import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Dense, Flatten # 加载数据 data = pd.read_csv('3c_left_1-6.csv') # 将数据转换为三维时序信号 x = data.iloc[:, 0:3].values x = x.reshape(x.shape[0], x.shape[1], 1) # 添加噪声 noise = np.random.normal(0, 1, x.shape) x_noise = x + noise # 构建模型 model = Sequential() model.add(Conv1D(32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(3, 1))) model.add(Conv1D(64, kernel_size=3, activation='relu')) model.add(Flatten()) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dense(3)) # 编译模型 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 训练模型 model.fit(x_noise, x, epochs=50, batch_size=32) # 预测结果 x_pred = model.predict(x_noise) # 计算SNR、MSE、PSNR snr = 10 * np.log10(np.sum(x ** 2) / np.sum((x - x_pred) ** 2)) mse = np.mean((x - x_pred) ** 2) psnr = 10 * np.log10((np.max(x) ** 2) / mse) # 保存结果 result = pd.DataFrame({'SNR': [snr], 'MSE': [mse], 'PSNR': [psnr]}) result.to_csv('result.csv', index=False)报错 File "G:\project2\gaussian.py", line 20, in <module> model.add(Conv1D(64, kernel_size=3, activation='relu'))ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 3 from 1 for 'conv1d_2/convolution' (op: 'Conv2D') with input shapes: [?,1,1,32], [1,3,32,64].

时间: 2023-06-15 17:05:08 浏览: 43
这错误是因为第二个卷积层的输入形状不匹配。第一个卷积层的输出形状是 (batch_size, 1, 32),这意味着每个样本都是一个长度为 1 的序列,有 32 个特征。第二个卷积层的卷积核大小为 3,如果应用这个卷积核,每个样本的长度将减少 2,因此输出形状将变成 (batch_size, -2, 64),其中 -2 是负数。这就是为什么会出现“负维度尺寸”的错误。 要解决这个问题,你可以在第一个卷积层之后添加一个池化层,以减小特征图的大小。例如,你可以添加一个 MaxPooling1D 层,将特征图的长度减半,这样第二个卷积层的输入形状将变成 (batch_size, 1, 64)。 修改后的代码如下: ``` import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Dense, Flatten # 加载数据 data = pd.read_csv('3c_left_1-6.csv') # 将数据转换为三维时序信号 x = data.iloc[:, 0:3].values x = x.reshape(x.shape[0], x.shape[1], 1) # 添加噪声 noise = np.random.normal(0, 1, x.shape) x_noise = x + noise # 构建模型 model = Sequential() model.add(Conv1D(32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(3, 1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Conv1D(64, kernel_size=3, activation='relu')) model.add(Flatten()) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dense(3)) # 编译模型 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 训练模型 model.fit(x_noise, x, epochs=50, batch_size=32) # 预测结果 x_pred = model.predict(x_noise) # 计算SNR、MSE、PSNR snr = 10 * np.log10(np.sum(x ** 2) / np.sum((x - x_pred) ** 2)) mse = np.mean((x - x_pred) ** 2) psnr = 10 * np.log10((np.max(x) ** 2) / mse) # 保存结果 result = pd.DataFrame({'SNR': [snr], 'MSE': [mse], 'PSNR': [psnr]}) result.to_csv('result.csv', index=False) ```

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mport numpy as np import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation, Dropout, Flatten from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D from keras.utils import np_utils from keras.datasets import mnist from keras import backend as K from keras.optimizers import Adam import skfuzzy as fuzz import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 绘制损失曲线 import matplotlib.pyplot as plt import time from sklearn.metrics import accuracy_score data = pd.read_excel(r"D:\pythonProject60\filtered_data1.xlsx") # 读取数据文件 # Split data into input and output variables X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 导入MNIST数据集 # 数据预处理 y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 3) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 3) # 创建DNFN模型 start_time=time.time() model = Sequential() model.add(Dense(64, input_shape=(11,), activation='relu')) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=128) # 使用DNFN模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) y_pred= np.argmax(y_pred, axis=1) print(y_pred) # 计算模糊分类 fuzzy_pred = [] for i in range(len(y_pred)): fuzzy_class = np.zeros((3,)) fuzzy_class[y_pred[i]] = 1.0 fuzzy_pred.append(fuzzy_class) fuzzy_pred = np.array(fuzzy_pred) end_time = time.time() print("Total time taken: ", end_time - start_time, "seconds")获得运行结果并分析

