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基于GADF-CNN-LSTM模型的齿轮箱故障诊断研究：从原始振动信号到多级分类与样本分布可视化,基于GADF-CNN-LSTM模型的齿轮箱故障诊断系统：东南大学数据集的Matlab实现与可视化分析,基于GADF-CNN-LSTM对齿轮箱的故障诊断 matlab代码 数据采用的是东南大学齿轮箱数据 该模型进行故障诊断的具体步骤如下： 1）通过GADF将原始的振动信号转化为时频图； 2）通过CNN-LSTM完成多级分类任务； 3）利用T-SNE实现样本分布可视化。 ,基于GADF-CNN-LSTM的齿轮箱故障诊断; 东南大学齿轮箱数据; 原始振动信号转化; 多级分类任务; T-SNE样本分布可视化。,基于GADF-CNN-LSTM的齿轮箱故障诊断方法及其Matlab实现

绘图功能以反映现代视觉设计美学。 线图的阴影是此可视化的核心。 这些函数的主要特征允许 (i) 阴影线绘制和 (ii) 阴影统计分布线绘制。 阴影绘图： 此功能在线条图 (plot_shaded) 下添加了浅色阴影效果。 此函数还可用于创建具有视觉吸引力的直方图 (plot_histogram_shaded)。 阴影分布图： 对于可能有多个样本并受噪声/测量误差影响的线图，可视化误差分布通常很有用，例如，传统上可以使用带有误差条的线图来完成。 此处提供的两个函数提供了将数据中的错误可视化为绘图上的阴影效果的功能。 plot_distribution 可用于可视化线图的均值和标准差，而 plot_distribution 可用于可视化线图的非高斯统计，例如中值和四分位距 (IQR)。

文章目录术语前言整数浮点数抽取字节洗牌排列贝塔分布二项分布卡方分布狄利克雷分布指数分布F分布伽玛分布几何分布耿贝尔分布超几何分布拉普拉斯分布（双指数分布）逻辑斯谛分布正态分布（高斯分布）对数正态分布对数分布多项分布多元正态分布负二项分布非中心卡方分布非中心F分布帕累托分布（Lomax Distribution）泊松分布幂律分布瑞利分布柯西分布（洛伦兹分布）标准指数分布标准伽马分布标准正态分布学生t分布三角形分布（辛普森分布）均匀分布冯·米塞斯分布（循环正态分布）逆高斯分布（Wald Distribution）韦伯分布齐夫分布参考文献绘图代码 术语 pdf，概率密度函数（Probability

以研究麦克斯韦速率分布智能可视化为主线,以Matlab GUI为交互平台,直观形象地展示分布函数,并从多个角度动态地分析气体分子运动速率分布的特点。基于不同的条件及研究角度动态地做出动态的图像,实现课堂教学的高度交互性,有助于学生深刻理解麦克斯韦速率分布,提高课堂教学的效果。

https://blog.csdn.net/skylibiao/article/details/117679674

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