[发明专利]一种基于一维卷积神经网络的振动信号识别方法在审
| 申请号： | 202211661817.4 | 申请日： | 2022-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN116186513A | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 胡贵军;付红超 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06F18/213 | 分类号： | G06F18/213;G06F18/24;G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 长春吉大专利代理有限责任公司 22201 | 代理人： | 刘世纯 |
| 地址： | 130012 吉林省长春市*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于一维卷积神经网络的振动信号识别方法，属于振动信号识别技术领域，首先使用地震检波器和示波器搭建振动信号采集装置，利用振动信号采集装置采集振动信号，将采集到的振动信号与样本标签结合构建样本数据集，然后构造一维卷积神经网络模型，通过将振动信号归一化后的数据来训练模型，最后使用训练好的一维卷积神经网络模型对振动信号进行识别；本发明的识别方法只需对信号进行归一化处理，省去了繁琐的样本特征提取步骤，避免了将信号从时域到频域的转换，最大限度的保留了信号的原始特征，并且可以获得很高的分类精度，可满足振动信号的高精度识别需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 振动 信号 识别 方法 | ||
【主权项】：
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