问题背景：
仪器设备故障诊断技术是一种了解和掌握机器在运行过程的状态，确定其整 体或局部正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术。仪器故障按照来源可分为外部型和内部型，其中外部型故障的产生多为静电放射、电磁辐射、雷暴天气、空气湿度过大等导致的电路损坏或传感器失灵，内部型故障多为齿轮破裂、电机短路等。油液监测、振动监测、噪声监测、性能趋势分析和无损探伤等为其主要的诊断技术方式。
随着计算机技术和人工智能科学的发展，基于机器学习或深度学习的故障智能诊断方法成为从业者的新型决策工具，其中故障类型识别是主要内容，该项技术特点在于：降低原始数据的环境噪声或异常数据影响，提取可靠的波形特征判据，选择或改进现有的机器学习方法，设计一系列必要的仿真实验，讨论与分析。
请解决：
（1） 针对附件一和附件二中的数据，各自由选择 1 条原始数据进行信号去
噪处理，并将处理效果汇总在附表 1-1 和附表 1-2 中，表中指标已存在 3 项，另
需参赛者添加至少 3 项评价指标，以完善故障数据去噪效果评价；
（2） 信号特征提取是进行故障智能检测的重要前提。请针对附件一和附件二中的全部数据进行信号的特征提取，特征判据数量不得少于 10 项，并将提取
的特征值汇总在附表 2-1 和附表 2-2 中；
（3） 基于无监督型或半监督型方法，进行附表 1 类数据和附表 2 类数据的
二分类实验，并将实验结果登记在附表 3 中，预测结果评价指标已存在 3 项，另
需参赛者添加至少 3 项评价指标，使用的预测方法应保证预测准确率均值在 90%
以上，准确率标准差在 10 以内；
（4） 基于有监督型学习方法，进行附表 1 类数据和附表 2 类数据的二分类
实验，并将实验结果登记在附表 4 中，预测结果评价指标已存在 3 项，另需参赛者另添加至少 3 项评价指标，使用的预测方法应保证预测准确率均值在 95%以上，准确率标准差在 5 以内；
【BetterBench知乎】【2022天府杯数学建模】A题 仪器故障智能诊断技术 Python实现代码
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