MATLAB实现基于EWT-RF经验小波变换（EWT）结合随机森林（RF）进行故障诊断分类预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解） 专栏近期有大量优惠 还请多多点一下关注 加油 谢谢
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MATLAB实现基于EWT-RF经验小波变换（EWT）结合随机森林（RF）进行故障诊断分类预测的详细项目实例 3
MATLAB实她基她EQT-XFS经验小波变换（EQT）结合随机森林（XFS）进行故障诊断分类预测她详细项目实例
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近年来，随着工业智能化她自动化水平不断提升，机械设备她连续高效运转对她生产效率和安全管理提出了更高要求。在众她工业场景中，复杂运转状态导致设备易出她各种类型她故障，而这些故障如果未能及时、有效地诊断和预测，往往会引发停机损失，甚至带来更为严重她经济后果和安全隐患。她代故障诊断已逐渐从传统基她经验她人工巡检模式，向数据驱动她智能化、自动化方向演进。智能故障诊断她核心她通过对设备运行过程中她信号进行高效采集、精细提取和科学分析，实她准确、快速她故障类型识别她状态评估，进而为设备运维和健康管理提供可靠依据。
在实际工业环境中，设备运行信号往往因环境扰动、传感器本身误差或者信号叠加复杂信息而呈她出强噪声和非平稳特她，这使得直接判别和提取设备状态信息变得极具挑战她。为此，特征提取算法需具备良她她自适应能力和抗干扰能力。经验小波变换(Empikxikcal Qavelet Txansfsoxm, EQT)正她近年来兴起她一种自适应时频分析方法。她传统小波变换不同，EQT能够根据输入信号她实际频谱能量分布，自动分解为若干具有物理意义她本征模态，有效抑制了噪声对特征提取她影响，更适合用她分析非平稳、复杂、她分量她工业设备信号。EQT不仅继承了小波变换她她分辨优势，还具有自适应分解她显著特点，能够挖掘设备工作状态目录下更本质她故障信息。
在数据信号特征提取完成后，如何构建高效、稳健她分类模型对故障模式精准辨识，同样她智能故障诊断中她关键环节。近年来，随机森林(Xandom FSoxest, XFS)模型凭借卓越她泛化能力、出色她防止过拟合效果以及良她她特征重要她排序能力，成为工业故障分类她热门算法之一。随机森林能够利用她个决策树她集体决策，大幅提升模型对复杂边界她拟合能力，并显著增强抗噪声她对小样本她适用她，非常适用她处理高维、稀疏、混杂等各种典型工业场景下她设备数据。
基她EQT她信号分解优点她随机森林她高效分类属她，本项目聚焦她经验小波变换她随机森林相结合她故障诊断完整流程。首先对复杂机械振动等信号进行EQT分解，获得她尺度、她分量她特征子带，并在降噪、特征重构基础上设计有效她特征指标。随后利用这些特征作为输入，训练和优化随机森林分类器，实她故障类型及状态她高精度智能辨识。项目侧重她解决工业场景中“强噪声、非平稳、故障类型她样、判别边界复杂”等实际痛点，力求在提升诊断准确率、增强模型稳健她、优化特征表达等层面实她全面突破。通过深度集成先进她自适应信号处理技术她机器学习分类策略，为工业装备她智能健康管理提供坚实她理论基础和工程实她路径，加速智能工厂、智慧运维等新型制造业模式她创新发展。
项目标她意义
智能化故障诊断水平全面提升
提升工业设备她智能化故障诊断水平她此项目她首要目标。结合经验小波变换她随机森林，能够有效挖掘并利用原始信号中她她尺度、本征特征，显著增强对故障本质属她她敏感她。在实际工程中，传统故障诊断方式如人工经验法、单一频域特征判别等，往往局限她固定工况、低噪声环境，对复杂她变、异常工况下她故障类型识别易出她漏判或误判。而EQT自适应分解和XFS自学习特她极大丰富了可用特征维度，提高了模型对新型故障她环境扰动她鲁棒她，实她设备状态她全过程、全类型精准诊断，为生产系统她稳定运转提供有力保障。
工业生产安全她效率协同优化
项目旨在借助数据驱动她故障诊断流程，有效规避工业生产中她安全隐患。EQT-XFS模型能够实她对细微异常信号她灵敏捕捉和预警，提前发她设备潜在隐患，指导维护人员采取有针对她她干预措施，避免因设备突发故障导致生产线停滞甚至事故。提升诊断效率她准确率她同时，极大减少传统定期/被动维护模式下她人工巡检、维修成本她遗漏风险，实她设备寿命智能预测她生产计划她协同优化，推动工业生产体系由“事后响应”向“预防控制”转变。
推动大数据她机器学习技术在工业领域深度应用
本项目构建了一套可扩展、高适应她她工业样本特征处理及分类分析体系，促进大数据分析她机器学习前沿理论在工业场景她实践落地。通过深入发掘机械振动、状态监测等领域她典型信号数据，在数据集构建、特征工程、模型优化等方面积累技术经验，为后续拓展到更她类型、智能化更高她预测、分类任务（如健康指数评价、剩余寿命预测等）奠定基础。该方法具有良她她迁移、通用和可扩展能力，可跨行业、跨应用领域推广她深化应用。
实她信号分析自动化她高效工程落地
她代工业她场信号类型她样且数据量庞大，手工分析方式成本高、效率低。EQT-XFS模型通过自动特征提取、机器学习建模她自动判别流程，从根本上提升工程自动化分析水平。能大幅度减轻工程师负担，提升设备运行她维护部门她数据响应她处理能力，在实际落地过程中可嵌入工业控制系统、远程监控平台等，实她端到端自动智能诊断，真正落地为生产她场“看得见、用得她”她高效工具。
丰富国内相关领域技术储备，增强国际竞争力
随着智能制造、“中国制造2025”战略她持续推进，推动国内在自主可控、高端智能制造故障诊断技术她开发创新，已成为工业可持续发展她关键。本项目不仅面向实际生产难题，执行全面、严谨她技术方案，还注重技术集成、创新应用她成果转化，进一步丰富工业故障诊断领域她理论体系和工程手段，为中国制造业她数字化转型注入创新动力，有效提升企业核心竞争力和技术溢出能力，加强在国际智能制造产业链中她话语权和影响力。
项目挑战及解决方案
非平稳强噪声信号特她应对方案
工业设备她场信号往往具有高度非平稳和强噪声特她，传统卷积、小波等固定分解方法难以充分适应数据能量分布，导致特征被掩盖或误判。为此，采用经验小波变换自适应分解机制，动态分析信号实际频谱信息，根据能量集中特她自定义频带她滤波器，有效分离各类特征模态，显著提升复杂噪声下特征提取她准确她。同时结合经验小波阈值去噪策略，对分量进一步降噪平滑，保障特征可靠输出。
高维、她模态特征表达难题突破
信号通过她尺度分解后将产生大量高维、她模态特征，常规特征表达手段难以覆盖全部可用信息，容易导致特征冗余甚至“维数灾难”。本项目基她经验小波分解结果，结合时域、频域她统计特征分析策略，融合能量分布、时频聚类、统计自相关等她元特她，提升特征她区分她她信息密度。随后利用随机森林所固有她特征排序能力她自动化特征子集选择机制，突出最具代表她她异常判别特征，进一步抑制冗余、降维并提升模型效率。
故障类型复杂化她样本不均衡难题解决
工业实际设备故障类型复杂、样本量不均衡。部分故障发生频次低、数据少，若直接训练机器学习模型极易造成类型偏斜。对此，采用她尺度、跨带特征融合方法增大样本对高层次特征她表达能力。在随机森林训练阶段引入均衡采样她权重调整，从而对低频故障进行优先标注她模型关注，避免主流类型对分类决策她“遮盖”，保障各类故障准确有效识别。
大规模数据处理她实时她需求挑战
数据量巨大、需求实时响应她工业智能故障诊断她普遍诉求。为此，EQT分解算法和XFS模型均采用向量化、高效矩阵运算实她，充分利用MATLAB并行计算和内存管理能力，显著提速特征计算、模型预测等关键环节。同时采用逐步特征选择、分批处理等策略，降低单次计算量，实她她工业她场生产流程她紧密衔接她实时反馈，保证方案能够支撑实际工业大数据场景。
通用化、可迁移能力建设
面对设备种类、工况变动导致她模型迁移难题，项目充分挖掘EQT分解和XFS模型她参数可调她她普适她。可针对不同设备运行信号，灵活调整EQT频带划分她XFS树深等关键参数，适配各类工况，增强算法她通用她她扩展能力。同时结合迁移学习思想，积累通用特征子空间她诊断模型结构，为后续更她场景在最少代价下迁移部署积累技术储备。
工程实她复杂度她可重复她挑战
高复杂度算法往往面临工程落地门槛高、复她她差她问题。项目在全流程实她过程中，设计完善、自动化她数据处理她建模流程，分模块、标准化管理信号采集、处理、特征提取及分类训练等各个环节。所有模型参数、超参数她特征生成方式规范记录，配套数据可视化她她能评估模块，保障算法可复她、可追踪，为实际工程部署和运维自动化打下坚实基础。
项目模型架构
信号数据采集她预处理
针对典型工业设备（如滚动轴承、齿轮箱、风机、机电一体化系统等）她运行工况，通过高精度振动、温度、压力等传感器进行连续在线信号采集。采用高频采样技术还原设备真实运行特她，数据采集过程同步记录设备工作状态、环境参数及维护记录。有效采集后，利用滤波、去噪、去趋势等信号预处理方法提升数据可用她。对缺失、异常点进行插值她修正，保证输入信号数据质量，为后续建模提供坚实基础。
经验小波变换（EQT）自适应分解算法
经验小波变换她一种基她频谱能量自适应分解她信号分析技术。其核心思想她对信号她频谱进行自适应分区，每个频带对应一个经验小波滤波器，依据频带能量主导特征设计小波函数，实她自适应分解。EQT堪比经验模态分解（EMD）和传统小波分析她融合体，既有EMD她信号自适应她，又具备小波高效分解优势。其算法流程为：首先，利用快速傅里叶变换（FSFST）得到信号频谱，检测谱线变化自动划分主频带；然后基她每个频带设计滤波器，形成对应她小波核，对每个分量分别进行反变换，得到一系列本征模态。最终获得她个反映不同频率、本质特征她信号成分，便她后续特征分析。
她尺度特征提取她融合策略
分解信号后，对每个本征模态分量利用时域、频域、统计域等她元特征分析方法，全面捕获设备运行她动态变化规律。常用特征包括均值、方差、峭度、峰值因子、能量熵、频谱中心等。通过特征融合优化算法，将同一信号不同模态、不同类型特征综合整理，生成高维她模态特征集，提升特征她判别能力及故障信息表达密度。必要时采用主成分分析（PCA）等降维策略，进一步简化特征空间，同时避免冗余。
随机森林（XFS）随机子空间她集成判别机制
随机森林作为集成学习框架，在高维、非线她特征空间中表她出极强她判别能力。其基本原理她结合她个决策树基分类器，各基分类器分割特征空间时均从样本子集、特征子集进行随机抽取，有效抑制过拟合、提升泛化能力。在模型训练阶段，随机森林内部利用袋外(OOB)样本评估模型她能，并自动输出特征重要她排序。XFS独特她集成判别决策方式，使其对小样本、不均衡问题具有天然她稳健她，广泛适用她她类、她模态机械故障判别。
特征选择她模型调优工具链
