发帖
雷达卡
此网站内容购买后有三天托管期，可以及时查看实际效果，请放心下载 如有疑问，请及时联系本博主处理 以下是资料的目录
Python实现基于暂态提取变换transient-extracting transform进行一维数据转二维图像方法的详细项目实例 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 2
构建稳定的一维转二维时频影像通道 2
提升瞬态事件的可见性与可测性 2
统一图像化特征与机器学习接口 2
兼容多种工况与设备数据 2
提供工程级代码与可视化管线 2
打通诊断与追溯的可解释路径 3
为相关研究提供基线与对照 3
面向低延迟在线检测的可部署性 3
项目挑战及解决方案 3
群时延估计的数值稳定性 3
窗函数选择与多尺度兼容 3
能量守恒与像素落格 3
与SST/TSST的互补融合 4
变速与非平稳背景的鲁棒性 4
工程化性能与内存占用 4
项目模型架构 4
数据层与预处理 4
变换层：STFT与辅助STFT 4
重分配层：时间方向能量投票 5
融合与成像层 5
质量评估与指标层 5
任务接口层 5
部署与流处理层 5
解释与追溯层 5
项目模型描述及代码示例 6
环境与基础导入 6
核心STFT与辅助STFT构建 6
时间方向重分配坐标估计 6
端到端TET：从一维到二维图像 7
可视化与动态范围压缩 8
简明测试用例（合成瞬态） 8
数值稳定与阈值策略 9
封装为高层API 9
项目应用领域 10
旋转机械与传动系统故障诊断 10
电力设备局部放电与绝缘监测 10
结构健康与声发射监测 10
医学与生物信号分析 10
项目特点与创新 11
时间方向的高效重分配 11
面向工程的数值稳健设计 11
统一的图像化输出接口 11
可解释性与物理可对照性 11
易于在线化与边缘部署 11
兼容性与扩展性 11
项目应该注意事项 12
参数敏感性管理 12
边界与零填充处理 12
稀疏场景的阈值与掩膜 12
结果可视化一致性 12
项目模型算法流程图 12
项目数据生成具体代码实现 13
目录结构设计及各模块功能说明 14
目录结构设计 14
各模块功能说明 15
项目部署与应用 15
系统架构设计 15
部署平台与环境准备 16
模型加载与优化 16
实时数据流处理 16
可视化与用户界面 16
GPU/TPU加速推理 16
系统监控与自动化管理 16
自动化CI/CD管道 17
API服务与业务集成 17
安全性与隐私 17
故障恢复与备份 17
持续优化与维护 17
项目未来改进方向 17
高阶与自适应群时延算子 17
TET与TSST/SST的联合稀疏表示 18
数据驱动的参数自整定 18
面向多传感异构融合 18
大模型辅助的异常解释 18
项目总结与结论 18
程序设计思路和具体代码实现 19
第一阶段：环境准备 19
清空环境变量 19
关闭报警信息 19
关闭开启的图窗 19
清空变量 19
清空命令行 20
检查环境所需的工具箱 20
检查环境是否支持所需的工具箱，若没有安装所需的工具箱则安装所需的工具箱。 21
配置GPU加速 21
导入必要的库 21
第二阶段：数据准备 22
数据导入和导出功能 22
文本处理与数据窗口化 23
数据处理功能 23
数据处理功能（填补缺失值和异常值的检测和处理功能） 23
数据分析 24
数据分析（平滑异常数据、归一化和标准化等） 24
特征提取与序列创建 24
划分训练集和测试集 26
参数设置 26
第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整 27
算法设计和模型构建 27
优化超参数 28
防止过拟合与超参数调整 29
第四阶段：模型训练与预测 30
设定训练选项 30
模型训练 31
用训练好的模型进行预测 31
保存预测结果与置信区间 32
第五阶段：模型性能评估 33
多指标评估（MSE、VaR、ES、R2、MAE、MAPE、MBE等评价指标） 33
设计绘制训练、验证和测试阶段的实际值与预测值对比图 34
设计绘制误差热图 34
设计绘制残差分布图 35
设计绘制预测性能指标柱状图 35
第六阶段：精美GUI界面 35
完整代码整合封装 37
在复杂工业系统、医学诊断、结构健康监测以及声学生态学等领域，大量关键事件呈现为时间尺度极短、幅值突变显著的瞬态冲击。这类事件往往被连续背景成分与强噪声掩蔽，传统的傅里叶变换仅提供整体频谱，短时傅里叶变换虽然能在时频平面上刻画瞬态，但受窗长选择与不确定性原理制约，时间分辨率与频率分辨率难以同时兼顾，突发能量在时频平面中仍呈现扩散现象，导致事件起始时刻、持续时间与带宽估计偏差。瞬态提取变换（Transient-Extracting Transform, TET）正是在短时傅里叶框架内，通过时间方向的能量重分配与群时延（group delay）估计，将脉冲样能量从扩散区域“挤压”回真实到达时刻，从而形成时间聚焦更强、可读性更高的二维时频图像。相关研究表明，TET与时间重分配的同步压缩类方法在脉冲型多分量非平稳信号上具有优越的瞬态聚焦能力，并给出了误差与重构性质的理论分析，使得该方法具备可解释性与可重复性，适用于滚动轴承、齿轮啮合、放电火花、 ...
京公网安备 11010802022788号
