2024年,深度学习领域出现了许多令人兴奋的创新,尤其是将快速傅里叶变换(FFT)与卷积神经网络(CNN)相结合的研究。以下是一些主要的创新点:1️⃣ 高效频域特征提取 🌐 传统的CNN在空间域上进行卷积操作,随着模型深度的增加和输入数据的扩大,计算成本急剧上升。通过将输入数据先转换到频域,然后在频域上应用经过优化...
交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN -BiLSTM-CrossAttention轴承故障识别模型 - 知乎 (zhihu.com) 前言 本文基于凯斯西储大学(CWRU)轴承数据,进行快速傅里叶变换(FFT)的介绍与数据预处理,最后通过Python实现基于FFT的CNN-Transformer-CrossAttention模型对故障数据的分类。凯斯西储大学轴承数据的详细介绍可以参考...
基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域、频域特征注意力融合的电能质量扰动识别模型 - 知乎 (zhihu.com) 创新点:利用交叉注意力机制融合时频特征! 前言 本文基于Python仿真的电能质量扰动信号,进行快速傅里叶变换(FFT)的介绍与数据预处理,最后通过Python实现基于FFT的CNN-Transformer-CrossAttention模型对电能质量扰动信...
本文基于Python仿真的电能质量扰动信号数据,对FFT + CNN-Transformer-CrossAttention模型进行了实验验证。实验结果表明,该模型在扰动信号分类任务中表现出色,准确率达到了100%,验证了模型的有效性和优越性。 五、结论 FFT + CNN-Transformer-CrossAttention模型通过融合时域和频域的特征,实现了对电能质量扰动的高效识别。该...
本文深入探讨了FFT、CNN、Transformer与CrossAttention技术如何协同工作,以实现对轴承故障的精准识别。通过详细解析模型架构、数据处理及实际应用,为非专业读者揭开深度学习在故障诊断领域的神秘面纱。
基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域、频域特征注意力融合的轴承故障识别模型 4 -- 4:12 App 基于FFT + CNN -Transformer时域、频域特征融合的电能质量扰动识别模型 18 -- 5:39 App 交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN-Transformer-CrossAttention轴承故障识别模型 15 -- 4:12 App Python轴承故障诊断...
深度学习,WGRUDCNN,python端对端实现滚动轴承故障诊断,CWRU轴承数据,T-SEN可视化,准确率99以上。 深度学习探索猿 363 0 1DCNN实现端对端滚动轴承故障诊断,西储大学(CWRU)轴承数据集 深度学习探索猿 1675 1 深度学习,GAF-CNN,python实现滚动轴承故障诊断代码,CWRU轴承数据集,T-SEN可视化,准确率达99 深度学习探...
斯坦福大学的FlashFFTConv优化了扩展序列的快速傅里叶变换(FFT)卷积。该方法引入Monarch分解,在FLOP和I/O成本之间取得平衡,提高模型质量和效率。并且优于PyTorch和FlashAttention-v2。它可以处理更长的序列,并在人工智能应用程序中打开新的可能性。 处理长序列的效率一直是机器学习领域的一个挑战。卷积神经网络(cnn)最近...
FFT+processSignal()+extractFeatures()CNN+train()+predict()RNN+processSequence()+generateOutput() 特性拆解 在FFT深度学习特征的实现过程中,其扩展能力体现在多个方面。比如,我们可以利用Python实现FFT特征提取,以下是相关代码片段: AI检测代码解析 importnumpyasnpdefapply_fft(signal):returnnp.fft.fft(signal)#...
所提方案在ImageNet以以及下游任务上表现出了非常有力的精度-复杂度均衡。相比Transformer与CNN模型,所提方案在高效性、泛化性以及鲁棒性方面极具竞争力。 Method 在正式介绍之前,我们简单介绍一点关于傅里叶变换的基础知识。 Preliminaries 离散傅里叶变换(DFT)在数字信号处理领域起着非常重要的作用。我们以1D DFT为例...