我有一个来自我的电表的实时流量功率数据，当我看到我眼睛的负载时，我可以知道哪种设备正在打开。目前我正在使用十点的滑动窗口并计算标准偏差以检测打开或关闭的设备。目的是通过积分计算知道每个设备消耗了多少。我需要帮助来实时执行信号分解，我可以计算每个设备的不合理，并避免交叉计算的消耗值可能发生在这个img
Thx提前为您提供任何帮助！
如果它只是区分开关状态，那么天真的贝叶斯分类可能会起作用（https://machinelearningmastery.com/naive-bayes-classifier-scratch-python/）最后有几个有趣的链接。
如果你想分解各种消费者，人工神经网络可能是使用TensorFlow https://www.tensorflow.org/tutorials/的可能解决方案
这里的问题是从头开始生成标记的训练数据。
例如，使用快速傅立叶分析。用于检测高保真设备 - 因为每个设备都有特定的频谱。