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RSS订阅原创 【CNN-LSTM故障诊断】基于卷积神经网络结合长短时记忆LSTM实现故障诊断含Matlab源码
CNN-LSTM模型CNN-LSTM模型是一种深度学习模型，结合了CNN和LSTM的优点。CNN能够提取图像或信号中的空间特征，而LSTM能够捕捉时间序列中的长期依赖关系。因此，CNN-LSTM模型非常适合处理故障诊断中的时序数据。CNN-LSTM模型的结构通常包括以下几个部分：**卷积层：**提取输入数据中的空间特征。**池化层：**减少特征图的尺寸，提高模型的鲁棒性。**LSTM层：**捕捉时间序列中的长期依赖关系。**全连接层：**将提取的特征映射到故障类别。
2024-07-15 17:20:48
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原创 基于matlab的滚动轴承故障诊断系统设计
4.2初始化和全局定义gui_Singleton 和 gui_State：定义GUI是否允许多个实例同时运行，并设置GUI的基本状态和回调函数。togglebutton1_Callback：这个回调函数负责处理文件加载的操作，用户可以通过对话框选择数据文件，并将数据加载到全局变量中。togglebutton5_Callback：使用小波变换对信号进行分解，并显示不同级别的细节轴承数据检测实验4.3基本轴承参数。
2024-07-09 18:30:14
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原创 基于连续小波变换和卷积神经网络对滚动轴承的故障诊断：matlab源码及word报告详解（四分类，附matlab源码及word报告）
（Continue Wavelet Transform，CWT）提取振动信号的时频特征，并将其时频图整理，作为卷积神经网络的输入。然后，划分训练集和测试集，搭建。（Convolutional Neural Network,CNN），学习不同失效模式下的时频图。最后，根据测试集，通过。，分析CNN神经网络的智能诊断效果。
2024-07-09 18:01:55
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原创 小波变换定义，小波变换与傅里叶的区别
小波变换能够提供时间和频率双重信息，相比于传统的傅立叶变换，小波变换更适合分析非平稳信号，因为它可以在不同时间段内提供不同频率成分的分辨率。是一种单纯的对信号进行全局变换的分析方法，可以理解为只能分析信号在整个时域上的频率分量，无法实现对信号进行局部分析。虽然采用了加窗方法，但该方法在精确分析时是存在很大的局限性的，只能实现基本的、大致上的定位。高频部分需要获得精确的时间信息，这是因为信号的故障奇异点就是存在于高频部分，需要。就是在短时傅里叶变换的基础上进行了本质上的改变，通过。，获得故障点的位置。
2024-03-05 18:01:31
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空空如也
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