利用小波變換和CNN的西褚大學軸承故障診斷

剛接觸深度學習故障診斷不久，學習了一些振動信號的時頻處理方法。看了一些論文，大致思路都是： 將軸承的振動數據轉換利用下小波變換或者希爾伯特黃變換轉換爲時頻圖像，再利用CNN分類識別。 先用matlab處理振動信號，數據集選用的是0HP工況，取1024個小樣本點，分別做fft,短時傅里葉，小波變換。 再在matlab中轉換爲256 * 256 * 3的圖片存儲到矩陣之中，再存儲到.mat文件中 利用

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