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#### (1.1) 干扰信号数据的特征：

电磁辐射和声发射中的干扰信号数据可能具有以下特征：

1. 异常值：干扰信号的数值可能明显偏离正常工作数据的范围。

2. 频率异常：干扰信号的频率可能与正常信号的频率不同。

3. 时序不规律：干扰信号的出现可能不具有规律性，与正常工作数据的时间分布不同。

#### (1.2) 识别干扰信号的时间区间：

为了识别电磁辐射和声发射信号中的干扰信号，我们可以利用以上特征建立数学模型。具体步骤如下：

1. 对于电磁辐射和声发射数据，根据干扰信号的特征进行异常检测。

2. 根据异常检测结果，确定干扰信号所在的时间区间。

3. 统计干扰信号所在时间区间的起始点和终止点，选取前5个时间区间。

在问题一中，我们可以使用一些统计学方法和规则来识别电磁辐射和声发射信号中的干扰信号。具体的数学模型和公式描述如下：

数学模型：

异常检测模型：用于检测电磁辐射和声发射数据中的异常点，即可能代表干扰信号的数据点。

干扰信号区间确定模型：根据异常检测结果，确定干扰信号所在的时间区间。

时间区间统计模型：统计干扰信号所在时间区间的起始点和终止点。

前5个时间区间选择模型：从统计结果中选取最早发生的5个干扰信号所在的时间区间。

公式描述：

1. 异常检测模型：

我们可以使用一些统计学方法，如均值、方差、四分位数等来检测异常值。一种常用的方法是使用均值和标准差进行异常检测，具体公式如下：

其中，

X 是数据点的数值，μ 是数据集的均值，σ 是数据集的标准差。通过设置阈值，当 Z-Score 的绝对值超过阈值时，将该数据点判定为异常值，即干扰信号。

2. 干扰信号区间确定模型：

根据异常检测的结果，我们可以确定干扰信号所在的时间区间。具体的步骤包括：

找出异常值所在的时间点，即异常数据点的时间戳。

对时间戳进行排序，得到异常时间点的时间序列。

根据异常时间点的时间序列，确定干扰信号所在的时间区间。

3. 时间区间统计模型：

统计干扰信号所在时间区间的起始点和终止点。

4. 前5个时间区间选择模型：

从统计结果中选取最早发生的5个干扰信号所在的时间区间，作为结果输出。

通过以上数学模型和公式描述，我们可以对电磁辐射和声发射信号中的干扰信号进行识别，并给出最早发生的5个干扰信号所在的时间区间。