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原创 希尔伯特黄变换python实现

可以看出基本可以,区分出来不同频率谁时间变化情况。

2023-04-17 17:27:02 1519

原创 振动信号直接使用卷积神经网络提取特征

今天看到一篇文章default直接对振动信号进行卷积,就想看一下卷积对振动信号的作用。卷积其实就是加权平均,其中一个重要结论就是,因此如果将振动信号直接输入到卷积神经网络中那么卷积核对振动信号进行卷积就相当于。(注:卷积神经网络中的卷积其实是互相关,两者差不多不做区分)本文采用离心泵轴承故障数据进行实验:1、故障信号分析,故障采用频率为20kHz2、设计不同特征频率的卷积核3、使用卷积核进行实验。

2023-04-06 11:37:41 1264

原创 安装QT时遇到:canot start “d:\qt\vcredist\vcredist_x64.exe/norestart/q“:process failed to start :请求的操作需要提升

今天安装QT时遇到:canot start “d:\qt\vcredist\vcredist_x64.exe/norestart/q”:process failed to start :请求的操作需要提升。解决办法:首先到它提示的目录:比如我的目录:“D:\Qt\vcredist",看到有一个vcredist_x64.exe(我这里面vcredist_x641.exe多了一个1,是因为我已经替换完了,为了保存原来的就将原来的重命名加了个1),这个文件从图中可以看出时2014年的,所以需要下载最新版,可

2021-05-24 13:46:39 4243 8

原创 粒子群优化算法Python实现

粒子群优化算法原理参考:如何直观形象地理解粒子群算法?最优化算法之粒子群算法(PSO)参数设置关于粒子群算法的两种惯性权重粒子群优化实现思路:1、知道粒子群优化原理后,首先需要设置初始参数:粒子个数n、社会学习因子c1、个体学习因子c2、收敛条件loss、惯性因子w2、确定需要优化函数的维度,给出每个维度下参数的取值范围例如:对于该函数有三个维度x,y,z,在进行粒子群优化时需要给出每个维度的取值区间x=[-10, 10], y=[-80, 20], z=[-9, 2]3、在步骤2中给

2021-03-22 15:24:43 2099 1

原创 成语接龙python

用python编写一个成语接龙:# 读取 成语大全.txtf = open("成语大全.txt", "r",encoding="ANSI")# 将文件中每一行读取到txt中txt = f.readlines()# 将成语与其释义分开,存储到idiom中idiom = []for j in range(len(txt)): if txt[j] != '\n': idiom.append(txt[j].split(" "))def chengyujielong(nam

2021-01-12 16:38:15 1080

原创 近似熵、样本熵、模糊熵python实现

关于近似熵、样本熵、模糊熵原理可以参考该文章:模糊熵、样本熵、近似熵都是什么?反映了什么?近似熵python实现:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef Approximate_Entropy(x, m, r=0.15): """ 近似熵 m 滑动时窗的长度 r 阈值系数 取值范围一般为:0.1~0.25 """ # 将x转化为数组 x = np.array(x) #

2021-01-12 11:25:28 6621 22

原创 排列熵

熵表示一种混乱程度,越混乱熵值越大。排列熵顾名思义通过计算信号的前后排列顺序,来计算熵值。在看本文之前先看:https://blog.csdn.net/FrankieHello/article/details/88245034?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-12.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-

2021-01-11 17:40:19 6383 7

原创 Rbf神经网络使用Tensorflow实现

本文用tensorflow实现rbf神经网络:主要内容:1、rbf神经网络实现步骤2、tensorflow实现rbf神经网络分类**1、rbf神经网络实现步骤**(1)定义隐藏层神经元个数为hidden=20(神经元个数是随便选的),选择每个神经元对应的中心点center,中心点的选择方法:将输入样本x的的每个特征的最大值max与最小值min的差值分为hidden份(max - min)/hidden,每一个中心点的坐标就是:# 求x所有特征的最大值与最小值t_max = np.max(x

2021-01-08 17:06:30 1616 2

原创 LDA线性判别分析案例实战

LDA是线性判别分析的简称,该方法是一种线性学习方法,常用于分类。本文主要思路:1、二分类LDA原理2、二分类LDA如何用python实现3、二分类LDA案例实战4、多分类LDA原理5、二分类LDA原理6、二分类LDA如何用python实现7、二分类LDA案例实战1、二分类LDA原理讲解之前先了解一下向量的知识:如下图所示设向量AB是单位向量,AC是任意向量,向量AC到向量AB的投影为|AC|cosx=ABAC如下图所示(该图来源于周志华 机器学习的西瓜书,如有侵权,联系删除),对

2020-12-31 17:30:58 3045 1

原创 K_Means算法实战

k_means为k均值聚类,是一种聚类算法。本文主要讲解:1.官方k_means的简单用法2.如何自己用python编写k_means3.实例演练k_means算法流程:1.对于数据集X选择要将数据集分为几类,设为k2.初始化k个中心点(中心点的初始化方法有很多种比如:(1)随机选取样本X中每个特征最大值最小值之间的任意数据、(2)在样本中随机选取k个点,(3)人工根据经验选取k个中心点传入程序中,(4)对于比较大的样本可以选择几个子样本进行分类,根据子样本最终的中心点的均值作为原始样本的初始

2020-12-21 14:36:26 642 1

原创 KNN分类与案例实战

本文主要对KNN的分类算法进行验证,以及如何编写KNN,以及KNN的应用。KNN主要运用于数据分类,本文通过某电站的仿真数据进行验证分析。官方KNN的调用:from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier# 3表示最近的3个点作为分类标准knn = KNeighborsClassifier(3)# x表示训练数据, y表示训练数据标签knn.fit(x, y)# X表示测试数据result = knn.predict(X)官方KNN

2020-12-14 12:54:54 705 1

原创 python进程池简单讲解

多进程是是实现多任务的一种方法,进程池是实现多进程的一种方法,它可以定义一次可以执行多少个进程。对于知道需要同时执行多少个任务,而且同时执行任务较少(比如:同时执行5个任务),可以直接创建相应数量的进程。但对于所需要进程数量不确定,而且同时执行任务很多的情况下(比如:同时执行1000个任务),你不可能同时创建1000个进程,这样你的电脑会卡死,所以需要进程池来管理进程。下面使用python来实现...

2019-06-14 16:39:54 220

原创 孤立森林python实现

孤立森林是近几年较为火热的检测异常数据算法,下面使用python来编写代码。本人初学python,若有错误之处,欢迎指出(csdn再导入python代码时格式有些乱)“”"1.创建一个导入数据,选取子样本类2.创建一个随机选择属性中大小类3.创建一个二叉树类4.创建一个孤立森林类“”"import numpy as npimport pandas as pdimport ran...

2019-06-13 16:29:12 8046 6

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