1D-2D-CNN-BiLSTM模型通过多路径并行处理融合时空特征,具体结构如下: 输入层分路: 1D信号分支:原始振动信号直接输入1D-CNN,提取局部时序特征(如短期波动、频域特性)。 2D图像分支:通过GAF转换的二维图像输入2D-CNN,捕捉空间纹理特征(如故障模式的空间分布)。 特征提取层: 1D-CNN结构:包含卷积层、池化层,参数少
基本介绍 Matlab实现1D-2D-GASF-CNN-BiLSTM-MATT的多通道输入数据分类预测; 数据准备:准备原始的序列数据,并将其转换为格拉姆矩阵的GASF矩阵表示。这将为每个时间步创建一个GASF图像。 2D卷积神经网络(CNN):…
通过将GRU与CNN结合,算法可以同时考虑时序特征和空间特征,进一步提升了算法的性能。 3、空间特征学习:CNN(卷积神经网络)在图像处理中表现出色,能够有效地学习图像的空间特征和局部模式。将CNN用于图像数据的处理可以帮助提取图像的纹理、形状和边缘等特征,有助于更准确地进行分类和故障识别。 4、融合优势:通过融合不同...
Matlab实现1D-2D-GASF-CNN-GRU-MATT的多通道输入数据分类预测; 数据准备:准备原始的序列数据,并将其转换为格拉姆矩阵的GASF矩阵表示。这将为每个时间步创建一个GASF图像。 2D卷积神经网络(CNN):将GASF矩阵作为输入,使用2D卷积神经网络来提取图像特征。CNN会在每个GASF图像上进行卷积和池化操作,以学习到图像中的空...
41基于matlab的CNN的图像边缘提取,程序已调通,可直接运行。需要直接拍下 00:56 44基于matlab的图像处理及特征提取,采取的方法分别为:读取,适当裁剪 → 预处理 → 连通区域 → 框选 → 裁剪框选区域。 01:03 53基于matlab的Tamura纹理特征提取,包括粗糙度、对比度、方向度、线性度、规则度、粗糙度六种,可替...
11 -- 0:39 App 计算机视觉基于MATLAB卷积神经网络(CNN)人脸识别(教学) 121 -- 0:28 App 基于Matlab实现车牌识别(蓝色车牌和新能源车牌)(MATLAB) -- -- 0:37 App 深度学习之基于MATLAB卷积神经网络人脸检测和图像执行数字化妆(可答疑) 69 -- 0:43 App 基于Matlab红绿灯识别系统(App界面)(MATLAB) 25...
基本介绍 Matlab实现1D-2D-GASF-CNN-LSTM-MATT的多通道输入数据分类预测; 数据准备:准备原始的序列数据,并将其转换为格拉姆矩阵的GASF矩阵表示。这将为每个时间步创建一个GASF图像。 2D卷积神经网络(CNN):将…
基本介绍 Matlab实现1D-2D-GASF-CNN-GRU-MATT的多通道输入数据分类预测; 数据准备:准备原始的序列数据,并将其转换为格拉姆矩阵的GASF矩阵表示。这将为每个时间步创建一个GASF图像。 2D卷积神经网络(CNN):将G…