43、小波方法:连续小波变换与哈尔变换详解

小波方法:连续小波变换与哈尔变换详解

1. 连续小波变换(CWT)基础

连续小波变换(CWT)是一种强大的信号分析工具,它依赖于母小波函数 $\psi(t)$ 对函数 $f(t)$ 进行变换。母小波需满足以下特性:
- 零面积特性 :函数曲线下的总面积为零,即 $\int_{-\infty}^{\infty} \psi(t) dt = 0$,这意味着函数会在 $t$ 轴上下振荡,呈现出波浪形状。
- 有限能量特性 :$|\psi(t)|^2$ 的总面积有限,即 $\int_{-\infty}^{\infty} |\psi(t)|^2 dt < \infty$,表明小波函数的能量是有限的,且在有限区间外值为零或接近零。这两个特性也解释了“小波”名称的由来。
- 可容许性条件 :该条件与小波函数的傅里叶变换相关,后续会详细说明。

常见的母小波函数有 Morlet 小波和墨西哥帽小波:
- Morlet 小波 :定义为 $\psi(t) = e^{-t^2} \cos(\frac{\pi t}{2\ln 2}) \approx e^{-t^2} \cos(2.885\pi t)$,是一个余弦曲线,其振荡被指数(或高斯)因子衰减,超过 99% 的能量集中在 $-2.5 \leq t \leq 2.5$ 区间内。
- 墨西哥帽小波 :定义为 $\psi(t) = (1 - 2t^2)e^{-t^2}$,是负高斯函数 $-0.5e^{-t^2}$ 的二阶导数。

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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