同样也要对时间特征进行提取

柱塞泵振动信号是一种时序信号，它包含了随时间变化的信息，而传统的卷积神经网络（CNN）主要用于处理图像等具有空间结构的数据，因此在处理时序信号时可能会忽略掉重要的时序特征。

为了更有效地处理时序数据，可以考虑以下一些方法：

  1. 适用于时序数据的神经网络模型：针对时序数据，可以使用一些专门设计用于处理序列数据的神经网络模型，例如循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）。这些模型可以捕获到序列中的时序信息。
  2. 卷积神经网络的一维扩展：可以将卷积神经网络扩展为处理一维时序数据的版本，通常称为一维卷积神经网络（1D-CNN）。1D-CNN 能够有效地从时序数据中提取特征。
  3. 时序特征的预处理：在使用神经网络处理时序数据之前，可以先对数据进行一些预处理，例如使用傅里叶变换、小波变换等方法将时域数据转换为频域数据，以提取频域特征。
  4. 注意力机制：引入注意力机制可以使模型在学习过程中更加关注重要的时序特征，从而提升对时序信息的利用效率。
  5. 混合模型：有时候，将不同类型的模型结合起来可以取得更好的效果。例如，可以将卷积神经网络和循环神经网络结合，以充分利用它们各自的优势。

总的来说，对于处理柱塞泵振动信号这样的一维时序数据，选择适当的神经网络结构和特征提取方法非常关键。同时，合适的数据预处理和模型调参也是提升模型性能的重要手段。

实际情况

传统的卷积神经网络（CNN）主要设计用于处理具有空间结构的数据，例如图像，它通过卷积操作可以有效地捕获图像中的空间特征，比如边缘、纹理等。

然而，对于一维时序数据（如柱塞泵振动信号），CNN 不能直接理解其中的时序信息。它可能会在时序信号中提取一些局部的模式，但无法捕获全局的时序特征。

相反，针对时序数据，一些专门设计用于处理序列数据的模型（如循环神经网络或长短时记忆网络）可以更好地捕获数据中的时序关系。

因此，在处理柱塞泵振动信号这类时序数据时，更适合使用能够有效提取时序特征的模型，而不是仅依赖于CNN。