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np.mean(signal) # 去除直流分量 signal (signal - np.mean(signal)) / np.std(signal) # 标准化 # 分割成样本 step int(segment_length * (1 - overlap)) for i in range(0, len(signal) - segment_length 1, step): segment signal[i:i segment_length] X.append(segment) y.append(label) X np.array(X) y np.array(y) print(fData loaded successfully) print(fTotal samples: {len(X)}) print(fClass distribution: {np.bincount(y)}) return X, y # # 仿射几何不变性特征提取模块 - 简化修复版 # class AffineInvariantFeatureExtractor: 仿射几何不变性特征提取 def __init__(self, n_invariants15): self.n_invariants n_invariants self.scaler StandardScaler() def compute_affine_moments(self, signal): 计算仿射不变量矩 n len(signal) x np.arange(n) # 中心矩 mu_00 np.sum(signal) # 归一化矩 eps 1e-12 if mu_00 eps: eta_10 np.sum(x * signal) / mu_00 eta_01 np.sum(signal**2) / mu_00 eta_20 np.sum(x**2 * signal) / mu_00 else: eta_10 eta_01 eta_20 0 # 仿射不变量矩 invariants [] # Hu矩 nu_20 eta_20 - eta_10**2 nu_02 eta_01 - eta_01**2 # 一阶不变量 I1 nu_20 nu_02 invariants.append(I1) # 二阶不变量 I2 (nu_20 - nu_02)**2 invariants.append(I2) # 计算信号曲率特征 curvature_features self._compute_curvature_invariants(signal) invariants.extend(curvature_features) # 确保没有NaN或Inf invariants np.nan_to_num(invariants, nan0.0, posinf0.0, neginf0.0) return np.array(invariants[:self.n_invariants]) def _compute_curvature_invariants(self, signal): 计算曲率仿射不变量 - n len(signal) if n 3: return [0] * 5 # 一阶差分 dx np.gradient(signal) # 二阶差分 d2x np.gradient(dx) # 计算曲率 - 安全版本 denominator (1 dx**2)**1.5 denominator np.where(denominator 1e-12, 1e-12, denominator) curvature np.abs(d2x) / denominator # 曲率统计特征 if len(curvature) 0: features [ np.mean(curvature), np.std(curvature), np.max(curvature), np.sum(curvature**2) / len(curvature), # 曲率能量密度 np.sum(np.abs(np.diff(curvature))) / (len(curvature)-1) if len(curvature) 1 else 0 # 曲率变化率 ] else: features [0, 0, 0, 0, 0] return features参考文章基于五维几何不变性特征融合的机械故障诊断方法Python - 哥廷根数学学派的文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/1986574502679830934工学博士担任《Mechanical System and Signal Processing》审稿专家担任《中国电机工程学报》优秀审稿专家《控制与决策》《系统工程与电子技术》《电力系统保护与控制》《宇航学报》等EI期刊审稿专家。擅长领域现代信号处理机器学习深度学习数字孪生时间序列分析设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。