FDA

MATLAB中FDA项目通过分析飞行数据参数，及早发现发电机故障。该项目依赖MATLAB预测性维护、并行计算以及统计与机器学习工具箱。数据每天按日期分组，并以倒序编号命名CSV文件。关键参数包括入口温度（INLET TEMP，单位摄氏度）、出口温度（OUTLET TEMP，单位摄氏度）、发电频率（GENFREQ，单位Hz）和发电电压（GEN VOLTAGE）。

这个Matlab代码存储库探索了FDA数据库中不良事件报告的相关性，分析了不同国家/地区之间以及不同事件之间的关联。代码在文件“AdverseEventsInDifferentCountries.m”中提供，输出包括两个Excel文件，列出了Pearson相关系数大于0.8的反应对和国家/地区对。视觉化文件夹包含了各种输出，如显示前十个报告国家/地区频率的图表和反应的频率分布图。此外，还有一个显示所有国家/地区之间不良事件皮尔逊相关系数的热图。