MORPHO 50 kHz curated universe — guided-wave SHM dataset

Filtered 50 kHz subset of the H2020 MORPHO project's guided-wave fatiguecampaign, prepared as the empirical basis for the paper "Active deeplearning with operator self-correction for guided-wave SHM datasetcuration" (Stamatelatos et al., Measurement 2026). Contains 12,504 signals in MORPHO hierarchical HDF5 schema spanning 5composite panels (FOD3-FOD7), 4 PZT actuators per panel, 3 wave-receiversper actuator (drive channel excluded), sampled at 1 MHz. Also includes1,011 hand-labelled GOOD/BAD verdicts (875 GOOD, 136 BAD). Companion software (signal-curator) reads this HDF5 schema natively:GitHub Link Here Derived from Paunikar et al. 2025 (Zenodo 10.5281/zenodo.14627730). Pleasealso cite the source data. See bundled README.md for full schema and quick-start.本数据集为H2020欧盟框架计划下MORPHO项目导波疲劳测试任务的50 kHz滤波子集，作为论文《面向导波结构健康监测（Structural Health Monitoring, SHM）数据集整理的算子自校正主动深度学习》（Stamatelatos等，《Measurement》2026）的实验依据构建完成。 该数据集采用MORPHO分层HDF5（Hierarchical Data Format 5）架构存储，共包含12504条信号，覆盖5块复合材料板（FOD3至FOD7）；每块复合材料板配置4台压电陶瓷（Lead Zirconate Titanate, PZT）作动器，每台作动器对应3个波接收器（不含驱动通道），采样率为1 MHz。 此外，数据集附带1011条人工标注的“合格（GOOD）”/“不合格（BAD）”判定结果，其中合格样本875条，不合格样本136条。 配套工具signal-curator可原生读取该HDF5架构数据集，GitHub链接详见此处。 本数据集衍生自Paunikar等2025年的公开数据集（Zenodo编号：10.5281/zenodo.14627730），请同时引用该原始数据源。 完整的数据架构与快速入门指南请参阅附带的README.md文件。