帕德伯恩大学轴承数据集（PU）读取

帕德伯恩大学轴承数据集（Paderborn University Bearing Data Set，简称PU-BDS）是一个用于机械故障诊断研究的公开数据集。它包含多个旋转机器轴（如轴承）的振动信号，以及对应的实际健康状况标签，例如正常运行、早期磨损到严重故障等状态。这个数据集通常用于训练和测试机器学习模型，特别是时间序列分析和异常检测算法。

要从PU数据集中读取数据，你需要首先下载数据，通常数据会提供为CSV或MAT文件格式。如果你使用Python，可以使用像pandas这样的库来加载CSV文件：

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('path_to_your_data/bearing_data.csv')

# 检查数据结构
print(data.head())

对于MAT文件，可以使用scipy.io或类似包：

from scipy.io import loadmat

# 加载MAT文件
data = loadmat('path_to_your_data/bearing_data.mat')
vibration_signal = data['vibration_signal']
labels = data['labels']

# 查看数据
print(vibration_signal.shape, labels.shape)

记得替换`path_to_your_data`为你实际的数据存储路径。使用此数据之前，一定要熟悉数据集的结构和列含义，以便正确处理和分析。