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合成数据 · 生成原理

每条合成曲线,都能追到生成公式。

本页解释已提供的 Python 生成器怎样把时间、脉冲和噪声写入三轴 CSV;所有图形都是程序构造的数学数据。

共同脉冲:用两个高斯项构成短时形态

生成器将单个高斯项定义为 g(t, μ, σ, A)=A×exp[−0.5×((t−μ)/σ)²],其中 μ 指时间中心、σ 控制宽度、A 设定有符号幅度。SIM-01 至 SIM-04 的共同基准是 g(t,1.4,0.11,0.22) 减去 g(t,1.57,0.14,0.08)。这只是让曲线在短时间内形成上升、回落和局部负贡献的数值形态,不代表真实起动机的电流模型。

情景变化来自额外项的明确位置

SIM-02 另外加 g(t,1.72,0.05,0.13),形成较窄的额外峰;SIM-03 加 g(t,0.88,0.22,0.29),形成较早、较宽的闸机干扰;SIM-04 加 g(t,1.49,0.14,−0.19),让邻车成分与基准项靠近并可能相互抵消。SIM-05 的基准为零。各项名称指生成器预置的数学成分,时间、宽度和振幅都不是车库采集结果。

三个数值通道不是一台仪器的实测三轴

脚本把基础、附加脉冲、闸机和邻车项以不同系数写入 Bx、By、Bz,并分别增加标准差为 0.006 的高斯噪声。Bx 对各项使用直接相加;By 对基础项乘 0.55,对额外项乘 0.25,对闸机项乘 0.8,对邻车项乘 −0.4;Bz 则依次取 −0.35、0.6、0.5 和 0.5。单个总场标量读数不能自动拆为三个独立分量,因此这些轴名只表示代码定义的通道。

reference_nT 为什么在 SIM-03 有所不同

参考列默认只叠加标准差为 0.005 的噪声;SIM-03 额外包含 0.8 倍的闸机高斯项,用来制造目标与参考之间的可视比较。脚本并未根据真实测点距离、方向、带宽或空间梯度推导这个比例。使用者可以在已实现的网页演示里打开参考通道,但看到相似成分不表示现场参考探头已验证,更不表示软件已经完成实时差分或抑制干扰。

复算参数、下载和适用范围

固定随机种子是 20261113,时间步长 0.01 秒,每条情景从 0 到 3 秒产生 301 个样本,合计 1505 条,synthetic 均为 TRUE。Python 生成器仅使用标准库,完整 CSV 和脚本均已提供;2026-11-13 已做逐值一致性核验。随机数生成器按五个情景及各情景的时间点顺序持续取样,因此若改变情景顺序、随机调用次数或种子,即使保留相同脉冲公式,也可能改变噪声序列。各轴数值写入 CSV 前四舍五入到小数点后六位,文件不固定补足末尾零,便于按字段逐行核对,不能把数值精度等同于仪器测量精度。观察峰形可以帮助检查界面的时间轴、通道选择和窗口导出,却无法从这些系数推导实车磁场大小或机械故障。