import matplotlib.pyplot as plt #matplotlib是類似matlab畫圖格式的函式
from scipy.io import loadmat #讀取mat格式的資料集
import numpy as np#陣列函式
import siamese#siamese神經網路函式(siamese-孿生)
import utils#製作資料集函式,滑動視窗擷取時域訊號
[siamese網路詳解]應用:使用tensorflow在mnist上實現的siamese net
import cwru #資料函式
# imp.reload(siamese)
window_size =
2048
#樣本序列長度
data = cwru.cwru(
['12driveendfault'],
['1772'
,'1750'
,'1730'
], window_size)
#資料data.nclasses,data.classes,
len(data.x_train)
,len
(data.x_test)
#資料型別數,資料型別,訓練集長度,測試集長度
注釋:data是處理好的資料;data.nclasses是資料種類數目;data.classes是資料型別;
output:
(10,
[('normalbaselinenormal',0
),('12driveendfault0.007-ball',1
),('12driveendfault0.014-ball',2
),('12driveendfault0.021-ball',3
),('12driveendfault0.007-innerrace',4
),('12driveendfault0.014-innerrace',5
),('12driveendfault0.021-innerrace',6
),('12driveendfault0.007-outerrace6',7
),('12driveendfault0.014-outerrace6',8
),('12driveendfault0.021-outerrace6',9
)],19800
,750
)
mat_dict = loadmat(
'datasets/cwru/12driveendfault/1730/0.014-innerrace.mat'
)#載入內圈故障資料
key1,key2 = cwru.fliter_key(mat_dict.keys())
#診斷出訊號故障型別
print
(key1,key2)
#列印診斷結果(文中使用的是雙通道)
time_series = np.hstack(
(mat_dict[key1]
, mat_dict[key2]))
#提取故障資料
plt.figure(figsize=(16
,1))
#畫出雙通道訊號時域圖
這只是資料集的製作和視覺化程式,下次整理程式內部具體流程。
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