一维数据分类：基于多特征交互与相对位置编码的滚动轴承故障检测技术研究与应用实践，以凯斯西储大学数据集为例，结合心电信号多分类与飞机信号hrrp的深度分析，采用一维Swin Transformer模型优
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资源介绍:
一维数据分类：基于多特征交互与相对位置编码的滚动轴承故障检测技术研究与应用实践，以凯斯西储大学数据集为例，结合心电信号多分类与飞机信号hrrp的深度分析，采用一维Swin Transformer模型优化及多尺度卷积特征编码技术，实现模型性能提升与可视化结果呈现。,基于一维数据分类的算法研究：从滚动轴承故障检测到多尺度特征提取与可视化分析,一维数据分类 滚动轴承故障检测 cwru 凯斯西储大学数据 hrrp飞机信号 心电信号多分类 [1]【1维 swin transformer】基于滑动窗口的不同位置信息的特征交互来提高不同模型性能 [2]【相对位置编码】保持原2Dswin transformer注意力图添加相对位置偏置bias，减少模型参数量的同时提高性能。 [3]【多尺度一维卷积特征编码】通过多尺度的卷积局部注意力操作，可以在模型前端保存特征的位置优势，并提取低级特征保持局部结构信息。 可出混淆矩阵和tsne可视化 ,一维数据分类; 滚动轴承故障检测; cwru凯斯西储大学数据; hrrp飞机信号; 心电信号多分类; 1维Swin Transformer; 相对位置编码; 多尺度
一维数据分类及其在滚动轴承故障检测中的应用
一、引言
一维数据分类是机器学习和深度学习领域中的一个重要任务，广泛应用于各种工业应用中，
如滚动轴承故障检测、心电信号多分类等。本文将重点介绍一维数据分类在滚动轴承故障检
测中的应用，并探讨如何利用一维 Swin Transformer、相对位置编码以及多尺度一维卷积特
征编码等技术提高模型的性能。
二、一维数据与滚动轴承故障检测
滚动轴承是机械设备中的重要组成部分，其故障检测对于保障设备的正常运行具有重要意义。
凯斯西储大学（CWRU）提供的滚动轴承数据集为研究者们提供了丰富的数据资源。在这个
数据集中，一维数据主要用于描述轴承在不同状态下的振动信号。通过对这些信号进行分类，
可以有效地检测轴承的故障类型和程度。
三、一维 Swin Transformer 模型
一维 Swin Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习模型，通过滑动窗口的方式对一
维数据进行特征交互。与传统的卷积神经网络相比，一维 Swin Transformer 可以更好地捕捉
数据的局部依赖性，从而提高模型的性能。此外，我们还可以借鉴[1]中的方法，通过优化
滑动窗口的位置信息来进一步提高模型的性能。
四、相对位置编码
为了解决一维 Swin Transformer 中位置信息丢失的问题，我们可以在原 2D Swin Transformer
注意力图的基础上添加相对位置偏置 bias。这种[2]所述的相对位置编码方法可以在保持模
型性能的同时减少参数量，使模型更加轻量级。在滚动轴承故障检测中，相对位置编码有助
于模型更好地理解轴承在不同状态下的振动信号的时空关系。
五、多尺度一维卷积特征编码
为了在模型前端保存特征的位置优势并提取低级特征保持局部结构信息，我们可以采用[3]
所述的多尺度一维卷积特征编码方法。通过多尺度的卷积局部注意力操作，模型可以在不同
尺度上捕捉数据的特征，从而提高对一维数据的分类性能。这种方法在处理心电信号多分类
等任务时也具有很好的应用前景。
六、实验结果与分析
我们通过实验验证了上述方法在一维数据分类中的应用效果。实验结果表明，通过优化滑动
窗口的位置信息、添加相对位置偏置 bias 以及采用多尺度一维卷积特征编码等方法，可以
有效提高模型的性能。此外，我们还采用了混淆矩阵和 t-SNE 可视化等技术对实验结果进
行了分析，进一步验证了上述方法的有效性。
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