文件名称：DFT的matlab源代码-multi-nilm:Multi-NILM：多标签非侵入式负载监控
文件大小：977KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-14 22:22:52
系统开源
DFT的matlab源代码MULTI-NILM：一种用于多标签非侵入式负载监控的新颖框架 描述 该存储库基于标题为[1]的论文，可用于复制实验。 它定义了用于多标签NILM系统的框架，并包括以下时间序列表示： Signal2Vec，BOSS，SFA，WEASEL，DFT，SAX，1d-SAX，PAA ； 并使用Taken定理实现延迟嵌入。 随时重用，修改和扩展此存储库。 多NILM框架 Multi-nilm是用于高效非侵入式负载监控系统的新颖框架。 它具有三个固有属性： 它利用数据表示法来进行充分的降维。 它使用轻量级分解模型。 它解决了作为多标签分类问题的分类问题。 例子 实验示例可以在目录实验下找到。 该模块定义了三种类型的实验（ GenericExperiment， ModelSelectionExperiment和REDDModelSelectionExperiment ）。 您还可以通过扩展抽象类nilmlab.lab.Experiment来创建自己的实验。 定义实验后，只需几行代码即可进行设置和配置。 所有名称为run * .py的文件都是特定的实现，可以用作参考。 为了运
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multi-nilm-master
----.gitignore(1KB)
----results()
--------__init__.py(0B)
----requirements.txt(205B)
----experiments()
--------run_model_selection_5mins_cv5_redd.py(647B)
--------__init__.py(0B)
--------run_generic_experiment.py(2KB)
--------run_state_of_the_art.py(7KB)
--------run_model_selection_1h_cv5.py(378B)
--------experiments.py(9KB)
--------run_model_selection_5mins_cv5.py(590B)
----LICENSE(1KB)
----utils()
--------chaotic_toolkit.py(5KB)
--------__init__.py(0B)
--------multiprocessing_tools.py(313B)
--------logger.py(475B)
----nilmlab()
--------lab_exceptions.py(101B)
--------__init__.py(0B)
--------tstransformers.py(17KB)
--------exp_model_list.py(45KB)
--------factories.py(10KB)
--------lab.py(37KB)
----README.md(6KB)
----data_exploration()
--------__init__.py(0B)
--------time_delay_embedding()
----datasources()
--------labels_factory.py(4KB)
--------__init__.py(0B)
--------paths_manager.py(328B)
--------datasource.py(12KB)
----pretrained_models()
--------clf-v1.pkl(1.43MB)
--------signal2vec-v1.csv(474KB)