一维卷积对数据集样本长度的选择

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我用一维卷积对西储大学轴承故障数据集做诊断
看到知网上相关论文，选择的样本长度都是2048，也就是一条样本包含2048个数据点
举一个看的论文例子：
<基于卷积神经网络的轴承故障诊断算法研究 >（哈尔滨工业大学  张伟 硕士毕业论文）:
原文2.6.1部分原话：

CWRU 轴承中心数据采集系统如图 2-7 所示。本试验的试验对象为图中的驱
动端轴承，被诊断的轴承型号为深沟球轴承 SKF6205，有故障的轴承由电火花加
工制作而成，系统的采样频率为 12kHz。被诊断的轴承一共有 3 种缺陷位置，分别
是滚动体损伤，外圈损伤与内圈损伤，损伤直径的大小分别为包括 0.007inch,
0.014inch 和 0.021inch，共计 9 种损伤状态。试验中，每次使用 2048 个数据点进行
诊断。

这个样本长度选择依据是啥
可不可以选择其他样本长度喂入神经网络

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关键词：数据集 哈尔滨工业大学 数据采集系统 硕士毕业论文 深沟球轴承

有没有哪位好心的大佬解释一下，我百度了很久也没有找到合理的解释

有的说样本长度要至少要大于一个周期的变化，但是这个一个周期有多少个数据点又是怎么确定的？

顶一个，有人吗