使用深度学习分类进行故障检测：此演示展示了如何准备、建模和部署基于深度学习 LSTM 的分类算法来识别状态或输出-matlab开发
此演示展示了信号数据示例的完整深度学习工作流程。 我们展示了如何准备、建模和部署基于深度学习 LSTM 的分类算法来识别机械空气压缩机的状况或输出。
我们展示了如何执行深度学习工作流程的以下部分的示例：
第 1 部分 - 数据准备第 2 部分 - 建模第 3 部分 - 部署
该演示是作为 MATLAB 项目实现的，需要您打开该项目才能运行它。 该项目将管理您需要的所有路径和快捷方式。 第一次运行项目时还需要一个重要的数据副本。
第 1 部分 - 数据准备本示例说明如何提取将用作LSTM深度学习网络输入的声学特征集。
跑步： 打开 MATLAB 项目 Aircompressorclassification.prj 打开并运行 Part01_DataPreparation.mlx
第 2 部分 - 建模此示例展示了如何训练 LSTM 网络对包括健康和不健康信号的多种操作模式进行分类
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