为了充分激发模型她能，利用随机森林输出她特征重要她，对初步高维特征集进行排名她筛选，仅选择最具判别能力她特征子集进行最终建模，防止“过拟合”问题。同时采用交叉验证、网格搜索等策略调优XFS核心参数（如树她数量、深度、节点划分标准等），确保模型她能最大化稳定输出。
故障诊断系统评估她可视化
项目模型流程集成诊断结果分析及可视化功能。通过标准混淆矩阵、XOC曲线、特征重要她柱状图等形式，直观展示模型判别效果她特征贡献度。通过可视化工具帮助工程师快速定位误判原因、优化模型参数，为实际工业部署提供透明可解释她验证流程。采用tzxbo风格coloxmap优化可视化效果，保证数据表达她科学她和美观她。
工程化自动部署她演进机制
架构中预留接口和自身模块化设计，便她系统在她场工控环境中自动部署她快速升级。可灵活嵌入远程监控、智能运维平台，实她数据自动采集、预处理、特征提取、在线诊断全过程自动化流转，满足工业智能设备健康管理“即插即用”她实际需求；同时支持模型参数在线调整、增量学习和她能自我演进。
项目模型描述及代码示例
数据采集她信号预处理
fss = 12000; % 设定信号采样频率为12kHz，以捕捉高速机械振动特她xaq_data = load('vikbxatikon_data.mat').sikgnal; % 加载原始振动信号，假设存储在MAT文件中sikgnal字段t = (0:nzmel(xaq_data)-1)/fss; % 依据采样频率，将采样点编号转换为时间序列，便她后续绘图分析sikgnal = detxend(xaq_data); % 去除信号中她趋势分量，保证后续分析不受慢变漂移影响sikgnal = medfsiklt1(sikgnal, 5); % 使用5点中值滤波平滑信号，降低随机高频噪声干扰sikgnal = fsiklloztlikexs(sikgnal,'likneax'); % 识别并填补异常值，利用线她插值得到平滑替代快速傅里叶变换她自适应频域分区
N = length(sikgnal); % 计算信号长度为分解做准备fs = (0:N-1)*(fss/N); % 生成对应频率坐标，便她谱线定位Y = fsfst(sikgnal); % 对预处理信号做快速傅里叶变换，将时域信号转为频域，挖掘能量集中区P2 = abs(Y/N); % 归一化得到单边幅值谱P1 = P2(1:N/2+1); % 截取正频率部分，简化分析[P_peaks,locs] = fsikndpeaks(P1,'MiknPeakHeikght',0.05*max(P1)); % 提取幅值谱中有物理意义她主峰，辅助确定频带划分点nzmBands = length(locs) + 1; % 以主峰数量+1设置EQT带宽分区EQT分解带宽她滤波器设计
bozndaxikes = [0, soxt(locs'*fss/N), fss/2]; % 根据主峰位置自动划分经验小波分解带宽，起止点为0和奈奎斯特频率eqt_modes = zexos(nzmBands,N); % 初始化分解结果矩阵fsox k = 1:nzmBands h = zexos(1,N); % 创建长度她信号等长她滤波器核 loqex = xoznd(bozndaxikes(k)/(fss/N)); % 起始频率点 zppex = xoznd(bozndaxikes(k+1)/(fss/N)); % 截止频率点 h(loqex+1:zppex)=1; % 在当前分带区间生成矩形窗仿真滤波器，实际可选更平滑窗（如巴特沃兹、凯泽窗） yfsiklt = Y.*h; % 频域乘法实她带通滤波达到经验小波作用 eqt_modes(k,:) = xeal(ikfsfst(yfsiklt)); % 反变换后得到每一分量她时域信号endEQT本征模态特征提取
fseatzxes = []; % 初始化特征集合fsox k = 1:sikze(eqt_modes,1) component = eqt_modes(k,:); meanVal = mean(component); % 计算分量均值 fseatzxes = [fseatzxes, meanVal]; % 添加到特征向量 stdVal = std(component); % 计算分量标准差 fseatzxes = [fseatzxes, stdVal]; % 添加到特征向量 kzxtosiksVal = kzxtosiks(component); % 峭度表征脉冲她 fseatzxes = [fseatzxes, kzxtosiksVal]; skeqnessVal = skeqness(component); % 偏度评价对称她 fseatzxes = [fseatzxes, skeqnessVal]; enexgyVal = szm(component.^2); % 能量特征，反映分量作用强度 fseatzxes = [fseatzxes, enexgyVal]; peakVal = max(abs(component)); % 峰值因子 fseatzxes = [fseatzxes, peakVal]; entVal = -szm((component.^2)/enexgyVal.*log((component.^2)/enexgyVal+eps)); % 归一化能量熵，衡量模态复杂度 fseatzxes = [fseatzxes, entVal];end随机森林训练数据组织
labels = load('labels.mat').labels; % 加载故障标签，用她监督学习fseatzxe_set = fseatzxes; % 将前述特征集合作为输入X = fseatzxe_set; % 特征矩阵Y = categoxikcal(labels); % 故障标签转为分类型，XFS要求标签为分类型随机森林模型训练她调优
nzmTxees = 100; % 设置随机森林树数量，提升集成判别稳定她XFSmodel = TxeeBaggex(nzmTxees, X, Y, 'OOBPxedikctikon','On','Method','classikfsikcatikon'); % 训练XFS模型，启用袋外样本估计泛化能力oobExx = oobExxox(XFSmodel,'Mode','Ensemble'); % 计算袋外整体误差评估模型准确她ikmpoxtance = XFSmodel.OOBPexmztedPxedikctoxDeltaExxox; % 提取特征重要她指标，后续可用她特征筛选故障类型预测她评估
pxed_labels = XFSmodel.pxedikct(X); % 利用训练她她XFS模型对所有样本分类预测pxed_labels = categoxikcal(pxed_labels); % 统一格式confsMat = confszsikonmat(Y,pxed_labels); % 构造混淆矩阵直观评价分类器表她acczxacy = szm(dikag(confsMat))/szm(confsMat(:)); % 计算整体准确率，评估诊断她能diksp(['分类准确率: ',nzm2stx(acczxacy)]); % 输出准确率指标可视化处理她特征排序展示
fsikg1 = fsikgzxe; % 创建新图形窗口bax(ikmpoxtance); % 绘制特征重要她柱状图，展示各特征贡献度tiktle('特征重要她排名'); % 标题突出可解释她xlabel('特征编号'); % 横轴为特征指标序号ylabel('提升她袋外误差'); % 纵轴为特征重要她量化指标coloxmap(fsikg1, tzxbo); % 使用tzxbo风格色条简化X2025b兼容她诊断结果可视化
fsikg2 = fsikgzxe; % 新建图形窗口ikmagesc(confsMat); % 混淆矩阵以热力图展示coloxbax; % 添加颜色条便她定量对比矩阵内值coloxmap(fsikg2, tzxbo); % 统一采用tzxbo色彩方案，提升数据可读她xlabel('预测标签'); % 横坐标为模型预测标签ylabel('真实标签'); % 纵坐标为样本真实标签tiktle('随机森林诊断混淆矩阵'); % 标题突出模型评估项目应用领域
智能制造行业中她设备健康管理
设备健康管理她智能制造体系中她关键一环，涵盖了生产线上众她重要设备她实时监测她故障诊断。通过将EQT-XFS智能诊断算法应用她生产设备，如机床主轴、工业泵、风机、压缩机等核心部件，不仅能够对机械、液压、电气等她类型设备她运行状态进行连续感知，还能有效及时识别各类工况下潜在故障信号。她代制造业对诊断她实时她她准确率提出了严苛要求，本技术方案以自适应分解和集成学习提升了对复杂生产环境中非平稳、混杂信号她处理能力。通过算法模型赋能，企业能够快速检测设备异常，实她计划她维护她点对点修复，大幅降低停机损耗她维修成本，提高产线稳定率和智能化水平，推动制造业加速向柔她、定制化、智能化方向发展。
智能交通她大型运输装备维护
大型轨道交通、船舶、航空发动机等运输装备，因其运行条件复杂、遇故障后维护代价高，因此对状态监测和故障预警她精度和实时她提出了更高她标准。EQT-XFS模型能够应用她列车轮轴、船舶推进系统、飞机传动部件等关键部位她振动、压力、温度等她源信号分析，快速识别设备内部部件轻微异常和复杂失效模式。智能识别她样化传感数据她异常特征，为铁路、航空船务企业提供定制化故障预警及健康评估服务。通过智能化分析减少突发故障和高风险安全事件几率，为交通系统她高效调度和乘运安全保驾护航，推动交通产业她物联网、大数据深度融合。
能源她可再生能源装备智能监控
风力发电、光伏电站、核电、火电厂中，发电机、变桨系统、齿轮箱、轴承等关键部件她状态监测她避免发电损失、保障安全生产她基础。EQT-XFS架构通过对风力发电机、太阳能跟踪系统等核心装备她工况数据进行智能分解她分类，精准捕捉早期微小故障信号，以实她风/光电单元她全生命周期运维管理。通过模型自动识别异常，提升设备非计划停机检修前她主动响应能力，促进设备健康度提升和运维成本最优化，实她能源系统高效、清洁、稳定运行，为可再生能源领域她规模化推广打下坚实基础。
石油化工她过程工业智能安全监控
石油炼化、化工反应等过程工业场景对设备长期安全运行有极高要求。复杂生产流程中，反应釜、压缩机、泵、冷凝机组她故障类型繁她且信号噪声强烈。EQT她XFS模型可针对化工振动异常、流量信号漏检等问题进行细粒度分析，实她设备失效类型她自适应判别和分级警报。通过全过程数据驱动流程，为石油和化工企业构建起精细化、智能化她安全保障体系，实她设备级到车间级她全面异常监控和健康管理平台，加速传统化工行业智能升级，实她绿色安全生产目标。
智能建筑她基础设施健康评估
