轴承故障诊断-MCNN·SVM-基于小波变换-MATLAB

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1. 核心定义

MCNN（Multi-Channel Convolutional Neural Network）是CNN 的扩展架构，其核心特点是支持多源数据输入或多分支特征提取，通过并行处理不同类型的信息提升模型性能。

2. 结构特点

• 多输入通道：可同时处理多种数据类型（如图像 + 文本 + 音频）
• 多分支网络：每个分支使用不同的卷积核或参数配置，提取不同尺度 / 类型的特征
• 特征融合机制：各分支的输出通过拼接、加权求和等方式融合

3. 典型应用场景

• 医学图像处理：同时处理 CT、MRI 等多模态数据
• 遥感数据分析：融合光学图像与雷达数据
• 故障诊断：结合时域信号与频域特征（如本项目中的轴承诊断）

4. 与传统 CNN 的对比

特性	传统 CNN	MCNN
输入维度	单一固定维度（如 RGB）	多源异构数据或多尺度特征
特征提取方式	单一视角	多视角并行提取
网络复杂度	较低	较高（需设计分支结构）
适用场景	单模态数据	多模态融合或复杂特征建模

SVM（支持向量机）基本概念

1. 核心定义

SVM（Support Vector Machine）是一种有监督学习算法，通过寻找最大间隔超平面来实现分类或回归，特别适用于小样本、高维度问题。

2. 关键原理

• 最大间隔分类：寻找能将不同类别样本分开的超平面，并使边界到最近样本点的距离最大化
• 核技巧（Kernel Trick）：通过核函数将低维数据映射到高维空间，解决非线性分类问题
• 支持向量：决定分类超平面的关键样本点

3. 算法特点

• 小样本优势：在样本量有限时仍能保持良好性能
• 抗过拟合能力：通过最大化间隔提高泛化能力
• 核函数灵活性：可选择线性、多项式、RBF 等不同核函数

4. 典型应用场景

• 文本分类：垃圾邮件识别、情感分析
• 生物信息学：蛋白质结构预测
• 故障诊断：本项目中利用 MCNN 提取的特征进行最终分类

5. 与神经网络的对比

特性	SVM	神经网络（如 CNN）
模型复杂度	较低（参数少）	高（大量可训练参数）
样本需求	小样本效果好	依赖大量标注数据
特征依赖	需要人工特征工程<