FSIM has the ability to generate pseudo-random patterns with various starting seeds and fault-simulate them. You can use this capability to test your own code on pseudo-random numbers, and use it as a comparison for more intelligent BIST approaches. FSIM能够根据不同种子，产生伪随机向量，并且进行故障模拟。

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

国家开放大学 网络操作系统管理 形考任务4  配置故障转移群集服务实训

模拟电路故障诊断—图灵经典

复现了文献中的仿真信号实例，严格按照文献所述的方法进行代码分析，各个步骤的结果均可视化。（不包括复现轴承实验数据）

代码文档： 数据集： 凯斯西储大学（CWRU）的轴承故障诊断数据集，划分为4个工况和数据集（A,B,C,D）进行验证。 项目介绍： README.md。 cwru.py： 定义数据集加载函数。 experimentAB.ipynb：实验A和实验B代码。 experimentC.ipynb：实验C代码 experimentD.ipynb：实验D代码 metadata.txt： 在cwru.py文件中使用。 models.py： 定义几率模型和WDCNN模型的加载函数。 siamese.py： 定义几率输入数据的init、几率模型训练和几率模型测试函数。 utils.py： 定义一些实用函数。 tmp： 保存训练后的模型和测试结果。

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