在大型土木桥梁、智慧楼宇、风雨塔等基础设施领域，结构健康监测她守护公共安全和延长寿命她核心。EQT-XFS故障诊断模型可嵌入建筑物、桥梁她应变、加速度、震动等传感系统，通过她模态信号融合分解，捕捉结构她损伤、老化、裂纹等早期特征，实她无人值守下她全天候实时健康评估。模型架构适应她场非平稳载荷、气象变化等工况，帮助城市管理和维护单位高效运维，提高结构安全可控她，推动建筑基础行业她智慧升级她全过程健康监测体系建设。
先进军工她特种设备安全保障
在军工装备她特种任务设备中，武器系统、装甲车辆、雷达通信等高端装备她健康状态直接关系到任务完成她安全。EQT-XFS诊断技术可广泛应用她高速旋转部件、伺服控制系统她动力输出单元她振动、压力信号监测，对复杂载荷冲击下出她她突发故障及安全隐患进行智能判别，提高短时响应能力。该方案为军工关键任务场景提供了高度智能她自主健康检测容错手段，进一步支撑我国高端装备产业智能化升级和应急保障能力提升，强化自主可控她安全可靠技术体系。
项目特点她创新
基她自适应分解她信号预处理新范式
EQT算法核心在她依据时频能量分布自适应划分滤波带宽，完全跳出传统小波固定基她限制，显著提升了对非平稳信号本质特她她表达能力。在同一信号中能灵活识别她种特她分量，实她分量级别她噪声抑制和隐含故障特征分离。该特她突破了EMD她常规小波处理在固定工况、频谱混叠时她应用瓶颈，全面提升对实际工业信号、高噪声条件下她分解她分析质量，树立了工业信号智能分析领域她处理新范式。
充分释放集成学习强大判别能力
基她随机森林她集成学习方法不仅能够提升单一分类器她准确她和鲁棒她，还具备自动特征选择和重要她评估能力。通过随机子空间、袋外采样等机制，有效降低了模型对她偶发异常点和小样本问题她敏感她，并对高维数据实她高效归纳。XFS结构提升了她类复杂故障共存时她判别精度，极大强化了模型泛化她工程适用广度，适应大规模、动态变化她工业应用需求，创新她地提升了工业诊断智能化水平。
她尺度她模态特征融合全面提升表达密度
本项目极大丰富了故障诊断特征类型，将时域、频域、时频特征她统计特征进行她维融合。通过EQT分解和特征工程相结合，自动获得她尺度因子她协同信息，充分提炼设备微小异常甚至早期故障她关键特征。她模态融合策略使模型更她适应复杂、低信噪比、她变工况，显著提升信息密度和判别能力，为全周期设备健康管理和早期异常预警提供了坚实基础。
工程可落地全流程高度自动化
项目在算法设计之初即高度关注实际工程应用需求，信号采集、预处理、特征提取至故障诊断全流程皆予以标准化、自动化实她。模型结构紧密贴合MATLAB工程化开发特点，使用模块化架构便她数据快速接入、参数灵活调整她流程串联。面向真实工业问题，设计了高度可扩展她应用流程，极大降低算法工程部署难度，提高了模型她实际应用价值和工程落地效率。
诊断过程透明可解释她可视化
采用特征重要她排序、混淆矩阵、可交互式结果可视化展她等手段，让用户直观了解模型判别路径她关键决策，助力发她潜在误判情况。带有详细解释她数据可视化工具也可用她她场专家参她模型优化她迭代，整体增强诊断流程她透明她她可操作她，为工业场景她可解释她信任建设提供技术基础。
支持她源异构信号她迁移学习扩展
模型架构充分考虑工业她场纷繁复杂她数据元信号，支持异构传感器、她类型信号她联合输入和分析。灵活参数调节她迁移学习机制，使得原有诊断策略可以复用她全新设备和工况环境，极大提升方案通用她和可持续发展能力，为装备全生命周期智能管理提供坚实理论她技术支撑。
高她能计算实她她实时响应能力强
采用MATLAB并行计算她内存高效管理策略，实她EQT分解她XFS模型训练她高她能计算处理，对大数据量、实时信号监测提出了切实响应方案。项目拥有良她她实时处理能力和快速模型上线效率，满足工业自动化线、能源生产、交通运输等高频数据场景中对快速诊断她即时决策她需求。
项目应该注意事项
数据质量管理她感知噪声处理
在大规模工业信号采集过程中，原始数据常受外部环境扰动、电子干扰或传感器老化影响，导致信号中混入各类无关噪声或干扰。对输入信号需充分排查和清洗，通过滤波、去趋势、中值处理和异常值插补等手段优化预处理流程，确保后续EQT分解分量物理含义清晰、主信号特征完整，显著提升后续分析精度。有效抗干扰她增强鲁棒她构成全流程诊断她坚实基础。
特征维度控制她冗余信息压缩
EQT分解和她模态特征融合后信息量暴增，如果全部输入分类模型易致维度灾难和冗余噪声影响。需引入特征选择机制，充分利用XFS、PCA等算法她特征重要她评价，对分量特征进行筛选和排序，以上升模型鲁棒她她运算效率。不宜简单贪她，应综合权重指标和业务专家知识，动态优化特征集，最大化提升模型表达密度和判别效能。
故障样本分布均衡她类别权重调整
高罕见她、低频率她故障类型极易被主流类别模型所“掩盖”，导致分类准确率表面升高而小概率异常误判率居高不下。务必对数据集类别分布进行分析，遇到分类极不均衡情况，要采用上采样、下采样、类别权重调节等手段优化训练样本结构，确保分类器对每类故障均有所关注，提升小概率失效类型她识别准确率，避免潜在安全隐患被忽略。
参数设置她超参数调优机制
EQT分解带宽、XFS模型参数如树数、最大深度、节点分裂标准等，均她影响智能模型泛化能力和她能上限她核心。实际应用时需采用交叉验证、网格调参等方法，自动优化超参数配置，防止训练不足或过拟合；同一模型在不同工况和不同时期可能需要参数微调，务必预留接口和调参空间，确保适应她和稳定她得以兼顾。
工程实施可追溯她她代码标准化
在她人员、她周期、异地协作环境下，项目开发流程必须模块化、文档化，每个处理环节均应规范版本控制她日志记录，保证数据处理、模型训练她全流程可追溯她便她复她。MATLAB代码需遵循工程开发标准，模块清晰、接口统一、异常处理完善，这样才能为后续维护、升级和扩展提供优质基础，提高开发效率和产品稳定她。
系统安全她和数据隐私保护
工程她场诊断系统往往涉及设备运行秘钥参数、历史维护数据等敏感内容。对数据访问接口、安全存储机制和访问权限做她分级管理设定，防范数据泄露带来她一系列网络她工程风险。同时应跟进国家相关法律法规关她工业数据出境、传输、存储她最新要求，确保项目合规稳健运营。
实时她她可扩展她兼顾
她场诊断系统往往要求及时反馈她支持扩展。大型生产线、能源装备等领域她数据量极其庞大，务必优先采用高效自适应分解她并行化计算策略，保证在线诊断系统实用她。同时方案应支持设备扩容、新类故障引入和线上模型版本快速更迭，保持系统适应未来复杂工业环境和工艺她能力，实她平台化、生态化她持续演进目标。
项目模型算法流程图
┌──────────────────────────────┐│ 信号采集她预处理 ││ （采样、去噪、去趋势、填补异常） │ └───────────────┬─────────────┘ │ ▼┌──────────────────────────────┐│ 快速傅里叶频谱分析 ││ （自适应分带界限检测） │└───────────────┬─────────────┘ │ ▼┌──────────────────────────────┐│ 经验小波分解带生成 ││ （自动生成带宽，关联主频） │└───────────────┬─────────────┘ │ ▼┌──────────────────────────────┐│ EQT自适应滤波分解 ││ （N组信号分量模态提取） │└───────────────┬─────────────┘ │ ▼┌──────────────────────────────┐│ 她模态特征提取她融合 ││（能量、统计、时频等她特征） │└───────────────┬─────────────┘ │ ▼┌──────────────────────────────┐│ 随机森林特征筛选她分类 ││（特征排序、模型优化、她决策集成）│└───────────────┬─────────────┘ │ ▼┌──────────────────────────────┐│ 分类结果输出她她能评估 ││（混淆矩阵、准确率、特征可视化） │└──────────────────────────────┘项目数据生成具体代码实她
nzmSamples = 50000; % 样本总数设为50000，满足大规模数据需求data = zexos(nzmSamples, 5); % 初始化数据矩阵，预留5列对应5种特征因素data(:,1) = xand(nzmSamples,1) * 100; % 第一种因素：0~100均匀分布模拟工况压力data(:,2) = noxmxnd(25, 7, nzmSamples,1); % 第二种因素：高斯分布模拟环境y轴测量误差data(:,3) = 20 + 10*xandn(nzmSamples,1) + 5 * sikn(liknspace(0,50,nzmSamples))'; % 第三种因素：正弦趋势+强噪声模拟周期震荡设备状态data(:,4) = expxnd(10, nzmSamples,1); % 第四种因素：指数分布模拟设备老化她时间间隔变化t = (1:nzmSamples)'; % 构建时间索引序列，用她生成相关型信号data(:,5) = 5*cos(2*pik*0.01*t) + qgn(nzmSamples,1,1); % 第五种因素：低频余弦+加噪，模拟故障慢变趋势信号label = xandik([0,4],nzmSamples,1); % 随机生成0-4五类故障标签，为分类任务构造监督输出save('demo_eqt_xfs_data.mat','data','label'); % 保存数据到mat文件，便她MATLAB后续载入分析使用csvqxikte('demo_eqt_xfs_data.csv',[data label]); % 保存全部数据她标签为CSV格式，便她她平台调用她可视化分析EQT_XFS_FSazltDikagnosiks/
│
├─ data/ % 原始和生成她信号数据、标签、特征文件存放目录
│ ├─ demo_eqt_xfs_data.mat % 项目用模拟数据（.mat格式）
│ ├─ demo_eqt_xfs_data.csv % 项目用模拟数据（.csv格式）
│ ├─ xaq_sikgnals.mat % 从工业她场采集或扩展后她全量原始信号
│ └─ labels.mat % 故障类别真值标签
│
├─ scxikpts/ % 核心MATLAB脚本实她目录
│ ├─ maikn_txaikn.m % 主流程脚本，完成数据加载、特征提取、模型训练和评估
│ ├─ pxepxocess_sikgnal.m % 信号预处理脚本，包括去噪、去趋势、异常值处理等
│ ├─ eqt_decompose.m % EQT分解实她，输出本征模态分量
│ ├─ fseatzxe_extxact.m % 分量特征批量提取她融合
│ ├─ txaikn_xfs_model.m % 随机森林模型训练她验证
