python程式分析之少樣本學習

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

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

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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