格拉姆差场（GADF）与卷积神经网络（CNN）结合，实现故障分类，Matlab实现。

GADF将一维信号转换为二维特征图，从而更好地与CNN相结合，CNN对这些特征图进行自适应的特征提取和分类。

该融合模型具有更高的分类检测准确率和自适应性。

格拉姆角场的优点：

①全局信息保留：格拉姆角场通过计算点积和余弦相似性，更好地保留了时序数据的全局特征。

这有助于捕捉时间序列中更为复杂的关系，尤其在存在非线性关系时表现优越。

②不受频域分辨率限制：时频图的性能受限于频域分辨率的选择。

高频信号可能需要更高的分辨率，但这可能导致对低频部分的信息丢失。

格拉姆角场则无需进行频域变换，不受频域分辨率的限制，对不同频率范围的信号都能够更为鲁棒的表现。

③不依赖于时间窗口选择：相较于时频图需要选择适当的时间窗口大小，格拉姆角场则不需要这一步骤。

通过考虑整个时间序列的点积和余弦相似性，格拉姆角场减少了参数选择的复杂性，使方法更为通用。

④适用于非线性关系：格拉姆角场能够更好地捕捉非线性关系，因为它直接使用点积和余弦相似性，对于一些非线性模式更为敏感。

相比之下，时频图在处理非线性关系时可能需要更复杂的变换或更高阶的分析方法。

ID:13100

详询客服 微信shujuqudong1 或shujuqudong6 或 qq68823886 或 27699885

图文详情请查看： http://matup.cn/777494564103.html