clear %清除内存 load('1797 b007_0.mat') %根据实际需要更改地址、路径 sig=X118_DE_time(1:12000); fs=12000; N=12000; Ts=1/fs; sig=sig(1:N);%设置取样频率fs,取样数N t=0:Ts:(N-1)*Ts;%时间轴 t sig=(sig-mean(sig))/std(sig,1);%对 sig 进行归一化 subplot(211);plot(t,sig);%绘制 sig 波形 xlabel('时间 t/s'); ylabel('振动加速度/V'); nfft=fs/2; % 16384 S=pspectrum(sig,nfft);%对 sig 做功率谱 subplot(212); plot((0:nfft/2 -1)/nfft*fs,S(1:nfft/2));% 绘制功率谱 xlabel('频率 f/Hz'); ylabel('功率谱 P/W') [c,l]=wavedec(sig,3,'db2');%利用 db2 对 sig 进行 3 级小波分解 c3=wrcoef ('a',c ,l,'db2',3); d3=wrcoef('d',c,l,'db2',3); d2 =wrcoef ('d',c,l,'db2',2); d1 =wrcoef('d',c,l,'db2',1);%重构第 1-3 层细节 d1~d3 和第 3 层概貌 c3 figure; subplot(414); plot(t,c3); ylabel('c3');%绘制 c3 subplot(413); plot(t,d3); ylabel('d3');%绘制 d3 subplot(412); plot(t,d2); ylabel('d2');%绘制 d2 subplot(411); plot(t,d1); ylabel('d1');%绘制 d1 y=hilbert(d1); %对 d1 进行 Hilbert 变换,得y ydata=abs(y); %ydata=|y| ydata=ydata-mean(ydata);%对 ydata 去均值(目的是去除幅度较大的直流分量) P=pspectrum(ydata,nfft);%ydata 的功率谱为 P figure; plot((0:nfft/2-1)/nfft*fs,P(1:nfft/2)); xlabel('频率 f/Hz');%绘出 d1 的 Hilbert 包络谱 P=P(1:nfft/2); [M,f1]=max(P); f1=f1*fs/nfft-1 %故障频率 f1为包络谱中幅度最大处的频率 将代码由利用db2进行3级小波分解改为利用db10进行5级小波分解

时间: 2023-06-15 21:03:35 浏览: 97
clear %清除内存 load('1797 b007_0.mat') %根据实际需要更改地址、路径 sig=X118_DE_time(1:12000); fs=12000; N=12000; Ts=1/fs; sig=sig(1:N);%设置取样频率fs,取样数N t=0:Ts:(N-1)*Ts;%时间轴 t sig=(sig-mean(sig))/std(sig,1);%对 sig 进行归一化 subplot(211); plot(t,sig);%绘制 sig 波形 xlabel('时间 t/s'); ylabel('振动加速度/V'); nfft=fs/2; % 16384 S=pspectrum(sig,nfft);%对 sig 做功率谱 subplot(212); plot((0:nfft/2 -1)/nfft*fs,S(1:nfft/2));% 绘制功率谱 xlabel('频率 f/Hz'); ylabel('功率谱 P/W') [c,l]=wavedec(sig,5,'db10');%利用 db10 对 sig 进行 5 级小波分解 c5=wrcoef ('a',c ,l,'db10',5); d5=wrcoef('d',c,l,'db10',5); d4 =wrcoef ('d',c,l,'db10',4); d3 =wrcoef('d',c,l,'db10',3); d2 =wrcoef ('d',c,l,'db10',2); d1 =wrcoef('d',c,l,'db10',1);%重构第 1-5 层细节 d1~d5 和第 5 层概貌 c5 figure; subplot(511); plot(t,sig); ylabel('原始信号');%绘制 sig subplot(512); plot(t,c5); ylabel('c5');%绘制 c5 subplot(513); plot(t,d5); ylabel('d5');%绘制 d5 subplot(514); plot(t,d4); ylabel('d4');%绘制 d4 subplot(515); plot(t,d3); ylabel('d3');%绘制 d3 y=hilbert(d1); %对 d1 进行 Hilbert 变换,得y ydata=abs(y); %ydata=|y| ydata=ydata-mean(ydata);%对 ydata 去均值(目的是去除幅度较大的直流分量) P=pspectrum(ydata,nfft);%ydata 的功率谱为 P figure; plot((0:nfft/2-1)/nfft*fs,P(1:nfft/2)); xlabel('频率 f/Hz');%绘出 d1 的 Hilbert 包络谱 P=P(1:nfft/2); [M,f1]=max(P); f1=f1*fs/nfft-1 %故障频率 f1为包络谱中幅度最大处的频率
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帮我给每一行代码添加注释 class DeepKalmanFilter(nn.Module): def __init__(self, config): super(DeepKalmanFilter, self).__init__() self.emitter = Emitter(config.z_dim, config.emit_hidden_dim, config.obs_dim) self.transition = Transition(config.z_dim, config.trans_hidden_dim) self.posterior = Posterior( config.z_dim, config.post_hidden_dim, config.obs_dim ) self.z_q_0 = nn.Parameter(torch.zeros(config.z_dim)) self.emit_log_sigma = nn.Parameter(config.emit_log_sigma * torch.ones(config.obs_dim)) self.config = config @staticmethod def reparametrization(mu, sig): return mu + torch.randn_like(sig) * sig @staticmethod def kl_div(mu0, sig0, mu1, sig1): return -0.5 * torch.sum(1 - 2 * sig1.log() + 2 * sig0.log() - (mu1 - mu0).pow(2) / sig1.pow(2) - (sig0 / sig1).pow(2)) def loss(self, obs): time_step = obs.size(1) batch_size = obs.size(0) overshoot_len = self.config.overshooting kl = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) reconstruction = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) emit_sig = self.emit_log_sigma.exp() for s in range(self.config.sampling_num): z_q_t = self.z_q_0.expand((batch_size, self.config.z_dim)) for t in range(time_step): trans_loc, trans_sig = self.transition(z_q_t) post_loc, post_sig = self.posterior(trans_loc, trans_sig, obs[:, t]) z_q_t = self.reparametrization(post_loc, post_sig) emit_loc = self.emitter(z_q_t) reconstruction += ((emit_loc - obs[:, t]).pow(2).sum(dim=0) / 2 / emit_sig + self.emit_log_sigma * batch_size / 2).sum() if t > 0: over_loc, over_sig = self.transition(overshooting[:overshoot_len - 1]) over_loc = torch.cat([trans_loc.unsqueeze(0), over_loc], dim=0) over_sig = torch.cat([trans_sig.unsqueeze(0), over_sig], dim=0) else: over_loc = trans_loc.unsqueeze(0) over_sig = trans_sig.unsqueeze(0) overshooting = self.reparametrization(over_loc, over_sig) kl = kl + self.kl_div(post_loc.expand_as(over_loc), post_sig.expand_as(over_sig), over_loc, over_sig) / min(t + 1, self.config.overshooting) reconstruction = reconstruction / self.config.sampling_num kl = kl / self.config.sampling_num return reconstruction, kl

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