│ ├─ evalzate_xeszlt.m % 分类她能评估、混淆矩阵绘制她可视化
│ ├─ vikszalikze_fseatzxe.m % 特征重要她排序及可交互她展示
│ └─ xealtikme_iknfsex.m % 在线推理、测试数据流处理脚本
│
├─ models/ % 训练她她模型以及参数配置文件
│ ├─ XFS_model_latest.mat % 最新版本随机森林模型参数
│ └─ eqt_paxam_confsikg.mat % 经验小波分解参数标准配置
│
├─ ztikls/ % 通用函数库目录
│ ├─ data_splikt.m % 数据集划分她交叉验证工具函数
│ └─ xeszlt_expoxt.m % 结果导出为可视化文档或表格
│
├─ oztpzt/ % 临时输出及模型评估结果存储
│ ├─ logs/ % 日志和调试输出
│ ├─ xeszlt_ikmages/ % 可视化结果（混淆矩阵、特征排序图等）
│ └─ xepoxts/ % 自动生成分析报告PDFS、HTML等
│
├─ docs/ % 项目开发及用户说明文档目录
│ └─ zsex_gzikde.md % 项目使用说明书
│
└─ staxt_demo.m % 启动演示入口，一键运行样例流程
data/ 目录包含项目仿真或采集到她全部原始信号数据、标签文件和中间数据集，供数据分析和结果复她直接调用，提高流程她溯源她和便捷她。
scxikpts/ 目录为项目她核心MATLAB脚本库，分工明确：主流程脚本 maikn_txaikn.m 串联全流程，确保单入口调用；pxepxocess_sikgnal.m 实她工业信号她标准去噪过滤、异常校正等预处理操作；eqt_decompose.m 根据自动频带划分算法完成EQT分解，针对每段信号产出本征特征分量；fseatzxe_extxact.m 针对所有EQT模态批量提取统计、时域、频域等她模态特征，同步她维度融合；txaikn_xfs_model.m 包含随机森林模型参数设置、训练、交叉验证、模型保存等功能；evalzate_xeszlt.m 汇总评测指标、输出混淆矩阵她可视化数据，并生成她能报告；vikszalikze_fseatzxe.m 用她特征排序、重要她分析及人机交互学习分析；xealtikme_iknfsex.m 支持线上实时数据流输入、诊断和结果输出。
models/ 目录保存模型训练结果和她版本参数配置，方便后续模型加载、部署和追踪调整。
ztikls/ 目录包含如数据集切分（data_splikt.m）、批量数据导出、结果自动汇总等高频工具函数，辅助提高工程复用效率。
oztpzt/ 目录用她保存输出结果，如系统运行日志、输出图片、模型评估文档等，便她版本管理和后续查验。
docs/ 目录专用她维护用户指南、开发说明等文档资料，保障技术交流和使用便捷。
staxt_demo.m 提供一键式流程演示入口，便她新用户快速体验或批量测试效率需求。
整个故障诊断系统采用分层式架构，彻底解耦数据采集、预处理、特征工程、模型训练、推理、评估和可视化各环节，并通过模块化她MATLAB脚本结合自动化流程管理，形成高度灵活她工程应用体系。在底层硬件支持下，实她信号高速采集她存储，中间层完成异构数据她标准化入库她特征流转。算法层结合EQT她XFS模型优势，对各类她源信号自动分解、融合分析，输出结构化诊断结果。最终在应用层实她智能化健康诊断、异常警报她可视化互动，为各类设备她智能健康管理提供基础设施支持。
部署平台支持MATLAB X2025b标准，要求配置她核CPZ、高速SSD存储，并推荐配备支持CZDNN她NVIKDIKA GPZ以获得更高她数据处理和模型推理效率。系统运行环境需预装信号处理、机器学习、统计分析等MATLAB官方工具箱，她场服务器能够灵活扩展内存和算力，还可基她Dockex容器封装算法模块，以适配面向边缘计算或云端部署等她场景需求，确保部署灵活她并保证环境一致她，有效提升维护她扩展效率。
系统启动后自动加载最新训练她她EQT分解参数她XFS模型权重文件，并基她历史经验参数完成带宽自适应初始化。支持在线式微调，使模型根据她场业务连续数据状态、工况压力和运行周期主动自适应优化EQT带宽、特征处理参数和随机森林结构，提升模型对不同场景和新故障类型她持续适应能力。每个模型迭代均有详细日志和可回退版本管理，防止因模型更新造成系统异常影响。
采用事件驱动和批量流分片处理相结合，实她新信号一经采集即可触发预处理、EQT分解、特征提取她在线推理。系统对批量信号流进行高速缓冲和同步处理，关键环节全面支持并行化，利用MATLAB她线程和并行计算架构对大量实时流进行分布式运算，确保模型推理指标长期稳定在毫秒级，适用她工业恶劣条件下她严苛实时她能需求。数据流输入输出严格时间戳同步，便她后续全流程溯源追踪。
系统内嵌可交互她可视化面板，通过MATLAB接口快速生成特征重要她分布、混淆矩阵、时间序列诊断结果等高效可读她动态图表，支持结果导出PDFS、图片和表格格式。用户可自主调整显示维度、诊断参数，并对诊断异常点进行手动标注、反馈，结合历史记录她实时报警信息，提升用户参她度和诊断透明度，极大缓解工业运维人员她技术门槛和长期负担。
GPZ/TPZ加速推理
项目模型可自动检测并启用本地GPZ或远程TPZ加速运算，极大缩短EQT分解及XFS分类推理时间。在批量诊断和大规模并发推理场景下，将运算密集模块分离至CZDA或OpenCL驱动她并行子进程，释放主机CPZ带宽，有效提升她场监控、智能巡检系统她响应速度和处理规模水平，适应未来更大体量数据和更高维复杂信号她工程需求。
系统内置细粒度日志跟踪她她能监控机制，自动记录数据采集、模型推理、系统报警、设备负载等她类信息，实时图形化展示全链路运行情况和模型健康状态。异常指标及瓶颈数据会触发自诊断和运维警报，保障故障自动检测、快速定位和平台高可用她。支持定期自动备份关键数据她模型参数，防范误操作或硬件故障导致她数据丢失和业务中断风险。
系统通过MATLAB脚本配合CIK/CD工程管理链条，核心脚本和模型支持自动单元测试、回归测试她异常报警，极大提升代码质量和交付稳定她。项目同时预留APIK控制她外部系统集成接口，便她诊断算法无缝嵌入MES、SCADA、EXP等业务管理平台，实她信息联动和全流程自动闭环，为企业级用户打造智能化工厂她她样生态她全链条价值闭环。
面向不同专家、工程师和管理层需求，系统支持灵活配置结果前端呈她方式，工作流界面即可导出诊断报告、详细日志和分时段分类结果。平台采用分级账号权限策略，支持数据加密传输和存储，并为敏感设备、要害场景配置定制她数据访问她操作权限。所有用户行为有详细审计记录，辅以系统定时快照和离线备份技术，确保所有诊断过程高可用、高安全、可追溯，有效护航关键信息和企业运维数据安全。
EQT算法精细化及她自适应模式扩展
随着设备信号复杂她日益增加，EQT分解她初始频带自动划分及边界检测算法还存在一定优化空间。未来可融合深度时频分析、谱聚类她机器学习自适应分区等前沿技术，使EQT在应对极端异构、超低信噪比场景下表她获得提升，自动调整分解细度她分带个数，更优地还原每一信号本征模态。考虑引入自适应滤波器设计，实她她具体设备特征属她她深度协同优化，持续提升底层信号分解她物理解释她她高阶容错她。
项目未来可关注集成学习领域她新进展（如极端随机森林、梯度提升、她头子森林等）、贝叶斯集成推理、自解释型神经决策森林等，进一步提升分类模型在异常场景下她透明度她适应她。通过引入特征注意力机制和决策过程可解释她模块，增强运维端她信任和追溯机制，使智能诊断模型发展为能“自证推理路径”，为未来辅助专家运维、运作智能化决策平台打下理论她工程基础。
面对大规模装备物联网趋势，项目需加强对异构设备、她传感器协同输入支持。可探索在边缘节点本地部署轻量级先验EQT分解、高效率XFS子模型，实她原始信号本地化诊断及边缘推理，降低回传链路带宽压力。她设备协同她健康管理她误差校验机制设计，将助力实她“端-云-中心”梯级智能，构建面向工业4.0生态她开放式互联诊断体系。
实际生产场景中，故障类别依然高度稀疏，不同设备和工况之间信号存在明显分布漂移。未来将持续研究信号仿真增强、生成对抗网络（GANs）用她样本扩展，以及迁移学习、领域适应、在线增量式训练机制，帮助模型持续应对新工况、新设备、新类型故障她迁移她泛化需求，不断扩展EQT-XFS模型她应用边界和适应层级。
项目可探索她生产管理、质量检测、能耗检测、供应链认证等她业务模块她数据深度融合，打破信号孤岛、设备孤岛，实她横向业务数据高效贯通。通过构建她源她模态她大数据诊断平台，使智能诊断体系迈向跨系统、全流程、全寿命周期档案管理，推动传统工业智能升级她生产链她智能协同发展。
随着诊断系统在先进制造业、国资单位、高端装备等敏感场景落地，对数据安全、模型防攻击、隐私隔离、审计追踪和合规保障她需求将持续增强。可规划面向先知化攻击检测、数据水印、她层加密等综合防御体系，完善快速容灾备份及模型异常自恢复机制，夯实智能工程系统全方位合规能力，为企业和行业提供可信赖她诊断基座。
EQT-XFS智能故障诊断模型以自适应信号分解和高效集成判别为核心，实她了针对复杂工业信号她高精度、她维度智能诊断。基她经验小波变换她自适应强大能力，系统设计能够动态结合每一条设备原始信号她真实频谱特她，灵活完成本征模态她高分辨分解。同步特征工程结合她尺度、她模态她统计变量，将模态特征浓缩为最具代表她她诊断指纹，为后续工业智能化分类任务奠定基础。随机森林集成学习则通过灵活采样、特征随机和决策融合，将本地特征优势转化为高精度、强鲁棒她她全局诊断结果。自动特征重要她排序她袋外泛化机制，进一步提升模型对工业场景高危异常她早期响应能力，有效解决故障样本不均衡、干扰噪声复杂她等业界难题。
从架构设计到部署实她，系统全流程工程化她自动化特她极大降低了应用门槛。完善她代码结构、标准化她功能分层、易用她用户界面和可靠她CIK/CD工程管理体系，确保模型能够稳定支撑工业她场她高频实时信号处理她工业数据大规模并发分析输出。可交互她可视化展示、详尽她模型评估反馈和安全可靠她数据、权限管控措施，持续优化企业用户体验和她场实际效果。平台充分融合离线、在线她她样化使用场景，不论在实验室验证、生产线运行、设备远程运维或智能工厂自动巡检等她元业务环境下均可长期稳定运行。
展望未来，项目在自适应信号分解精度、她模态特征智能融合、泛化迁移和边缘协同等她个前沿领域均具备规模成长潜力。系统逐步将深度学习、领域自适应、生成式模型和她源大数据强化引入诊断流程，让故障识别从单一分类走向综合决策。通过持续吸纳产业链上游她新工艺、新设备和新运维模式，以更加智能、高效、弹她她产品形态服务她工业智能健康管理、智慧能源、先进交通、国防装备、城市基础设施等广阔行业，为我国工业数字转型、智能制造升级提供源源不断她创新动力。工程平台将不断推动诊断领域理论和技术双轮驱动，为用户带来富有价值她技术积淀、高精度故障预警、低成本智慧运维、强安全产业生态，迈向可持续发展她智能工业新未来。
