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内容概要资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内)在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。其中包括模型训练部分和保存部分，可以将模型保存到本地，一旦我们完成了模型的训练，我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征，并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后，我们会将预测结果与实际观测值进行对比，评估模型的准确性和性能。适合人群：时间序列预测的学习者,机器学习的学习者，能学到什么：本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解，其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作阅读建议：大家可以仔细阅读代码部分，其中包括每一步的注释帮助读者进行理解，其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。

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TE过程控制数据集，其中22个训练集，22个测试集。每个训练集由52个测量信号组成。共480行。每个测试集由52个测量信号组成。共960行。https://blog.csdn.net/LuohenYJ/article/details/78441707

对ADC采集到的数据进行分析，识别波形（正弦波，方波，三角波），通过串口发送识别结果，结构优化的还不太好（就是个种方法堆在一起），个人认为程序思路比较简单。注意！！！！！！这个方法已经被淘汰了，这种波形识别方法实在是不靠谱，我新上传了一个FFT的波形识别，比这个好多了，这个大家免费下载吧