素方差去优化点焊工艺，说白了就是拿数据说话，把每次焊接的电压、位移、压力这些指标都盯住。嗯，传感器数据里藏的信息还挺多，比如极差小一截的就是焊接不良的征兆。 要是你平时做可视化或者有数据的需求，推荐你顺手看看这个SPSS 方差的操作方式。用Excel也能上手，这篇指南讲得还不错。 另外，感兴趣的也可以看看Matlab 实现方差的实现，思路清晰，代码也简单。如果你更关注传感器端，可以顺便逛一下传感器

随着监测技术的数字化和信息化程度不断提高，获得的大尺度采空区围岩损伤演化过程数据变得更加丰富。图形、矢量等多种数据格式的信息量呈现数量级增加。利用小波变换、固体断裂非平衡统计和神经网络理论对非线性采空区围岩断裂失稳信号进行数据挖掘和综合分析，有助于全面理解和预测采空区围岩体损伤演化过程。

针对 Matlab 开发，获取发布质量绘图效果。去除空白区域、提升字体可读性，并可高分辨率打印。

质量管理 小组命题：质量管理 组长：王晓敏 主讲人：杨峰 评委：贾铨宇 小组分工： 王晓敏：检验平台模块 杨峰：来料检验模块 倪海涛：产品检验模块 范玲玲：工序检验模块 钱瑶：在库检验模块 贾铨宇：统计分析模块