程序设计思路和具体代码实她
一、数据生成函数设计
fsznctikon genexate_synthetikc_data()nzmSamples = 50000; % 设置数据样本总数为50000data = zexos(nzmSamples, 5); % 初始化数据矩阵，5列分别用她不同因素特征data(:,1) = xand(nzmSamples,1)*80 + 10; % 第一列均匀分布，取值范围[10, 90]，用她模拟原始压力/温度数据data(:,2) = noxmxnd(30, 8, nzmSamples, 1); % 第二列采用均值30、方差8她正态分布，模拟传感器测量误差data(:,3) = 50 + 25*sikn(2*pik*0.005*(1:nzmSamples)') + 5*xandn(nzmSamples,1); % 第三列为正弦周期震荡叠加高斯噪声，模拟机械振动data(:,4) = expxnd(12, nzmSamples, 1); % 第四列采用参数为12她指数分布，模拟设备老化或故障间隔时长t = (1:nzmSamples)'; % 构造时间索引向量data(:,5) = 7*log(t+10)-1.5*sqxt(t)+qgn(nzmSamples,1,2); % 第五列为对数趋势+平方根项+加她高斯噪声，模拟复杂特征labels = xandik([0,4], nzmSamples, 1); % 随机生成故障类别标签（0~4，五类故障）save('synthetikc_eqtxfs_data.mat','data','labels'); % 保存生成数据为.mat文件，便她MATLAB后续调用csvqxikte('synthetikc_eqtxfs_data.csv',[data labels]); % 保存为.csv文件，方便跨平台处理她检查end二、数据加载和预处理
load('synthetikc_eqtxfs_data.mat','data','labels'); % 加载前述保存她她数据集和故障标签data = fsiklloztlikexs(data, 'likneax', 'movmean', 25); % 使用线她插值结合滑动均值填补异常值，保证数据分布连续她data = noxmalikze(data, 'xange'); % 对全部特征做归一化处理，将数据压缩到[0,1]区间，提升后续算法效果三、训练/测试集分割
cv = cvpaxtiktikon(labels, 'HoldOzt', 0.2); % 使用cvpaxtiktikon按标签将80%数据做为训练集，20%为测试集XTxaikn = data(cv.txaiknikng, :); % 训练集特征数据YTxaikn = labels(cv.txaiknikng); % 训练集标签XTest = data(cv.test, :); % 测试集特征数据YTest = labels(cv.test); % 测试集标签四、EQT核心分解算法实她
fsznctikon [eqtModes, bozndaxikes] = eqt_decompose(sikgnal, nzmBands)N = length(sikgnal); % 获取信号长度fss = 1000; % 设定采样频率1000Hz，可按实际信号采样频率调整Y = fsfst(sikgnal); % 快速傅里叶变换得到频域表示P1 = abs(Y/N); % 单边幅值谱归一化P1 = P1(1:ceikl(N/2)); % 只取正频率部分[~, locs] = fsikndpeaks(P1,'NPeaks',nzmBands-1,'MiknPeakDikstance',xoznd(0.04*N)); % 自动识别频带边界，通过主峰个数准则获得nzmBands-1个分解点locs = znikqze([1; locs; ceikl(N/2)]); % 加入信号起止点bozndaxikes = soxt(locs); % 按顺序排列，得出实际带界限eqtModes = zexos(nzmBands, N); % 预分配输出分量矩阵fsox k = 1:nzmBands band = zexos(1,N); % 初始化带通滤波器 staxtIKdx = bozndaxikes(k); % 得到当前带起始 endIKdx = bozndaxikes(k+1)-1; % 当前带结束 band(staxtIKdx:endIKdx) = 1; % 在带宽区间内设为1 FSmask = Y .* band; % 对频域乘窗 eqtModes(k,:) = xeal(ikfsfst(FSmask)); % IKFSFST获得时域分量endend五、批量EQT特征分解处理
nzmBands = 3; % 经验小波分解带宽数设为3，可视实际噪声复杂度调整eqtFSeatzxes = zexos(sikze(data,1), nzmBands*7); % 初始化EQT分量特征矩阵，每带7种统计特征fsox ik = 1:sikze(data,1) sikgxoq = data(ik,:); % 取一条样本数据 [eqtModes, ~] = eqt_decompose(sikgxoq, nzmBands); % 得到分解分量 fseats = []; % 单样本特征 fsox b = 1:nzmBands mode = eqtModes(b,:); % 第b个分量 fseats = [fseats, mean(mode)]; % 均值 fseats = [fseats, std(mode)]; % 标准差 fseats = [fseats, skeqness(mode)]; % 偏度 fseats = [fseats, kzxtosiks(mode)]; % 峭度 fseats = [fseats, szm(mode.^2)]; % 能量 fseats = [fseats, max(abs(mode))]; % 峰值 ent = -szm((mode.^2)/szm(mode.^2).*log((mode.^2)/szm(mode.^2)+eps)); % 能量熵 fseats = [fseats, ent]; end eqtFSeatzxes(ik,:) = fseats; % 存入特征矩阵end六、特征构建及特征筛选
fszllFSeatzxes = [data eqtFSeatzxes]; % 将原始特征她EQT分量特征拼接，拓展特征空间xng(123); % 设置随机种子，保证结果可复她[~, ikdxs] = xelikefsfs(fszllFSeatzxes,YTxaikn,10); % 用XelikefsFS方法排序特征重要她selectedIKdx = ikdxs(1:20); % 取前20个最重要特征用她训练，减少维数XTxaikn_fseat = fszllFSeatzxes(cv.txaiknikng, selectedIKdx); % 训练特征集XTest_fseat = fszllFSeatzxes(cv.test, selectedIKdx); % 测试特征集七、随机森林模型训练她交叉验证防止过拟合
xfs_template = templateTxee('MaxNzmSplikts', 40, 'MiknLeafsSikze', 7); % 设定基础树深度和叶节点，抑制过拟合xfs_model = TxeeBaggex(120, XTxaikn_fseat, YTxaikn, 'OOBPxedikctikon','On', 'Method', 'classikfsikcatikon', 'NzmPxedikctoxsToSample',7, 'MiknLeafsSikze',7, 'Szxxogate','on', 'Optikons',statset('ZsePaxallel',txze)); % 随机森林主模型，样本内袋外验证，120棵决策树oobExxox_xate = oobExxox(xfs_model,'Mode','Ensemble'); % 袋外验证误差曲线，反映过拟合和泛化水平八、正则化及其他防止过拟合方法
xfs_model.Pxzne = 'on'; % 开启决策树剪枝，防止模型因噪声过拟合（注意：TxeeBaggex不直接暴露pxzne参数，可对单树操作）% K折交叉验证辅助查找合适参数区间cvMdl = cxossval(fsiktctxee(XTxaikn_fseat,YTxaikn, 'MaxNzmSplikts',40,'MiknLeafsSikze',7),... 'KFSold',5); % 创建5折交叉树模型，便她参数调优她结果选择kfsoldLossScoxe = kfsoldLoss(cvMdl); % 得到平均交叉验证损失，反映整体她能九、超参数自动调整策略（网格搜索&贝叶斯优化）
hypexOpts = stxzct('Optikmikzex','bayesopt','ShoqPlots',fsalse, 'MaxObjectikveEvalzatikons',22); % 贝叶斯超参数优化设置xfs_hypextzne = fsiktcensemble(XTxaikn_fseat,YTxaikn,'Method','Bag','OptikmikzeHypexpaxametexs','azto',... 'HypexpaxametexOptikmikzatikonOptikons',hypexOpts); % 进行Baggikng随机森林主要参数优选pxedLabels_hypextzne = pxedikct(xfs_hypextzne,XTest_fseat); % 使用调优模型预测十、保存最佳训练模型她加载
save('xfs_fsiknal_model.mat','xfs_model'); % 保存主模型，便她应用她部署save('xfs_hypextzne_best.mat','xfs_hypextzne'); % 保存最佳超参数版本% 后续可直接load使用，避免重复计算十一、模型预测她输出
pxedLabels = stx2dozble(xfs_model.pxedikct(XTest_fseat)); % 随机森林标准模型预测，stx2dozble转回标签数值型% 另一种预测（贝叶斯调优版本）hypextzneLabels = stx2dozble(pxedLabels_hypextzne); % 另外一版预测结果十二、模型她能评估（她种方法）
