文件夹DataProcess里面是用于数据处理的python代码，带example的是示例代码（可以根据需要修改），另外两个是我使用的代码分别把数据分成16类和4类。

文件夹DataSets是原生的轴承数据集，里面都.mat文件，都是从官网上下载的，具体看里面的readme介绍。

文件夹series是生成的文件夹，里面是存放DataProcess中代码生成的数据。其数据格式参照时间序列数据集（The UCR Time Series）的格式。

后续会加入Model文件夹，主要保存相应模型的python代码。大致内容就是利用上述数据简单复现一些经典方法和模型并给出对比结果，以及分析各自的优劣。

2019.8.26 新增代码ToTSV_4_2.0.py，可以生成多序列时间分类数据集，采用的是随机取样的方法。

2019.8.29 新增代码ToTSV_4_1.0.py，生成单序列时间分类数据集，采用的是随机取样的方法（例如取文件中前120000个采样点，随机选取3000个起始点，从起始点往后取连续400个点作为样本）。

2019.8.29

1. 新增说明：代码ToTSV_4.py 生成单序列时间分类数据集(4类)，采取的均匀划分的方法（例如取文件中前120000个采样点，第一个到第400个样本点作为一个样本，第401到第800个样本点作为第二个样本，以此类推）。
2. 新增说明: 数据处理的代码，都可以根据自己需求更改参数，包括样本数量，样本长度，训练集和测试集的划分比例。（记得一定要修改路径）
3. 新增Model文件夹，目前有三个模型一个是1D-CNN，一个是MLP，一个是ResNet。用的都是基于Python3环境的Pytorch。每个模型包括模型代码和数据加载代码，如需使用记得修改数据加载代码中的路径。