CWT-CNN-SABO-LSSVM | Matlab实现基于CWT-CNN-SABO-LSSVM对滚动轴承的故障诊断
CWT分析图像频域python
在这篇博文中,我将分享如何使用连续小波变换(CWT)分析图像的频域特征,过程中将涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析和预防措施。通过这些内容,我希望能给大家带来一些实用的经验与技巧。
### 备份策略
在分析图像频域时,数据的安全性是首要考虑的因素。实现有效的备份策略可以确保数据在任何情况下不丢失。我使用了思维导图来展开思考,同时设计了存储架
# Python 中的 CWT 函数介绍
## 概述
连续小波变换(CWT)是一种用于信号处理的强大工具,可以帮助我们分析信号在不同频率上的行为。在 Python 中,`scipy`库提供了用于计算 CWT 的函数。今天,我们将讨论如何使用 Python 中的 CWT 函数处理信号,并给出详细的实施流程和代码示例。
## 实施流程
为帮助新人理解,我们将整个过程分为如下几个步骤:
| 步
文章目录1.upwlev22.cwt3.pat2cwav 1.upwlev2功能: 二维小波分解的单级重构用法:[NC,NS,cA] = upwlev2(C,S,wname) 对小波分解结构[C,S]进行单级重构,得到新的[NC,NS],并提取最后的近似系数矩阵cA。 [C,S]是n=size(S,1) - 2级的分解,因此[NC,NS]是n-1级的相同分解,cA是n级的近似矩阵。 wname是
转载
2024-06-06 09:21:23
313阅读
python必备知识大杂烩高级变量列表元组字典字符串内置内置函数lambdafiltermapreducezip内置操作运算可变类型和不可变类型全局变量和局部变量globalnonlocal字典元组的拆包和装包模块和包pyc文件模块包文件文件读写常用方法大文件复制文件/目录常用操作文件的with语句闭包类类的外部给对象增加属性(不推荐)self_ _init_ _和 _ _del_ _方法_ _
转载
2023-11-02 08:25:46
110阅读
粉丝免费 | 基于CWT-CNN-BIGRU对滚动轴承的故障诊断
Python 如何处理管道输入输出 sys.stdin 等于打开了一个文件对象,所有输入的文件都会写入到标准输入文件中(键盘) sys.stdout 等于打来了一个文件对象,使用.write()把信息写入到标准输出文件中(屏幕) 判断行数:1 #!/usr/bin/env python
2 #_*_ coding:UTF-8 _*_
3
4 import sys
转载
2024-05-19 09:20:38
118阅读
一维连续小波变换
转载
2023-02-02 08:47:07
869阅读
"""连续小波变换 CWT参考论文:https://www.mdpi.com/2076-3417/8/7/1102/htmlmorlet 小波在轴承故障诊断中比较常用"""import numpy as npimport pywtimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport mathimport osdef CWT(data, f
原创
2022-07-18 10:59:18
1512阅读
OpenCV17(图像二维频谱的理解,傅里叶频谱分析)原创 2016年09月21日 21:56:416998傅里叶变换的理解参考教程:http://blog.jobbole.com/70549/这个已经说得很详细了。 不过这个说明只是针对一维的傅里叶变换,在图像处理中我们最常见的还是二维频谱,二维频谱到底该怎么看呢?以下是我的理解,谢谢某人的帮助。 1.先看一段MAT
转载
2023-11-13 13:46:58
108阅读
前面两篇文章一直在写Epoch,那么Epoch到底是什么东西? 概念简介:从连续的脑电图信号中提取一些特定时间窗口的信号,这些时间窗口可以称作为epochs 由于EEG是连续收集的,要分析脑电事件相关的电位时,需要将信号‘切分’成时间片段,这些时间片段被锁定到某个事件(例如刺激)中的时间片段,比如在EEGLAB分析中,EEGLAB将连续数据视为由一个较长的周期(long epoch)组成,而将数据
转载
2024-04-13 12:57:04
