修复README，增加说明

README.md

@@ -7,23 +7,48 @@
 ```
 project/
 ├── data/
-│ ├── raw_data.json # 原始输入数据（包含噪声和错误）
+│   ├── raw_data_sample.json      # 原始输入数据（包含噪声和错误）
-│ └── cleaned_data.json # 清洗后的输出数据
+│   └── cleaned_data_final.json   # 清洗后的输出数据
 ├── src/
-│ └── cleaner.py # 清洗运行程序
+│   └── cleaner.py                # 清洗运行程序
 ├── report/
-│ └── cleaning_report.json # 详细清洗报告
+│   └── detailed_cleaning_report.json  # 详细清洗报告
-└── README.md # 项目说明文档
+└── README.md                     # 项目说明文档
 ```
 
-## 功能特性
+## 清洗流程说明
-*   **去噪处理**：使用卡尔曼滤波算法平滑连续数值（如通信范围），消除测量噪声。
+
-*   **异常检测与修复**：
+程序按以下顺序依次执行五步清洗操作：
-    *   自动修正负数、极端值。
+
-    *   强制将效能指标（如打击精度、机动性）限制在 [0, 1] 范围内。
+### 1. 去重 (clean_duplicates)
-    *   修复无效的地理坐标。
+- **依据**：按 `TARGET_ID` 去重，同一目标只保留一条记录
-*   **缺失值填充**：基于同类型（Role）单位的统计均值进行智能插值。
+- **策略**：若存在 `CREATED_TIME` 字段，按创建时间倒序排序后保留最新一条；否则保留第一条
-*   **标准化**：统一文本格式、时间格式及数值精度。
+- **目的**：消除重复录入的目标节点
+
+### 2. 缺失值填充 (handle_missing_values)
+- **范围**：对所有数值型列（除 ID 外）进行处理
+- **策略**：
+  - 先按 `ROLE_ID` 分组，用同类型单位的均值填充该组内缺失值
+  - 若分组后仍有缺失（如该组仅有一条记录），用全列均值兜底填充
+- **目的**：保证数值字段完整，便于后续建模
+
+### 3. 异常值纠正 (correct_outliers)
+- **涉及字段**：`TARGET_RECOGNITION_CAPABILITY`、`STRIKE_ACCURACY`、`ANTI_JAMMING_CAPABILITY`、`ENVIRONMENT_ADAPTABILITY`、`MOBILITY`
+- **规则**：
+  - 若值 < 0：取绝对值
+  - 若值 > 1：截断为 1.0
+- **目的**：将效能指标统一限制在 [0, 1] 区间内
+
+### 4. 噪声平滑 (apply_kalman_filter)
+- **对象**：`COMMUNICATION_RANGE`（通信范围）字段
+- **方法**：使用窗口大小为 3 的移动平均进行平滑（与卡尔曼滤波效果类似的时序平滑）
+- **结果**：数值保留 2 位小数
+- **目的**：削弱测量噪声对连续数值的影响
+
+### 5. 标准化与输出
+- 坐标精度统一为 2 位小数
+- 时间戳统一为 ISO-8601 格式
+- 输出清洗后 JSON 及详细报告（含各步骤的统计与示例）
 
 ## 快速开始
 
@@ -34,31 +59,39 @@ project/
 pip install numpy pandas
 ```
 
-
 ### 2. 运行清洗
-直接运行主程序即可：
+在项目根目录下执行：
 
 ```bash
-python src/main.py
+python src/cleaner.py
 ```
 
-程序默认读取 `data/raw_data.json`，处理后生成 `data/cleaned_data.json` 和 `report/cleaning_report.json`。
+程序会读取 `data/raw_data_sample.json`，处理后生成：
+- `data/cleaned_data_final.json`（清洗后的数据）
+- `report/detailed_cleaning_report.json`（详细清洗报告）
 
 ## 输出结果示例
+
 **清洗前 (Raw):**
 ```json
 {
-"MOBILITY": -0.5,
+  "MOBILITY": -0.5,
-"STRIKE_ACCURACY": 1.5,
+  "STRIKE_ACCURACY": 1.5,
-"COMMUNICATION_RANGE": 102.8116 // 含噪声
+  "COMMUNICATION_RANGE": 102.8116
 }
 ```
 
 **清洗后 (Cleaned):**
 ```json
 {
-"MOBILITY": 0.5,
+  "MOBILITY": 0.5,
-"STRIKE_ACCURACY": 1.0,
+  "STRIKE_ACCURACY": 1.0,
-"COMMUNICATION_RANGE": 102.81 // 平滑后
+  "COMMUNICATION_RANGE": 102.81
 }
 ```
+
+## 清洗报告说明
+
+`detailed_cleaning_report.json` 中包含：
+- **summary**：总记录数、最终记录数、去重数量
+- **details**：各字段缺失值填充数量、异常值修正数量及示例、噪声平滑处理记录、标准化说明

src/cleaner.py

@@ -150,13 +150,18 @@ class AdvancedDataCleaner:
         print(f"完成！报告已生成至 {self.report_file}")
 
 if __name__ == "__main__":
-    # 使用相对路径：../data/ 表示上一级目录下的 data 文件夹
+    import os
-    input_path = '../data/raw_data_sample.json'
+    # 基于脚本位置计算项目根目录，保证无论从哪里运行都能正确找到文件
-    output_path = '../data/cleaned_data_final.json'
+    script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
-    report_path = '../report/detailed_cleaning_report.json'
+    project_root = os.path.dirname(script_dir)
+    input_path = os.path.join(project_root, 'data', 'raw_data_sample.json')
+    output_path = os.path.join(project_root, 'data', 'cleaned_data_final.json')
+    report_path = os.path.join(project_root, 'report', 'detailed_cleaning_report.json')
+
+    # 确保 report 目录存在
+    os.makedirs(os.path.dirname(report_path), exist_ok=True)
 
     # 增加一个检查，防止路径错误
-    import os
     if not os.path.exists(input_path):
         print(f"错误：找不到文件 {input_path}")
         print(f"当前工作目录是：{os.getcwd()}")