概述
网上有不少方法,本人尝试了下.
更多内容在公众号，轴承故障诊断与寿命预测
一、选取西储大学轴承数据
二、利用短时傅立叶或小波变换为时频图，选取了cmor小波的方法，得到640张时频图如下
三、直接利用alexnet，做分类实验
得到结果
感觉总体正确率很高，可分性较强。
最后
以上就是英勇大碗为你收集整理的卷积神经网络西储大学轴承故障诊断（基于时频变换）的全部内容，希望文章能够帮你解决卷积神经网络西储大学轴承故障诊断（基于时频变换）所遇到的程序开发问题。
如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。
本图文内容来源于网友提供，作为学习参考使用，或来自网络收集整理，版权属于原作者所有。
发表评论 取消回复