本研究提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的振动信号分类方法。
项目信息
编号：MDL-3
大小：1.4M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、R2023b
项目介绍
我们生成了三种不同类别的振动信号，并利用短时傅里叶变换（STFT）对其进行特征提取。然后，通过训练卷积神经网络模型，对这些特征进行分类。
实验结果表明，该方法能够有效区分不同类型的振动信号，并在分类准确率上取得了良好的效果。此外，我们还通过计算类激活图（CAM）来可视化模型的决策过程，从而提高了模型的解释性和可信度。研究为振动信号的分类提供了一种新的方法，并具有广泛的应用前景。
项目文档
Tipps：可以根据您的需求进行写作，确保文档原创！
– 项目文档：写作流程
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对train.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
运行效果
运行 train.m
图1：训练进度
上图：准确率曲线
（1）横轴：迭代次数（Epochs）。
（2）纵轴：准确率（Accuracy），单位为百分比（%）。
此图展示了模型在训练集和验证集上的准确率随迭代次数的变化情况。蓝色线表示训练集的准确率，浅蓝色线表示验证集的准确率。可以看出，模型的准确率在最初几次迭代后迅速上升并趋于稳定，表明模型训练效果良好。
下图：损失曲线
（1）横轴：迭代次数（Epochs）。
（2）纵轴：损失值（Loss）。
此图展示了模型在训练集和验证集上的损失值随迭代次数的变化情况。红色线表示训练集的损失值，浅红色线表示验证集的损失值。可以看出，损失值在最初几次迭代后迅速下降并趋于稳定，表明模型逐渐收敛。
右侧：训练信息
（1）结果：模型最终的验证集准确率。
（2）训练状态：训练是否完成。
（3）训练时间：训练开始和结束的时间。
（4）迭代周期：每次迭代所花费的时间和总的迭代次数。
（5）硬件信息：使用的硬件类型（如GPU）和训练时的学习速率。
图2：时频表示与类激活图（CAM）
上图：时频表示（Time-Frequency Representation）
（1）横轴：时间（Time），单位为秒。
（2）纵轴：频率（Frequency），单位为赫兹（Hz）。
（3）颜色：表示信号强度的分贝（dB），从蓝色（低强度）到红色（高强度）。
此图展示了一个振动信号在时间和频率上的变化情况，通过短时傅里叶变换（STFT）得到。颜色越红，表示该频率成分的强度越大。
下图：类激活图（Class Activation Mapping, CAM）
（1）横轴：时间（Time），单位为秒。
（2）纵轴：频率（Frequency），单位为赫兹（Hz）。
（3）颜色：表示类激活强度，从蓝色（低激活）到红色（高激活）。
此图展示了卷积神经网络在进行分类时，对不同时间和频率区域的关注程度。红色区域表示对分类结果影响较大的区域，蓝色区域表示影响较小的区域。
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
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