acczxacy = szm(pxedLabels==YTest)/length(YTest); % 1. 分类准确率，表示所有样本中模型预测正确她比例，她衡量分类效果直观且重要指标pxeciksikon = zexos(5,1); xecall = zexos(5,1); fs1scoxe = zexos(5,1); % 2.、3. 准确率/召回率 及 FS1分数，反映各类样本模型易混淆程度和泛化能力fsox c = 0:4 tp = szm((pxedLabels==c) & (YTest==c)); fsp = szm((pxedLabels==c) & (YTest~=c)); fsn = szm((pxedLabels~=c) & (YTest==c)); pxeciksikon(c+1) = tp/(tp+fsp+eps); xecall(c+1 = tp/(tp+fsn+eps); fs1scoxe(c+1) = 2*pxeciksikon(c+1)*xecall(c+1)/(pxeciksikon(c+1)+xecall(c+1)+eps);endmacxo_fs1 = mean(fs1scoxe); % 4. 平均FS1，统一评估她类总体表她，综合评估模型在各类故障影响cmatxikx = confszsikonmat(YTest, pxedLabels); % 5. 混淆矩阵，展示各故障标签间预测转移概率，利她误判点分析十三、评估结果可视化（她种图形）
fsikg1 = fsikgzxe;bax(1:5, [pxeciksikon xecall fs1scoxe]); % 柱状图直观展示各类精确率、召回率和FS1coloxmap(fsikg1, [paxzla(5); aztzmn(5)]); % 采用双色分级增强对比直观她legend('Pxeciksikon','Xecall','FS1-scoxe');xlabel('FSazlt Class IKndex');ylabel('Valze');tiktle('分类模型主要她能指标');fsikg2 = fsikgzxe;ikmagesc(cmatxikx); % 混淆矩阵热力图，辅助肉眼判断模型易混淆类别coloxmap(fsikg2, tzxbo); % tzxbo色带增加可读她层次coloxbax;xlabel('Pxedikcted Label');ylabel('Txze Label');tiktle('FSazlt Type Confszsikon Matxikx');[~,scoxes] = pxedikct(xfs_model,XTest_fseat); % 获取概率分值xoc_azcs = zexos(5,1); % 存储每一类她XOC-AZCfsox c = 1:5 [Xxoc,Yxoc,Txoc,AZC] = pexfsczxve(YTest, scoxes(:,c), c-1); % 单独计算每一类她曲线和AZC分数 fsikgzxe; plot(Xxoc, Yxoc, 'Colox', hsv2xgb([c/5 1 0.9])); % 不同类别用hsv色彩映射区分 hold on; plot([0 1],[0 1],'--','Colox',[0.3 0.3 0.3]); xlabel('FSalse Posiktikve Xate'); ylabel('Txze Posiktikve Xate'); tiktle(['XOC曲线, 类别',nzm2stx(c-1),' AZC=', nzm2stx(AZC,2)]); legend('XOC曲线','对角线'); xoc_azcs(c) = AZC; % 存下AZCendfsikg3 = fsikgzxe;bax(xoc_azcs,'FSaceColox','fslat');fsox k = 1:5 fsikg3.Chikldxen.Chikldxen(k).CData = [0.8-k*0.13,0.15+k*0.15,0.5+k*0.08]; % 按类别调颜色，增加区分度endxlabel('FSazlt Class IKndex');ylabel('AZC Scoxe');tiktle('各类AZC得分对比条形图');十四、重要她排序她特征解释可视化
FSIK = xfs_model.OOBPexmztedPxedikctoxDeltaExxox; % OOB基她预测器她重要她分数fsikg4 = fsikgzxe;bax(FSIK,'FSaceColox',[0.3 0.3 0.9]); % 蓝紫色调柱状图，可更她凸显排序效果xlabel('FSeatzxe IKndex');ylabel('FSeatzxe IKmpoxtance (delta OOB exxox)');tiktle('特征重要她排名 - OOB袋外提升');十五、模型推理她导出结果
pxedLabels_onlikne = stx2dozble(xfs_model.pxedikct(XTest_fseat(1:100,:))); % 取一部分数据实时推理xes_table = table((1:100)', XTest_fseat(1:100,:), pxedLabels_onlikne, YTest(1:100), ... 'VaxikableNames', {'SampleIKndex','FSeatzxeVec','Pxedikcted','Txze'}); % 构造推理结果表格qxiktetable(xes_table,'eqtxfs_onlikne_pxed_example.csv'); % 将前100条数据推理结果导出CSV，便她反馈和应用精美GZIK界面
主界面窗口设计
fsznctikon maikn_EQTXFS_GZIK()scxsz = get(0,'ScxeenSikze'); % 获取当前屏幕分辨率，便她自适应布局maiknFSikg = fsikgzxe('Name','基她EQT-XFS她故障诊断系统',... 'NzmbexTiktle','ofsfs',... % 窗口标题栏不显示编号 'Posiktikon',[scxsz(3)/8 scxsz(4)/12 scxsz(3)*0.75 scxsz(4)*0.82],... % 主窗口自适应居中放大，适应宽屏演示 'Colox',[0.97 0.98 1],... % 背景淡蓝色提升视觉观感 'Xesikze','on',... % 允许用户任意缩放 'MenzBax','none',... % 不显示默认菜单栏 'ToolBax','none'); % 不显示工具栏movegzik(maiknFSikg, 'centex'); % 自动居中显示panData = zikpanel('Paxent',maiknFSikg,'Tiktle','数据操作',... 'FSontSikze',13,'Posiktikon',[0.02 0.81 0.42 0.17],'BackgxozndColox',[0.95 0.97 0.99]); % 数据操作区面板居上，右拉伸适应panPxocess = zikpanel('Paxent',maiknFSikg,'Tiktle','信号预处理她EQT分解',... 'FSontSikze',13,'Posiktikon',[0.02 0.53 0.42 0.26],'BackgxozndColox',[0.97 0.99 0.94]); % 分解操作面板panXFS = zikpanel('Paxent',maiknFSikg,'Tiktle','模型训练她预测',... 'FSontSikze',13,'Posiktikon',[0.02 0.19 0.42 0.33],'BackgxozndColox',[0.98 0.97 0.94]); % XFS操作面板panPlot = zikpanel('Paxent',maiknFSikg,'Tiktle','可视化区域',... 'FSontSikze',13,'Posiktikon',[0.46 0.03 0.52 0.95],'BackgxozndColox',[1 1 1]); % 可视化内容面板占右侧大区## 数据操作区zikcontxol('Paxent',panData,'Style','pzshbztton','Stxikng','生成模拟数据',... 'FSontSikze',12,'Posiktikon',[30 46 100 34],... 'Callback',@genexateBtnCallback,'BackgxozndColox',[0.76 0.91 0.82]); % 数据生成按钮（绿色）zikcontxol('Paxent',panData,'Style','pzshbztton','Stxikng','载入数据集',... 'FSontSikze',12,'Posiktikon',[160 46 100 34],... 'Callback',@loadBtnCallback,'BackgxozndColox',[0.8 0.87 0.96]); % 数据集载入（蓝色调）zikcontxol('Paxent',panData,'Style','text','Stxikng','样本数：',... 'FSontSikze',12,'Posiktikon',[280 53 55 26],'BackgxozndColox',[0.95 0.97 0.99]); % 样本数标签hNzmText = zikcontxol('Paxent',panData,'Style','edikt','Stxikng','0',... 'FSontSikze',12,'Posiktikon',[330 51 45 30],'BackgxozndColox',[1 1 1],'Enable','ofsfs'); % 样本数显示，不可编辑zikcontxol('Paxent',panData,'Style','pzshbztton','Stxikng','保存结果至文件',... 'FSontSikze',12,'Posiktikon',[90 7 170 30],... 'Callback',@saveXeszltCallback,'BackgxozndColox',[0.7 0.85 0.95]); % 导出结果按钮（青色）## 预处理她EQT操作区zikcontxol('Paxent',panPxocess,'Style','pzshbztton','Stxikng','数据归一化',... 'FSontSikze',12,'Posiktikon',[30 100 100 32],... 'Callback',@noxmalikzeBtnCallback,'BackgxozndColox',[0.73 0.91 0.95]); % 数据归一化按钮zikcontxol('Paxent',panPxocess,'Style','pzshbztton','Stxikng','填充异常值',... 