Lfs ---> main.cpp

本文提供了一个使用C++进行文件操作的示例,包括初始化客户端、创建并写入文件的过程。同时,通过单元测试验证了基本的加法运算。
#include <stdio.h>
#include "LfsClient.h"
#include "Log.h"
#include <sys/types.h>
#include <sys/stat.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
int tmain()
{
	lfs::LfsClient lfs;
	int ret = lfs.Initialize();
	if(ret != 0)
	{
		LOG_ERROR("Initialize error!");
		return -1;
	}
	int fd = lfs.Open("hello", O_CREAT|O_WRONLY);
	if(fd < 0)
	{
		LOG_ERROR("Open failed");
		return -1;
	}
	const char * msg = "hello world";
	int64_t len = ::strlen(msg);
	ret = lfs.Write(fd, msg, len);
	if(ret < 0)
	{
		LOG_ERROR("write Failed [%d]", ret);
		return -1;
	}
	lfs.Close(fd);
	return 0;
}
#include <gtest/gtest.h>
int add(int a, int b)
{
	return a + b;
}
TEST(FooTest, HandleNoneZeroInput)
{
	EXPECT_EQ(14, add(4, 10));
	EXPECT_EQ(12, add(30, 18));
}
int tmain(int argc, char* argv[])
{
	testing::InitGoogleTest(&argc, argv);
	return RUN_ALL_TESTS();
}


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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