2023年12月5日 · 基于格拉姆差场与卷积神经网络的故障分类模型研究与应用,格拉姆差场（GADF）与卷积神经网络（CNN）结合，实现故障分类，Matlab实现。 GADF 将 一维 信号 转为二维特征图，从而更好地与CNN相结合，CNN对这些特征图进行自适应的特征提取和分类。

结论是，gasf和gadf能有效地将一维信号中蕴含的目标信息映射为二维图像上的特征，并且在后端网络算法中被精确地提取和识别。融合gasf/gadf生成图像的识别精度会比只用原始一维序列信号直接识别的精度要高。由此证明了gasf/gadf方法的有效性。 四、思考与展望

这篇文章将会详细介绍格拉姆角场 （Gramian Angular Field），并通过代码示例展示“如何将时间序列数据转换为图像”。 Gramian Angular Summation / Difference Fields (GASF / GADF)可以将时间序列转换成图像，这…

2024年2月2日 · 格拉姆角场的原理：格拉姆角场（gaf）是一种将一维序列转化为图像的方法,分为格拉姆求和（gasf）场和格拉姆差场（gadf）。它对笛卡尔坐标系下的时间序列进行极坐标编码，再通过三角运算生成格拉姆矩阵，从而将一维时间序列转化为二维图像。

2023年12月5日 · GAF是利用坐标变化和 格拉姆矩阵，实现将时间序列变化成为二维图像的 一种图像编码技术。 GAF是采用 极坐标系 表示时间矩阵的，再用格拉姆矩阵对. 生成的角度进行变换，这主要是因为格拉姆矩阵能够保持时间的依赖性，但是 并不能很好的区分有价值信息和高斯噪声，所以要先进行一次空间转换，最常 用的便是将笛卡尔坐标系转换成为极坐标系。 笛卡尔坐标系包括直角坐标系和斜角坐标系，两条数轴相交于原点，构成 了平面仿射坐标系，而且两数轴的度 …

2024年12月17日 · 格拉姆角场差（gadf）转换： 格拉姆角场差是一种时频分析方法，能够捕捉时间序列数据中的动态特性和内在结构。 将一维故障数据信号转换为二维图像，使得时间序列的复杂特征在二维空间中得以体现。

2024年3月18日 · GADF将一维信号转换为二维特征图，而CNN可以对这些特征图进行自适应的特征提取和分类。 通过实验研究，该方法具有更高的分类检测准确率和自适应性。 我们将上述文件中的CNN改进为AlexNet,并结合多头注意力机制! GASF-AlexNet-SMA迁移学习故障识别程序. 什么是迁移学习? 迁移学习就像是将已经学会的知识或技能应用到新的情境或任务中。 想象一下，你学会了开车，然后你要学骑摩托车，虽然两者不完全相同，但你之前学到的一些技能（比如观察 …

2024年4月19日 · GADF（Gramian Angular Difference Field）是一种将时间序列数据转换为二维图像的方法之一。 它可以用于提取时间序列数据的特征，并可应用于各种领域，如时间序列分类、故障检测等。

2022年3月22日 · 这篇文章将会详细介绍格拉姆角场 （Gramian Angular Field），并通过代码示例展示“如何将时间序列数据转换为图像”。 Gramian Angular Summation / Difference Fields (GASF / GADF)可以将时间序列转换成图像，这样我们就可以将卷积神经网络 (CNN) 用于时间序列数据. 在开始介绍之前，我认为首先我们应该熟悉一下 GASF / GADF 的基本概念。 如果您已经知道，可以跳过本节。 笛卡尔坐标：笛卡尔坐标系（Cartesian coordinates，法语：les coordonnées …

2024年6月7日 · GADF（Gramian Angular Difference Field）也是一种将时间序列转换为二维图像的方法，与GASF类似，但它使用的是相邻时间点之间的角度差。具体来说，GADF将相邻时间点的值之间的角度差表示为一个像素，并形成一个二维图像。