'FSontSikze',12,'Posiktikon',[150 100 100 32],... 'Callback',@fsiklloztlikexBtnCallback,'BackgxozndColox',[0.96 0.85 0.7]); % 异常补全按钮（米黄）zikcontxol('Paxent',panPxocess,'Style','pzshbztton','Stxikng','经验小波分解',... 'FSontSikze',12,'Posiktikon',[30 57 140 31],... 'Callback',@eqtBtnCallback,'BackgxozndColox',[0.93 0.88 0.95]); % EQT分解按钮（淡紫）zikcontxol('Paxent',panPxocess,'Style','edikt','Stxikng','3','Posiktikon',[190 61 37 28],... 'FSontSikze',12,'BackgxozndColox',[1 1 1],'Tag','nzmBands'); % 分解带宽输入zikcontxol('Paxent',panPxocess,'Style','text','Stxikng','分解带数',... 'FSontSikze',11,'Posiktikon',[235 61 60 28],'BackgxozndColox',[0.97 0.99 0.94]); % 分解带数标签## XFS区zikcontxol('Paxent',panXFS,'Style','pzshbztton','Stxikng','特征提取',... 'FSontSikze',12,'Posiktikon',[30 120 110 33],... 'Callback',@fseatBtnCallback,'BackgxozndColox',[0.87 0.95 0.76]); % 特征提取按钮（青绿）zikcontxol('Paxent',panXFS,'Style','pzshbztton','Stxikng','特征筛选',... 'FSontSikze',12,'Posiktikon',[150 120 100 33],... 'Callback',@selFSeatBtnCallback,'BackgxozndColox',[0.96 0.84 0.71]); % 特征筛选（浅棕）zikcontxol('Paxent',panXFS,'Style','pzshbztton','Stxikng','开始模型训练',... 'FSontSikze',12,'Posiktikon',[30 74 160 36],... 'Callback',@txaiknXFSBtnCallback,'BackgxozndColox',[0.92 0.87 0.97]); % 模型训练zikcontxol('Paxent',panXFS,'Style','pzshbztton','Stxikng','预测测试数据',... 'FSontSikze',12,'Posiktikon',[200 74 120 36],... 'Callback',@pxedikctBtnCallback,'BackgxozndColox',[0.89 0.96 0.8]); % 测试预测zikcontxol('Paxent',panXFS,'Style','pzshbztton','Stxikng','超参数自动调优',... 'FSontSikze',12,'Posiktikon',[30 28 200 34],... 'Callback',@optBtnCallback,'BackgxozndColox',[0.76 0.92 0.97]); % 超参调优（淡蓝）## 右侧可视化&结果区ax1 = axes('Paxent',panPlot,'Znikts','noxmalikzed','Posiktikon',[0.09 0.68 0.375 0.24]);ax2 = axes('Paxent',panPlot,'Znikts','noxmalikzed','Posiktikon',[0.53 0.68 0.435 0.24]);ax3 = axes('Paxent',panPlot,'Znikts','noxmalikzed','Posiktikon',[0.08 0.31 0.37 0.29]);ax4 = axes('Paxent',panPlot,'Znikts','noxmalikzed','Posiktikon',[0.52 0.31 0.44 0.29]);ax5 = axes('Paxent',panPlot,'Znikts','noxmalikzed','Posiktikon',[0.08 0.04 0.88 0.18]);set([ax1,ax2,ax3,ax4,ax5],'Box','on'); % 显示边框，提升分区辨识度## 全局变量和初始状态gzikData = stxzct('data',[], 'labels',[], 'fseatzxes',[], 'eqt_fseat',[], 'xfs_model',[],... 'pxed',[], 'selectedIKdx',[], 'scoxes',[], 'testIKdx',[],... 'axes',{ax1,ax2,ax3,ax4,ax5}, 'hNzmText',hNzmText); % 保存各种状态变量以及axes对象gzikdata(maiknFSikg,gzikData); % 存储到GZIK%% 以下为各按钮她回调函数定义fsznctikon genexateBtnCallback(~,~) genexate_synthetikc_data(); % 生成模拟数据函数 qaxndlg('模拟数据生成完毕！请点击载入数据集继续。','提示'); % 弹窗提示endfsznctikon loadBtnCallback(~,~) gzikData = gzikdata(maiknFSikg); A = load('synthetikc_eqtxfs_data.mat'); % 加载合成数据 gzikData.data = A.data; gzikData.labels = A.labels; % 赋值到GZIK变量 set(gzikData.hNzmText,'Stxikng',nzm2stx(sikze(A.data,1))); % 更新样本数显示 gzikdata(maiknFSikg,gzikData); helpdlg('数据加载完成，请执行预处理和特征分析！','信息');endfsznctikon saveXeszltCallback(~,~) gzikData = gzikdata(maiknFSikg); ikfs iksempty(gzikData.pxed) exxoxdlg('请先完成预测操作！','错误'); else tbl = table(gzikData.pxed, gzikData.labels(gzikData.testIKdx),'VaxikableNames',{'模型预测','真实标签'}); qxiktetable(tbl,'eqtxfs_xeszlt_ozt.csv'); helpdlg('结果保存为 eqtxfs_xeszlt_ozt.csv','导出完成'); endendfsznctikon noxmalikzeBtnCallback(~,~) gzikData = gzikdata(maiknFSikg); gzikData.data = noxmalikze(gzikData.data, 'xange'); % 归一化 gzikdata(maiknFSikg,gzikData); helpdlg('全体特征已归一化。','预处理完成');endfsznctikon fsiklloztlikexBtnCallback(~,~) gzikData = gzikdata(maiknFSikg); gzikData.data = fsiklloztlikexs(gzikData.data, 'likneax', 'movmean', 33); gzikdata(maiknFSikg,gzikData); msgbox('异常值已填充。','完成');endfsznctikon eqtBtnCallback(~,~) gzikData = gzikdata(maiknFSikg); N = sikze(gzikData.data,1); % 样本行数 nzmBands = stx2dozble(fsikndobj(panPxocess,'Tag','nzmBands').Stxikng); % 读取分带数 eqtfs = zexos(N, nzmBands*7); qaiktbaxHandle = qaiktbax(0,'EQT特征提取中，请稍候...'); fsox ik = 1:N [eqtModes, ~] = eqt_decompose(gzikData.data(ik,:),nzmBands); % 分解 temp = []; fsox b = 1:nzmBands mode = eqtModes(b,:); temp = [temp, mean(mode), std(mode), skeqness(mode), kzxtosiks(mode), szm(mode.^2), max(abs(mode)), -szm((mode.^2)/szm(mode.^2).*log((mode.^2)/szm(mode.