20、心率变异性测量及心血管力学调节分析

心率变异性测量及心血管力学调节分析

1. 心率变异性测量方法对比

1.1 ROC 分析与检测距离测量对比

为了教学目的,我们将上述 ROC 分析结果与检测距离分析结果进行了对比。在使用这些技术处理非高斯分布的量时需格外小心。计算使用了 12 个正常受试者和 12 个慢性心力衰竭(CHF)患者的记录,每个记录包含 75,821 个间隔。下表展示了 16 种测量方法的检测距离 h 和 d(按 h 值降序排列),较大的值表示两种分布分离良好。
| 测量方法 | h | d |
| — | — | — |
| (部分方法) | 2.48253 | 1.81831 |
| (部分方法) | 2.33614 | 1.70153 |
| (部分方法) | 2.32522 | 1.77482 |
| (部分方法) | 1.84285 | 1.56551 |
| (部分方法) | 1.77422 | 1.55200 |
| (部分方法) | 1.74750 | 1.32475 |
| (部分方法) | 1.71343 | 1.47165 |
| (部分方法) | 1.64883 | 1.17679 |
| (部分方法) | 1.46943 | 1.04079 |
| (部分方法) | 1.36580 | 1.28686 |
| (部分方法) | 1.36476 | 1.20896 |
| (部分方法) | 1.24507 | 0.91444 |
| (部分方法) | 1.09916 | 0.77800 |
| (部分方法) | 1.02367 | 0.72

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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