当然可以帮您编写基于Keras的CNN模型实现二分类,并输出准确率、精确率、召回率、F1值和AUC。以下是一个示例代码: python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report, roc_auc_score from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense # 读取数据集并划分训练集和测试集 data = pd.read_csv('your_dataset.csv') # 替换为您的数据集文件路径 X = data.drop('label', axis=1).values # 特征数据 y = data['label'].values # 标签数据 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 数据预处理(根据需要自行添加) # ... # 将特征数据reshape成适合CNN输入的形状 input_shape = (28, 28, 1) # 假设输入图像大小为28x28,通道数为1(灰度图像) X_train = X_train.reshape(-1, *input_shape) X_test = X_test.reshape(-1, *input_shape) # 构建CNN模型 model = Sequential() model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape)) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # 二分类输出层,使用sigmoid激活函数 # 编译模型 model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, verbose=1) # 在测试集上进行预测 y_pred = model.predict(X_test) y_pred = np.round(y_pred).flatten() # 将连续的预测结果转换为分类标签 # 输出评估指标 accuracy = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)[1] precision, recall, f1_score, _ = classification_report(y_test, y_pred, zero_division=0).split()[-4:] auc = roc_auc_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) print("Precision:", precision) print("Recall:", recall) print("F1 Score:", f1_score) print("AUC:", auc) 请注意,上述代码中的数据集路径、数据预处理等部分需要根据您的实际情况进行修改和补充。另外,您也可以根据需求调整模型的结构和参数设置。希望对您有帮助!
以下是一个简单的ARMA卷积图卷积神经网络的Python代码,使用CSV文件作为输入数据: python import pandas as pd import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers # 读取数据 train_data = pd.read_csv('train_data.csv') test_data = pd.read_csv('test_data.csv') # 划分特征和标签 X_train = train_data.iloc[:, :-1].values y_train = train_data.iloc[:, -1].values X_test = test_data.iloc[:, :-1].values y_test = test_data.iloc[:, -1].values # 数据预处理 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) # 构建模型 model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1], 1))) model.add(layers.MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(50, activation='relu')) model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid')) # 编译模型 model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test)) 在该代码中,我们首先读取训练集和测试集的CSV文件,并将特征和标签分开。然后我们对特征进行一些预处理,将其转换为3D张量,以适应卷积层的输入。接下来,我们构建了一个简单的卷积神经网络模型,其中包括一个卷积层、一个池化层、一个Flatten层和两个全连接层。最后,我们编译模型并使用训练数据拟合模型。
下面是一个使用CGAN网络生成不同类型时间序列的示例代码,包括保存模型和生成的时间序列。 首先,我们需要导入必要的库: python from keras.layers import Input, Dense, Reshape, Flatten, Dropout, Embedding, multiply from keras.layers import BatchNormalization, Activation, ZeroPadding2D, Concatenate, Conv2DTranspose from keras.layers.advanced_activations import LeakyReLU from keras.layers.convolutional import UpSampling2D, Conv2D from keras.models import Sequential, Model from keras.optimizers import Adam from keras.utils import to_categorical import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 然后定义一些超参数: python img_rows = 28 img_cols = 28 channels = 1 img_shape = (img_rows, img_cols, channels) latent_dim = 100 num_classes = 10 接下来,我们定义生成器和判别器模型: python def build_generator(): model = Sequential() model.add(Dense(256, input_dim=latent_dim)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(BatchNormalization(momentum=0.8)) model.add(Dense(512)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(BatchNormalization(momentum=0.8)) model.add(Dense(1024)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(BatchNormalization(momentum=0.8)) model.add(Dense(np.prod(img_shape), activation='tanh')) model.add(Reshape(img_shape)) noise = Input(shape=(latent_dim,)) label = Input(shape=(1,), dtype='int32') label_embedding = Flatten()(Embedding(num_classes, latent_dim)(label)) model_input = multiply([noise, label_embedding]) img = model(model_input) return Model([noise, label], img) def build_discriminator(): model = Sequential() model.add(Dense(512, input_dim=np.prod(img_shape))) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Dense(512)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Dropout(0.4)) model.add(Dense(512)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Dropout(0.4)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) img = Input(shape=img_shape) label = Input(shape=(1,), dtype='int32') label_embedding = Flatten()(Embedding(num_classes, np.prod(img_shape))(label)) flat_img = Flatten()(img) model_input = multiply([flat_img, label_embedding]) validity = model(model_input) return Model([img, label], validity) 然后,我们构建CGAN模型: python optimizer = Adam(0.0002, 0.5) # Build and compile the discriminator discriminator = build_discriminator() discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) # Build the generator generator = build_generator() # The generator takes noise and the target label as input # and generates the corresponding digit of that label noise = Input(shape=(latent_dim,)) label = Input(shape=(1,)) img = generator([noise, label]) # For the combined model we will only train the generator discriminator.trainable = False # The discriminator takes generated image and the target label as input # and determines if the generated image is real or fake valid = discriminator([img, label]) # The combined model (stacked generator and discriminator) # Trains the generator to fool the discriminator combined = Model([noise, label], valid) combined.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer) 接下来,我们加载数据集: python (X_train, y_train), (_, _) = mnist.load_data() # Rescale -1 to 1 X_train = X_train / 127.5 - 1. X_train = np.expand_dims(X_train, axis=3) # Convert labels to one-hot encoding y_train = to_categorical(y_train, num_classes=num_classes) 现在,我们定义一些辅助函数来保存模型和生成的时间序列: python def save_models(epoch): generator.save('cgan_generator_epoch_%d.h5' % epoch) discriminator.save('cgan_discriminator_epoch_%d.h5' % epoch) def generate_and_save_images(generator, epoch, noise): # Generate images from noise labels = np.arange(0, num_classes).reshape(-1, 1) gen_imgs = generator.predict([noise, labels]) # Rescale images to 0-1 gen_imgs = 0.5 * gen_imgs + 0.5 # Plot images fig, axs = plt.subplots(num_classes, 1, figsize=(10, 10)) cnt = 0 for i in range(num_classes): axs[i].imshow(gen_imgs[cnt, :, :, 0], cmap='gray') axs[i].set_title("Digit: %d" % cnt) axs[i].axis('off') cnt += 1 fig.savefig("cgan_generated_image_epoch_%d.png" % epoch) plt.close() 最后,我们训练CGAN模型并保存生成的时间序列: python epochs = 10000 batch_size = 32 save_interval = 1000 # Adversarial ground truths valid = np.ones((batch_size, 1)) fake = np.zeros((batch_size, 1)) for epoch in range(epochs): # --------------------- # Train Discriminator # --------------------- # Select a random batch of images and labels idx = np.random.randint(0, X_train.shape[0], batch_size) imgs, labels = X_train[idx], y_train[idx] # Generate a batch of fake images noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, latent_dim)) gen_imgs = generator.predict([noise, labels]) # Train the discriminator d_loss_real = discriminator.train_on_batch([imgs, labels], valid) d_loss_fake = discriminator.train_on_batch([gen_imgs, labels], fake) d_loss = 0.5 * np.add(d_loss_real, d_loss_fake) # --------------------- # Train Generator # --------------------- # Generate a batch of noise noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, latent_dim)) # Train the generator (to have the discriminator label samples as valid) g_loss = combined.train_on_batch([noise, labels], valid) # Plot the progress print("%d [D loss: %f, acc.: %.2f%%] [G loss: %f]" % (epoch, d_loss[0], 100 * d_loss[1], g_loss)) # Save generated images and models at save intervals if epoch % save_interval == 0: save_models(epoch) generate_and_save_images(generator, epoch, noise) 这样,我们就可以生成多个数字类型的时间序列,并将模型和生成的时间序列保存在本地。
