故障诊断 | 基于小波包结合卷积神经网络DWT-CNN实现电缆故障诊断算法研究附matlab代码

步骤

电缆故障诊断算法的实现步骤如下：

步骤1：数据预处理

首先，收集电缆的传感器数据。这些数据可以是电流、电压或其他与电缆状态相关的测量值。
对数据进行预处理，包括去除噪声、滤波和归一化等操作。
步骤2：小波包分解

使用小波包分解（Discrete Wavelet Packet Transform，DWT）将预处理后的数据分解成不同的子频带。
小波包分解可以提取信号的时频特征，有助于更好地捕捉电缆故障的特征。
步骤3：特征提取

从每个子频带中提取特征。常用的特征包括能量、方差、均值等。
特征提取的目的是将原始数据转换为具有较高区分度的特征向量，以便于后续的分类任务。
步骤4：卷积神经网络训练

构建卷积神经网络（CNN）模型，用于分类电缆的故障类型。
使用提取的特征向量作为CNN的输入数据。
划分数据集为训练集和测试集，并使用训练集对CNN进行训练。
步骤5：故障诊断

使用训练好的CNN模型对新的电缆数据进行分类，识别电缆的故障类型。

代码

% 数据预处理
% 在这里，你可以对数据进行去噪、滤波和归一化等预处理操作

% 小波包分解
level = 5
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