基于1D-CNN、2D-CNN,LSTM和SVM的一维信号分类 哈哈,其实还是轴承故障诊断,叫一维信号分类比较好听一点,还是比较入门的知识,不涉及高大上的东西 还是简单的西储大学轴承数据集,链接如下: 12k Drive End Bearing Fault Data | Case School of Engineering | Case Western Reserve University 随便你下载几个信号玩耍吧,...
信号分为: 1.模拟信号 2.数字信号 3.离散时间信号 4.幅度离散信号 前两个都那个,后两个只有一个那个 不同类型的系统输出和接受不同的信号 比如数字信号系统接受和传递数字信号 一维信号:只有一个变量 二维信号:二个或1二个以上的变量,比如图像,它是由一个一个的像素组成,而像素由横纵坐标决定,其中横纵坐标...
一维信号，即6个仅由单一自变量表示的信号。比如信号x(n)仅为时间n这单一变量的函数，故x(n)被视为一维时间信号。举例而言，数字化图像中的m与n分别代表在x方向和y方向上的离散值，这些值定义了在nm坐标位置处图像的亮度水平。二维信号则是一个二维数组，因此被称为二维信号。在数字信号处理中，一维...
Python,Pytorch使用1D CNN-SVM,对一维信号分类源程序。工作如下: 1、加载数据,正常和异常分别为200条一维信号,数据长度为500,原始数据为Excel。2、构建数据集,并随机划分训练集(80%)、测试集(20%)。3、搭建CNN网络,训练。4、训练好模型后,使用训练好的CNN提取特征。将训练集、测试集样本分别输入CNN,每个样本取出...
一维信号全变分(TV)降噪方法。一维信号全变分(TV)降噪方法(MATLAB) 全变分去噪是一种基于基础信号为分段常数信号的非线性滤波方法(等效地,基础信号的导数是稀疏的)这种信号出现在地球科学、生物物理学和其他领域,全变分去噪技术还与其它方法结合使用,以处理更一般类型的信号,但是全变分去噪方法在处理稀疏信号时更为突出...
1. 时域与频域 时域(时间域)——自变量是时间,即横轴是时间,纵轴是信号的变化。其动态信号x(t)是描述信号在不同时刻取值的函数; 频域(频率域)——自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度,也就是通常说的频谱图。 正弦信号: x(t) = A*sin(w*t+p); 其中,A
首先,我们来介绍一维信号的基本概念。一维信号是指在时间或空间上只有一个自变量的信号。我们可以用一维函数来表示一维信号,即f(x),其中x表示自变量的取值范围。一维信号可以是连续的,也可以是离散的,具体取决于自变量的取值。常见的一维信号包括声音信号、光信号、电信号等。 接下来,我们将介绍一维信号的数学形态描述...
数学形态是一维信号的重要特征之一,它描述了信号在数学上的几何形状、频率特性以及其他有关特征。 首先,一维信号的数学形态可以通过其形状来描述。信号的形状通常由信号的幅度和时间或位置的关系来表示。信号可以是周期性的,即在一定时间间隔内重复出现相同的形状。数学上,这可以通过正弦或余弦函数来描述。例如,声音波形...
一维信号:若信号x(n)仅仅是时间n这一个变量的函数，那么x(n)为一维时间信号。例如一幅数字化了的图像，m和n是在x方向和y方向的离散值，它们分别代表了距离x(m,x)表示了在坐标nm,处图像的灰度。同样，多维信号可定义为：