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基于多特征融合与插值卷积自编码器的机械异常声音检测研究
目录
一、内容描述................................................2
1.1机械异常声音检测的背景及重要性.......................2
1.2研究现状与问题.......................................4
1.3论文结构概述.........................................5
二、相关理论................................................6
2.1自编码器原理.........................................7
2.2卷积神经网络.........................................8
2.3多特征融合技术.......................................9
2.4插值算法概述........................................10
三、数据预处理.............................................11
3.1数据收集............................................13
3.2特征提取............................................14
3.2.1频域特征........................................15
3.2.2时域特征........................................16
3.2.3频谱熵..........................................17
3.3数据降维与归一化....................................19
3.4样本划分............................................20
四、插值卷积自编码器模型设计...............................21
4.1多特征融合策略......................................22
4.2模型结构设计........................................24
4.2.1卷积层..........................................26
4.2.2插值层..........................................27
4.2.3解码层..........................................28
4.3模型训练与优化......................................30
4.4异常声音的判别......................................31
五、实验结果与分析.........................................32
5.1实验数据集及参数设置................................34
5.2模型训练与性能评估..................................35
5.2.1准确率分析......................................36
5.2.2混淆矩阵........................................37
5.2.3分组异常声音检测性能............................38
5.3特征融合影响因素分析................................40
5.4插值卷积神经网络的鲁棒性测试........................41
六、结论与展望.............................................42
6.1结论总结............................................42
6.2未来研究方向........................................43
6.3实际
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