好的,我先介绍一下CNN的基本结构以及如何在keras框架下构建CNN模型。 CNN(Convolutional Neural Network,卷积神经网络)是一种前馈神经网络,主要用于处理具有类似网格结构的数据,如图像、语音等。CNN中的卷积操作可以有效地提取输入信号的特征,从而实现图像分类、目标检测、图像分割等任务。 在keras框架下,我们可以使用keras.layers中的Conv1D、MaxPooling1D等层来构建CNN模型。其中,Conv1D层用于实现卷积操作,MaxPooling1D层用于实现池化操作。 下面是一个简单的CNN模型示例: python from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense model = Sequential() model.add(Conv1D(32, 3, activation='relu', input_shape=(100, 1))) model.add(MaxPooling1D(2)) model.add(Conv1D(64, 3, activation='relu')) model.add(MaxPooling1D(2)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) 上述模型包含两个卷积层和一个全连接层。输入数据的形状为(100, 1),表示有100个时序信号数据,每个数据点的维度为1。 接下来,我们可以根据实际需求对模型进行修改和优化。具体到本题,我们需要对三维时序信号进行去噪处理,可以考虑使用卷积层和池化层来提取信号特征,并使用全连接层进行分类或回归。下面给出一个示例模型: python from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Dense, Flatten model = Sequential() model.add(Conv1D(32, 3, activation='relu', padding='same', input_shape=(100, 3))) model.add(MaxPooling1D(2)) model.add(Conv1D(64, 3, activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling1D(2)) model.add(Conv1D(128, 3, activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling1D(2)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(256, activation='relu')) model.add(Dense(3, activation=None)) model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mse', 'psnr']) 上述模型包含三个卷积层和一个全连接层,输入数据的形状为(100, 3),表示有100个时序信号数据,每个数据点的维度为3(x、y、z方向的信号)。在卷积层中,我们设置padding='same',表示使用零填充使得卷积后输出的形状与输入的形状相同。最后的全连接层输出维度为3,表示输出去噪后的三个方向的时序信号。 模型的损失函数设置为MSE(均方误差),同时评估指标中包括MSE和PSNR(峰值信噪比)。 最后,我们可以使用模型的fit方法来训练模型,并使用predict方法对测试数据进行预测。对预测结果进行SNR、MSE、PSNR计算,生成csv文件保存。 python import numpy as np import pandas as pd # 加载数据 train_data = np.loadtxt('train_data.csv', delimiter=',') train_labels = np.loadtxt('train_labels.csv', delimiter=',') test_data = np.loadtxt('test_data.csv', delimiter=',') test_labels = np.loadtxt('test_labels.csv', delimiter=',') # 将数据reshape为(样本数, 时间步, 特征数)的形状 train_data = train_data.reshape((-1, 100, 3)) test_data = test_data.reshape((-1, 100, 3)) # 构建模型 model = Sequential() model.add(Conv1D(32, 3, activation='relu', padding='same', input_shape=(100, 3))) model.add(MaxPooling1D(2)) model.add(Conv1D(64, 3, activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling1D(2)) model.add(Conv1D(128, 3, activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling1D(2)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(256, activation='relu')) model.add(Dense(3, activation=None)) model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mse', 'psnr']) # 训练模型 model.fit(train_data, train_labels, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(test_data, test_labels)) # 预测结果 pred_labels = model.predict(test_data) # 计算SNR、MSE、PSNR snr = np.mean(np.square(test_labels) / np.square(test_labels - pred_labels)) mse = np.mean(np.square(test_labels - pred_labels)) psnr = 20 * np.log10(np.max(test_labels) / np.sqrt(mse)) print('SNR:', snr) print('MSE:', mse) print('PSNR:', psnr) # 保存结果 result = pd.DataFrame(pred_labels) result.to_csv('result.csv', index=False) 以上代码仅为示例,具体实现可能需要根据实际数据进行调整和优化。
以下是一个基于keras的代码,实现了你的需求: python import pandas as pd import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Conv1D, Flatten # 读取csv1文件的第一列 csv1 = pd.read_csv('csv1.csv') data1 = csv1.iloc[:, 0].values # 使用1D-CNN提取特征 data1 = data1.reshape((len(data1), 1)) model1 = Sequential() model1.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(1, 1))) model1.add(Flatten()) features1 = model1.predict(data1.reshape((len(data1), 1, 1))) # 读取csv2文件的第三列的第13到15行和第五列的第13到15行 csv2 = pd.read_csv('csv2.csv') data2 = np.concatenate((csv2.iloc[12:15, 2].values, csv2.iloc[12:15, 4].values)) # 构建mlp模型 model2 = Sequential() model2.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=6)) model2.add(Dense(units=32, activation='relu')) model2.add(Dense(units=3, activation='linear')) model2.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') # 输入数据并训练模型 X = np.concatenate((features1, data2.reshape((3, 1))), axis=1) y = csv2.iloc[12:15, 3].values model2.fit(X, y, epochs=1000, verbose=0) # 预测结果 test_features1 = model1.predict(np.array([[1], [2], [3]])) test_data2 = np.array([4, 5, 6, 7, 8, 9]) test_X = np.concatenate((test_features1, test_data2.reshape((3, 2))), axis=1) predictions = model2.predict(test_X) print(predictions) 需要注意的是,这里假设csv1文件只有一列数据,所以我们直接读取了第一列。如果csv1文件有多列数据,那么需要根据实际情况进行修改。另外,这里的模型参数只是简单的示例,具体的参数需要根据实际情况进行调整。