125阅读
做了半年的CNN算法移植,有时候需要回避一些东西,所以写的东西不能太多。简单提一下自己的总结,既是笔记,又是与网友们交流讨论。 CNN兴起,深圳这个躁动的城市很多人就想趁着这个机会捞一笔风投。于是各种基于CNN的在GPU上的demo出现后立马就成立公司,招FPGA工程师或者ARM 等嵌入式工程师,希望通过他们进行产品落地。毕竟GPU功耗高,散热
转载
2024-03-28 21:28:28
145阅读
在卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)中,往往包含许多种不同的网络层交替组成,主要有卷积层(Convolutional Layer)、池化层(Pooling Layer)、非线性层(ReLU Layer)、全连接层(Fully Connected Layer)等等,本文主要对几种经典的层进行常识介绍,就当成科普吧。其实就是今天不想写论文笔记了,哈哈哈~部
转载
2023-10-08 07:42:54
270阅读
上世纪科学家们发现了几个视觉神经特点,视神经具有局部感受野,一整张图的识别由多个局部识别点构成;不同神经元对不同形状有识别能力,且视神经具有叠加能力,高层复杂的图案可以由低层简单线条组成。之后人们发现经过conclusional的操作,可以很好反映视神经处理计算的过程,典型的是1998年LeCun发明的LeNet-5,可以极大地提升识别效果。本文主要就convolutional layer、poo
转载
2024-08-08 12:09:24
141阅读
图像分类经典论文翻译汇总:[翻译汇总]翻译pdf文件下载:[下载地址]
此版为中英文对照版,纯中文版请稳步:[SENet中英文对照版]Squeeze-and-Excitation Networks挤压和激励网络Jie Hu* Momenta hujie@momenta.aiLi Shen* University of Oxford lishen@robots.ox.ac.ukGang Sun* M
转载
2024-05-29 09:55:33
74阅读
写在前面 今天连看了Fast RCNN和这一篇,一开始以为这篇会是Fast RCNN的加强版。看了之后发现不是,这篇提出的框架更像是SPP-Net的加强版,因为这篇并没有实现joint training,不同的步骤还是分开来跑的。不禁让人想,如果能够结合这篇和Fast RCNN的所有技巧,VOC07的mAP会不会上80%了啊。。Detection进步确实太快了。 闲话少说,下面进入正题。:) m
转载
2024-06-20 17:31:51
63阅读
CNN是美国有线电视新闻网——Cable News Network的英文缩写,由特纳广播公司(TBS)董事长特德·特纳于1980年6月创办,通过卫星向有线电视网和卫星电视用户提供全天候的新闻节目,总部设在美国佐治亚州的亚特兰大。 CNN国际新闻网为全球最先进的新闻组织,带给您每周七天,每天二十四小时的全球直播新闻报导。任何突发的新闻,CNN国际新闻网都会率先为您作现场报导。全球超过二百一十个国家及...
转载
2008-04-09 09:07:00
233阅读
2评论
输出所有Action的Q-Value
原创
2021-08-02 14:57:34
154阅读
卷积神经网络(CNN)CNN解决了什么问题人类的视觉原理卷积神经网络-CNN 的基本原理卷积--局部特征提取池化层(下采样)——数据降维,避免过拟合全连接层——输出结果使用pytorch 实现卷积神经网络--(MNIST实战) 该博客仅用于记录学习过程,避免忘记方便以后复习卷积神经网络最擅长的就是进行图像处理问题,它受到人类视觉神经系统的启发。 CNN具有两大特点: 1、能够有效的将大数据量的图
转载
2023-12-02 23:51:19
104阅读
CNN(Convolutional Neural Network) 卷积神经网络(简称CNN)最早可以追溯到20世纪60年代,Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究表明,大脑对外界获取的信息由多层的感受野(Receptive Field)激发完成的。在感受野的基础上,1980年Fukushima提出了一个理论模型Neocognitron是感受野在人工
转载
2023-10-08 07:43:52
140阅读