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...
卷积神经网络(CNN)以其强大的特征提取能力在图像处理领域取得了显著成就。在轴承故障识别中,CNN同样能够有效地提取时域和频域信号中的局部特征。具体来说,将FFT变换后的频域信号和原始时域信号分别送入CNN网络进行卷积池化操作,以提取全局特征。 4. Transformer时序特征提取 Transformer模型以其卓越的时序特征提取能力在自然...
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 (九)基于VMD+CNN-BiLSTM的故障分类 12 -- 5:21 App 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 15 -- 5:54 App 交叉注意力融合时域、频域...
将FFT处理后的频域特征输入到CNN中进行特征提取。CNN的卷积层能够捕捉频域特征的局部模式,提取出对识别任务有用的高层特征。通过卷积和池化操作,CNN能够逐步减少特征图的尺寸,增加特征的抽象程度,最终输出全局特征向量。 3. Transformer时序建模 将原始的时域信号输入到Transformer编码器中进行时序建模。Transformer编码器层...
对于Transformer风格,类似DeiT与ResMLP-12,我们同样采用了12层模型并得到了三个尺寸的模型GFNet-Ti、GFNet-S以及GFNet-B(通过调整维度、深度等信息即可得到); 对于类CNN分层风格,我们同样设计了三种复杂度的模型GFNet-H-Ti、GFNet-H-S、GFNet-H-B。相关信息见下表。 Experiments 为验证所提方案的有效性,我们在Imag...
在这篇文章中,我们主要探索了两种形式的GFNet,即Transformer风格与CNN风格。 对于Transformer风格,类似DeiT与ResMLP-12,我们同样采用了12层模型并得到了三个尺寸的模型GFNet-Ti、GFNet-S以及GFNet-B(通过调整维度、深度等信息即可得到); 对于类CNN分层风格,我们同样设计了三种复杂度的模型GFNet-H-Ti、GFNet-H-S、...
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...
利用CNN对频域特征进行学习和提取。CNN的卷积层可以捕捉频域特征的局部模式。 BiLSTM网络: 将时域信号输入BiLSTM网络。BiLSTM(双向长短时记忆网络)可以有效地捕捉时域信号的长期依赖关系。 交叉注意力机制: 使用交叉注意力机制融合时域和频域的特征。这可以通过计算注意力权重,使得模型更关注重要的特征 ...
CNN-Dailymail Download, Preprocess and Binarize: Follow this script. Fine-tuning Fourier Transformer on CNN-DM summarization task: cd Summarization sh submits/cnn-dm.sh Evaluate: For calculating rouge, install files2rouge from here. sh submits/eval-cnn-dm.sh ELI5 Download, Preprocess and Binar...
当我们谈论 FFT(快速傅里叶变换)和逆 FFT(逆快速傅里叶变换)时,它们之间存在一些实际区别。 1. 功能:FFT 是一种将离散信号从时域转换到频域的算法,而逆 FFT 是将信号从频域转换回时域...