你的电池再充几次电就报废？机器学习帮你预测电池寿命( 二 )
但是这个过程中的数据不仅只是记数，过程中输入的连贯充电循环可以作为窗口，每个窗口有一个“当前循环数”和“剩余循环次数”。除此之外，每个窗口有一个目标值，这个目标值以最后循环的特征值为准。
在每个电池循环周期中，电池的电压，电流，温度，电荷的动态变化也需要统计。并且还会出现像内阻，电荷量，通电时间等定量数据。
之前说过，入选研究的电池，通电循环的次数各不相同。
有的循环多，有的循环少，那跟时间变化相关的数据就不好统一。毕竟循环了几千次电池的电流，不能跟刚用两三次就超龄报废的电池电流做对比。
针对这个问题，研究者首先以放电时电池的电压变化范围代替时间作为变化量的参考基准。
因为电池的电压范围都是一样的，这就有了同步的参考范围。之后插补随电压变化的电荷量和温度值，最后给以电压为基准，划分量程，就能进行完整的数据参照了。
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