16個大壓縮包裡面，只有乙個壓縮包是包含430個小壓縮包，其餘都是400個。解壓後是包含檔案頭的txt文字，後面的資料分別是時間，a相電流，b相電流，a相電壓。這個時間是從0開始的，而這個0時刻對應的是start_end.txt檔案裡面的開始時間。每100個txt文字對應乙個功率資料的mat檔案，所以乙個大壓縮包括四個功率資料檔案。我這裡有一段處理資料的**：將這些txt文字刪除檔案頭，並轉成matlab讀取的mat格式。本來設定的0積分，但是上傳的資源會自動調整積分，不能設定不變，我分享到網盤的資料集是mat格式的，不需要處理，因此比原資料集大很多。
分別是時間，投切電器的標籤以及是哪一相的事件。這裡的投切事件可能是投入也可能是投出，就是電器的開和關，是一 一對應的。標籤對應哪一種電器在資料集原位址有，例如上圖中111是冰箱，156是樓上浴室燈。
原始的標籤列表我也不記得在**了，下面是我的筆記，因此不為準確性負責。
101—客廳檯燈、102—客廳高檯燈、103—車庫門、108—廚房輔助刀、111—冰箱、112—客廳影音系統、118—電腦1、120—膝上型電腦、123—*** 、127—空氣壓縮機、128—液晶顯示器、129—電視、131—印表機、132—電吹風、135—客廳空插座、147—後院燈、148—洗手間燈、149—辦公室燈、150—壁櫥燈、151—樓上走廊燈、152—走廊樓梯燈、153—廚房走廊燈、155—廚房頂燈、156—樓上浴室燈、157—餐廳頂燈、158—臥室燈、159—地下室燈
a相有功：
a相無功：
a相電流：（波形資料可以做諧波分析哦）
最後，點這裡 發現更多nilm資料集！！！！
NILM 非侵入式電力負荷監測之我見（二）
哈，我又來啦，第一篇扯完淡，這一篇就談技術吧。之前的研究集中在低頻 秒級 資料，用的是各種深度學習方法，因此我就談談這種方法。看雞尾酒會問題的舉例，如下圖，你走在路上聽見啥聲都有，你要分離出每種聲音 警笛，人聲，狗叫什麼的 再看nilm任務的圖如下。這是乙個家庭一段時間總電表的有功曲線，其中每種顏色...
NILM 非侵入式電力負荷監測之我見（三）
我發現nilm領域中文的部落格還是很少的，比較系統講解的就更少，目前打算把這個部落格寫的全面些，而工欲善其事必先利其器，先說 似乎不太容易理解，先說下nilmtk這個工具包吧。然後再講幾個資料集，再說 nilmtk，顧名思義，nilm的tool kit，是專門為非侵入式負荷監測任務開發的開源工具包，...
侵入式和非侵入式的區別
簡單說一下我的理解吧。假設大家都想要把使用者 塞到乙個框架裡。侵入式的做法就是要求使用者 知道 框架的 表現為使用者 需要繼承框架提供的類。非侵入式則不需要使用者 引入框架 的資訊，從類的編寫者角度來看，察覺不到框架的存在。例如 使用struts的時候，我需要繼承一些struts的類，這時strut...