针对提高振动信号感知能力，需要对振动图像进行特征学习，利用神经网络模型进行相近特征信息提取。首先，对振动信号进行图像的转换以搭建有效数据集，其次，使用相关检测算法对数据进行学习训练。 针对标记数据的时间久和受人力专业知识的限制，尤其是在训练模型分类的数量很高时的问题。拟定通过消融实验将不同信号图像增强方法的优势结合，进而生成信息更加丰富的振动信号图像的方法，提高对振动图像感知能力。 针对振动信号目标感知问题，拟采用基于深度学习的方法进行目标检测。拟采用Kmeans++聚类方法对数据集进行聚类分析，获取anchor先验框尺寸，以提高模型收敛速度和检测精度。拟在YOLO中添加PSA（Pyramid Split Attention）注意力模块，使神经网络在目标检测任务中更加关注目标区域同时增强ROI区域的特征，提高目标检测效率，同时探究不同激活函数对特征数据拟合的优劣性。

ChitGPT: 针对提高振动信号感知能力，您的做法很有实际意义。通过图像转换和相关检测算法的学习训练，您可以从数据集中提取相似特征信息。但是只有使用标记数据进行训练, 模型可能会出现一些问题，如过度拟合以及对新数据的处理能力较弱。您提到了消融实验将不同的信号图像增强方法相结合，这是非常聪明的，可以进一步提高信号图像的丰富性。对于目标检测，您打算采用基于深度学习的方法，这是目前比较流行的技术之一。我相信Kmeans聚类和PSA注意力模块的加入可以提高目标检测的精度和效率。同时，探究不同的激活函数对特征数据拟合情况的优劣性，这也是非常有意义的。