arc-fault detection.ipynb:主程序，包含整个代码流程
changepoint.py：用于变点检测方法
ML.py:用于机器学习方法
Visualization.py:用于可视化结果图，包含热图、雷达图等方法
functions.py:包含一些小函数
merge_to_gif.gif:运行该项目得到的gif图像，用于展示
requirements.txt:包含了该项目依赖的对应版本的python包
README.md:说明文档
注：请确保上述的.ipynb和.py在同一文件目录下，不然运行会报错
注+：要正确运行arc-fault detection.ipynb还需要GetData.py文件，该文件位于IAED数据集中,请参考下面对数据集的介绍，需将GateData.py单独放入和.ipynb、.py同一文件目录下方可正常运行
本项目是作为编程基础作业的一部分而开发的。在这门课程中，我们需要使用机器学习方法来解决实际问题。本项目的目标是利用不同的机器学习算法和变点检测方法进行电弧检测，并对这些方法的性能进行评估和比较。
该项目旨在展示如何实施和评估不同的机器学习技术以及变点检测方法。作为一个学术作业，它的设计和实现旨在符合编程基础的课程要求，并展示对学习材料的理解和应用。 请注意，本项目是在学术环境下开发的，可能仅作为概念验证或原型展示。
本项目使用机器学习和变点检测方法进行电弧检测，旨在通过分析和处理数据，准确地识别电弧事件。项目中包含.ipynb和.py文件，其中.ipynb文件包含了项目的核心代码和流程，而.py文件则定义了一些在.ipynb中用到的类和函数。
多种机器学习方法：项目支持多种机器学习算法，包括支持向量机（SVM）、决策树（Decision Tree）等。
变点检测方法：包含了基于Hampel滤波器原理的MAD检测方法
性能评估：能够计算和展示多个性能指标，如假正率(FPN)、假负率(FNN)、精确率(PRECISION)、召回率(RECALL)等。
可视化比较：提供了不同机器学习方法和不同性能指标之间比较的可视化展示。
git clone或者直接下载压缩包均可
请确保将.py文件和.ipynb置于同一文件路径下，使用jupyter notebook运行arc-fault detection.ipyn即可
- 操作系统：Windows, MacOS, Linux
- Python版本：Python 3.8及以上
本项目依赖于多个Python库，要安装这些依赖，请运行以下命令： pip install -r requirements.txt
requirements.txt文件包含了所有必要的库及其版本。
本项目使用了IAED，这是一个公开的数据集，由TianHuiyun创建和维护。该数据集对于本项目的研究至关重要，我们在此对原作者表示感谢。
数据集链接：github
请注意，本项目不包含数据集文件，你需要从上述链接下载。
下载数据集并解压到arc-fault detection.ipyn文件所在目录下即可使用
特别感谢TianHuiyun提供的IAED数据集，它对我们的研究工作提供了宝贵的支持。