數據收集和處理是預測性健康維護（PHM）中的一個重要步驟，它涉及從傳感器、監測設備和其他數據來源中獲取原始數據，然後對這些數據進行清理、轉換和準備以供後續分析和建模使用。以下是一些與數據收集和處理相關的主題：

數據收集：

傳感器數據：了解如何使用各種傳感器（例如溫度、壓力、振動、濕度等）來收集實時數據。
監測設備數據：瞭解如何從監測設備（如監控系統、工業設備、機械等）中收集數據。
數據庫查詢：使用SQL或NoSQL數據庫從存儲的數據中提取數據。
數據清理：

處理缺失值：處理數據中可能存在的缺失值，可以通過填充、刪除或插值等方法處理。
異常檢測：檢測和處理異常值，以確保數據的一致性和準確性。
去除重複數據：檢測和去除重複的數據記錄。
特徵提取：

時間序列特徵：提取時間序列數據中的統計、頻譜和時域特徵，以捕獲數據的時間變化。
頻域特徵：進行傅立葉變換或小波變換以獲取頻域特徵。
特徵工程：創建新的特徵，以增加對數據的理解和建模能力。
數據轉換：

標準化和正規化：對數據進行標準化（均值為0，方差為1）或正規化（縮放到特定範圍）。
對數轉換：對數據進行對數轉換，以改善數據的分佈特性。
數據劃分：

訓練集和測試集：將數據集分成訓練集和測試集，以便進行模型的訓練和評估。