将下列代码补全：# Data Loading and Preprocessing def load_and_preprocess_data(): # 加载雷达和ECG数据 # 数据归一化和预处理 pass

要完成这个函数，你需要首先导入必要的库，然后加载雷达和ECG数据。如果数据存储在文件中，可以使用pandas读取CSV文件；如果是从网络获取，可以用像`requests`这样的库。接着，数据预处理通常是将数值型特征缩放到0到1之间，或者根据需求标准化。对于分类特征，你可能需要转换成独热编码。这里是一个示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

def load_and_preprocess_data():
    # 加载雷达和ECG数据
    if data_path.endswith('.csv'):
        radar_data = pd.read_csv('radar_data.csv')
        ecg_data = pd.read_csv('ecg_data.csv')
    else:
        # 如果数据是从网络获取，替换为适当的URL或API请求
        radar_data = requests.get('radar_data_url').content
        ecg_data = requests.get('ecg_data_url').content
    
    # 数据归一化
    scaler = MinMaxScaler()
    
    radar_data_normalized = scaler.fit_transform(radar_data)
    ecg_data_normalized = scaler.transform(ecg_data)
    
    # 结合两个数据集
    combined_data = pd.concat([pd.DataFrame(radar_data_normalized), pd.DataFrame(ecg_data_normalized)], axis=1)
    
    # 返回预处理后的数据
    return combined_data

在这个例子中，我们假设数据已经按照每列对应的方式分开存储，如果没有，则可能需要进一步拆分或合并数据。