以下是一个简单的示例代码,用于使用CNN对身份进行图像分类: python import pandas as pd import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout # 读取数据集和标签 df = pd.read_csv('Label.csv') train_df = df[df['split'] == 'train'] test_df = df[df['split'] == 'test'] # 定义图像生成器 train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) # 生成训练集和测试集 train_generator = train_datagen.flow_from_dataframe( dataframe=train_df, directory='./images', x_col='image_name', y_col='label', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical' ) test_generator = test_datagen.flow_from_dataframe( dataframe=test_df, directory='./images', x_col='image_name', y_col='label', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical' ) # 定义CNN模型 model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3))) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(512, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(4, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(train_generator, epochs=10, validation_data=test_generator) # 评估模型 test_loss, test_acc = model.evaluate(test_generator) print('Test accuracy: {:.2f}%'.format(test_acc * 100)) 在这个示例代码中,我们首先读取了数据集和标签,然后使用Keras中的ImageDataGenerator生成器对图像进行预处理,包括缩放、裁剪、归一化等操作。接着,我们使用flow_from_dataframe函数来生成训练集和测试集,同时指定了图像的大小、批次大小和类别个数等参数。 然后,我们定义了一个简单的CNN模型,包括多个卷积层、池化层和全连接层。在模型编译时,我们使用了交叉熵损失函数和Adam优化器,并设置了准确率作为性能指标。 最后,我们使用训练集进行模型训练,并使用测试集进行验证和评估。在评估模型时,我们计算了测试集的准确率,并输出了结果。
以下是使用Keras框架实现三维移动平均滤波的示例代码,假设我们的csv文件已经被读取为一个形状为 (timesteps, 3) 的numpy数组data: python from keras.layers import Conv1D from keras.models import Sequential import numpy as np # 定义移动平均滤波器 def moving_average_filter(window_size): return np.ones(window_size)/window_size # 读取csv文件,假设文件已经被存储为numpy数组data # data的形状应该为(timesteps, 3) timesteps = data.shape[0] # 初始化滤波后的信号 filtered_signal = np.zeros((timesteps, 3)) # 定义移动平均滤波器的窗口大小 window_size = 10 # 初始化Keras模型 model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=1, kernel_size=window_size, input_shape=(None, 3), padding='same', use_bias=False)) # 将移动平均滤波器作为模型的权重 model.layers[0].set_weights([moving_average_filter(window_size).reshape((window_size, 1, 1))]) # 使用模型进行滤波 filtered_signal = model.predict(data.reshape((1, timesteps, 3))).reshape((timesteps, 3)) # 计算SNR、MSE和PSNR noise = data - filtered_signal SNR = 10*np.log10(np.sum(data**2)/np.sum(noise**2)) MSE = np.mean(noise**2) PSNR = 10*np.log10(np.max(data**2)/MSE) # 保存滤波后的信号和评价指标到csv文件 np.savetxt('filtered_signal.csv', filtered_signal, delimiter=',') with open('evaluation_metrics.txt', 'w') as f: f.write('SNR: %.2f dB\n' % SNR) f.write('MSE: %.2f\n' % MSE) f.write('PSNR: %.2f dB\n' % PSNR) 这里使用了一个 Conv1D 层来实现滤波器,滤波器的权重被设置为移动平均滤波器的系数,输入信号被重塑为形状为 (1, timesteps, 3) 的张量,滤波后的信号被重塑回形状为 (timesteps, 3) 的numpy数组。接下来,计算评价指标并将滤波后的信号和指标保存到csv文件中。
抱歉,我之前给出的代码有错误。读取.mat文件时,需要使用scipy库中的loadmat函数,而不是pandas库中的read_mat函数。以下是修正后的代码: python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense from scipy.io import loadmat # 载入数据 data = loadmat('your_data.mat') # 假设你的RMS特征数据保存在名为'your_data.mat'的文件中 # 数据预处理 X = data['X'] # 特征 y = data['y'] # 目标变量 # 数据归一化 X = (X - X.mean()) / X.std() # 划分训练集和测试集 split_idx = int(len(X) * 0.8) # 80%作为训练集,20%作为测试集 X_train, X_test = X[:split_idx], X[split_idx:] y_train, y_test = y[:split_idx], y[split_idx:] # 调整数据形状以适应卷积层输入要求 X_train = np.expand_dims(X_train, axis=2) X_test = np.expand_dims(X_test, axis=2) # 构建卷积神经网络模型 model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1], 1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(1)) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32) # 在测试集上进行预测 predictions = model.predict(X_test) # 绘制预测图像 plt.plot(y_test, label='Actual') plt.plot(predictions, label='Predicted') plt.xlabel('样本') plt.ylabel('寿命') plt.legend() plt.show() 你需要替换your_data.mat为你实际的.mat文件名,同时根据你的数据结构和需求进行适当的修改。

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