Я хочу обнаружить аномалии в сигнале. Если я правильно понимаю, это называется обнаружением новизны. У меня много «хороших» примеров и только 2 или 3 «плохих» примера.
Вот так выглядит сигнал: 
Это все хорошие примеры.
Пример плохого сигнала можно увидеть здесь: 
Не все примеры имеют одинаковую длину, что затрудняет их классификацию. У меня есть некоторый опыт работы с машинным обучением и глубоким обучением (классификация изображений), но нет такого с данными такого рода.
Пока что я нашел только методы, которые используют помеченные данные с хорошими и плохими примерами, и методы, которые используют примеры одинаковой длины.
Кто-нибудь знает, как я могу создать решение для этой проблемы (желательно доступно на Python)?