滚动轴承故障诊断教程第 4 篇:数据预处理源码走读
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滚动轴承故障诊断教程第 4 篇:数据预处理源码走读
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AI 综述
博客园发布《基于深度学习的滚动轴承故障诊断》系列第 4 篇,逐行走读 data_load 预处理源码,将 CWRU 振动信号处理为带标签的可训练样本。 具体流程为:DE、FE 两路信号分别做 MinMax 归一化压至 0~1,逐点配对成双通道,再按每 1000 个点滑窗切分,并对每类固定抽取 1400 条样本以配平类别。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展11月1日 11:29
手把手教你:基于深度学习的滚动轴承故障诊断|第 4 篇 · 数据预处理源码走读:从原始信号到可训练样本报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月1日
- 博客园手把手教你:基于深度学习的滚动轴承故障诊断|第 4 篇 · 数据预处理源码走读:从原始信号到可训练样本
本篇逐行走读 data_load 预处理源码,把一整条 CWRU 振动信号切成一条条带标签的可训练样本。DE、FE 两路信号各自做 MinMax 归一化压到 0~1,逐点配对成双通道,再按每 1000 个点滑窗切分,并对每类固定抽取 1400 条以配平类别。
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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。