本期推出联合 CVPR2022 视觉顶会论文 RepLKNet 的多模态缺点诊断翻新模型，适宜各种缺点诊断畛域、电能品质扰动信号、各种声信号、脑电信号等分类义务!
翻新模型还未宣布！！！有小论文、毕业论文需求的不容错过！
提供马尔可夫转换场 MTF 、递归图 RP 、格拉姆矩阵GAF、延续小波变换CWT、短时傅里叶变换STFT五种时频图像变换方法，可灵敏交流多模态特色中的时频图像类型！
1翻新模型相关解释
●数据集：CWRU西储大学轴承数据集
●环境框架：python 3.9 pytorch 2.1 及其以上版本均可运转
●时频图像变换：提供5种时频图像变换方法
●准确率：测试集100%
●经常使用对象：论文需求、毕业设计需求者
●代码保障：代码注释具体、即拿即可跑通。
2多模态翻新模型引见
2.1 模型翻新点引见
（1）多模态融合：
本模型将时频图像和一维时序信号启动多模态融合，充沛应用这两类数据的互补性。时频图像经过延续小波变换CWT，将信号的频率和期间特色可视化。而一维时序信号则保管了原始期间依赖消息，适宜经常使用递归神经网络（RNN）或BiGRU启动解决。经过融合这两种特色：
（2）RepLKNet用于时频图像的特色提取
咱们在时频图像的特色提取中引入了RepLKNet（Re-parameterized Large Kernel Network），这是一种经常使用大卷积核的卷积神经网络（CNN）。RepLKNet的长处在于：
这一翻新点让模型在时频图像特色提取环节中，能够捕捉到信号的更多上档次消息，使得分类模型在复杂信号环境下依然体现杰出。
（3）基于GlobalAttention优化的BiGRU网络
在解决一维时序信号时，咱们驳回了BiGRU（双向门控循环单元）来提取时序特色。为了进一步优化特色提取的效果，咱们引入了GlobalAttention机制，这一设计的长处在于：
这一翻新设计使得BiGRU在解决一维时序信号时，能够愈加有效地提取出缺点出现时的关键特色，清楚提高了信号分类的精度。
（4）特色融合长处
模型中的多模态融合部分，经过RepLKNet提取时频图像特色和BiGRU-GATT解决一维信号特色后，咱们驳回特色拼接融合的形式，将两种特色联合。相比于仅经常使用繁多形式特色的传统模型，融合后的特色在分类义务中的体现愈加优越，关键长处体如今：
这种特色融合战略使得咱们的模型在多种缺点形式下，依然能够坚持高效准确的分类功能，优化了模型在实践运行中的鲁棒性和泛化才干。
2.2 模型效果展现
（1）模型训练可视化
（2）模型评价
（3）混杂矩阵
（4）分类标签可视化
（5）原始数据 t-SNE特色可视化
（6）模型训练后的 t-SNE特色可视化：
模型分类效果清楚，50个epoch，准确率100%，经过多模态融合、RepLKNet时频图像特色提取、GlobalAttention优化的BiGRU、特色融合战略等多方面的翻新设计，使得模型在缺点信号分类义务中体现愈加杰出。这种融合了期间、频率和空间特色的多模态方法，特意实用于复杂的工业缺点诊断场景，具备宽泛的运行前景，效果清楚，翻新度高!
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