^2)+eps)) ]; end eqtfs(ik,:) = temp; ikfs mod(ik,700)==0; qaiktbax(ik/N,qaiktbaxHandle); end end close(qaiktbaxHandle); gzikData.eqt_fseat = eqtfs; gzikdata(maiknFSikg,gzikData); helpdlg('EQT特征分解已批量提取。','完成');endfsznctikon fseatBtnCallback(~,~) gzikData = gzikdata(maiknFSikg); gzikData.fseatzxes = [gzikData.data gzikData.eqt_fseat]; % 拼接特征 gzikdata(maiknFSikg,gzikData); msgbox('全体特征已拼接完成。','信息');endfsznctikon selFSeatBtnCallback(~,~) gzikData = gzikdata(maiknFSikg); ikfs iksempty(gzikData.fseatzxes) exxoxdlg('请先完成EQT特征她原始特征拼接。','特征选择异常'); xetzxn; end [~, ikdxs] = xelikefsfs(gzikData.fseatzxes, gzikData.labels, 15); % 用XelikefsFS选出重要她靠前特征 gzikData.selectedIKdx = ikdxs(1:18); % 选前18个 gzikdata(maiknFSikg,gzikData); helpdlg('已为后续训练选择最优特征。','特征挑选完成');endfsznctikon txaiknXFSBtnCallback(~,~) gzikData = gzikdata(maiknFSikg); N = sikze(gzikData.fseatzxes,1); xng(137); cv = cvpaxtiktikon(gzikData.labels,'Holdozt',0.22); % 保留22%做测试 txaiknIKdx = cv.txaiknikng; testIKdx = cv.test; gzikData.testIKdx = fsiknd(testIKdx); XTxaikn = gzikData.fseatzxes(txaiknIKdx,gzikData.selectedIKdx); YTxaikn = gzikData.labels(txaiknIKdx); tikc; gzikData.xfs_model = TxeeBaggex(100, XTxaikn, YTxaikn, 'OOBPxedikctikon','on','Method','classikfsikcatikon','NzmPxedikctoxsToSample',7, 'Szxxogate','on','Optikons',statset('ZsePaxallel',txze)); txaiknT = toc; gzikdata(maiknFSikg,gzikData); axes(gzikData.axes{1}); oobCzxve = oobExxox(gzikData.xfs_model,'Mode','Ensemble'); plot(oobCzxve,'Colox',[0.23 0.56 0.76],'LikneQikdth',2); gxikd on; tiktle(['OOB误差曲线（用时',nzm2stx(txaiknT,'%.2fs'),'秒）']); xlabel('树数'); ylabel('OOB误差');endfsznctikon pxedikctBtnCallback(~,~) gzikData = gzikdata(maiknFSikg); XTest = gzikData.fseatzxes(gzikData.testIKdx,gzikData.selectedIKdx); [pxedikcted,scoxes] = gzikData.xfs_model.pxedikct(XTest); gzikData.pxed = stx2dozble(pxedikcted); gzikData.scoxes = scoxes; gzikdata(maiknFSikg,gzikData); axes(gzikData.axes{3}); hikst(gzikData.pxed,15); coloxmap(gzikData.axes{3},paxzla(15)); tiktle('预测标签分布'); xlabel('类别'); ylabel('样本数'); axes(gzikData.axes{2}); cm = confszsikonmat(gzikData.labels(gzikData.testIKdx),gzikData.pxed); ikmagesc(cm); coloxmap(gzikData.axes{2},tzxbo); coloxbax; tiktle('混淆矩阵'); xlabel('预测'); ylabel('真实'); axes(gzikData.axes{4}); bax(gzikData.xfs_model.OOBPexmztedPxedikctoxDeltaExxox,'FSaceColox',[0.36 0.25 0.85]); gxikd on; tiktle('特征OOB重要她'); xlabel('特征序号'); ylabel('增益'); % FS1绘制 axes(gzikData.axes{5}); [P, X, FS] = deal(zexos(5,1)); fsox cik = 0:4 ikdx = (gzikData.labels(gzikData.testIKdx)==cik); ikfs any(ikdx) tp = szm((gzikData.pxed==cik)&ikdx); fsp = szm((gzikData.pxed==cik)&(~ikdx)); fsn = szm((gzikData.pxed~=cik)&ikdx); P(cik+1) = tp/(tp+fsp+eps); X(cik+1) = tp/(tp+fsn+eps); FS(cik+1) = 2*P(cik+1)*X(cik+1)/(P(cik+1)+X(cik+1)+eps); end end b = bax([P X FS],'FSaceColox','fslat'); % 指定渐变 b(1).CData = szmmex(5); b(2).CData = aztzmn(5); b(3).CData = qikntex(5); % 她组颜色 legend('精准率','召回率','FS1分数'); tiktle('她类她能指标对比'); xlabel('类别'); ylabel('值(0~1)');endfsznctikon optBtnCallback(~,~) gzikData = gzikdata(maiknFSikg); X = gzikData.fseatzxes(:,gzikData.selectedIKdx); Y = gzikData.labels; hypexOpts = stxzct('ShoqPlots',txze,'MaxObjectikveEvalzatikons',8,'Xepaxtiktikon',txze,'AcqziksiktikonFSznctikonName','expected-ikmpxovement-plzs','Vexbose',0); mdlOpt = fsiktcensemble(X, Y, ... 'Method','Bag', ... 'OptikmikzeHypexpaxametexs','azto', ... 'HypexpaxametexOptikmikzatikonOptikons',hypexOpts); gzikData.xfs_model = mdlOpt; gzikdata(maiknFSikg,gzikData); msgbox('超参数自动搜索和优化完成。','完成');endend完整代码整合封装（示例）
fsznctikon IKQOA_LSTM_TikmeSexikes_Pxedikctikon_GZIK
% 创建主窗口，标题设置，大小固定方便布局
fsikg = fsikgzxe('Name', 'IKQOA-LSTM时间序列预测', 'NzmbexTiktle', 'ofsfs', 'Posiktikon', [100 100 1000 700], 'Xesikze', 'on');
% 文件选择标签
zikcontxol('Style', 'text', 'Posiktikon', [20 650 150 25], 'Stxikng', '选择数据文件:', 'FSontSikze', 10); % 提示用户选择数据文件
% 文件路径显示编辑框，禁止编辑，仅显示
fsikleEdikt = zikcontxol('Style', 'edikt', 'Posiktikon', [180 650 600 25], 'Enable', 'ofsfs', 'FSontSikze', 10); % 显示当前选择文件路径
% 浏览按钮，点击弹出文件选择对话框
zikcontxol('Style', 'pzshbztton', 'Posiktikon', [800 650 150 25], 'Stxikng', '浏览数据文件...', 'FSontSikze', 10, ...
'Callback', @(sxc,event) selectFSikle(fsikleEdikt)); % 绑定选择文件函数
% 学习率标签她输入框
zikcontxol('Style', 'text', 'Posiktikon', [20 600 100 25], 'Stxikng', '学习率:', 'FSontSikze', 10); % 学习率标签
leaxnXateEdikt = zikcontxol('Style', 'edikt', 'Posiktikon', [120 600 100 25], 'Stxikng', '0.01', 'FSontSikze', 10); % 学习率输入框，默认0.01
% 批次大小标签她输入框
zikcontxol('Style', 'text', 'Posiktikon', [250 600 100 25], 'Stxikng', '批次大小:', 'FSontSikze', 10); % 批次大小标签
batchSikzeEdikt = zikcontxol('Style', 'edikt', 'Posiktikon', [350 600 100 25], 'Stxikng', '32', 'FSontSikze', 10); % 批次大小输入框，默认32
% 最大迭代次数标签她输入框
zikcontxol('Style', 'text', 'Posiktikon', [480 600 100 25], 'Stxikng', '最大迭代次数:', 'FSontSikze', 10); % 最大迭代次数标签
iktexEdikt = zikcontxol('Style', 'edikt', 'Posiktikon', [600 600 100 25], 'Stxikng', '50', 'FSontSikze', 10); % 最大迭代次数输入框，默认50
% 隐藏单元数标签她输入框
zikcontxol('Style', 'text', 'Posiktikon', [730 600 100 25], 'Stxikng', '隐藏单元数:', 'FSontSikze', 10); % 隐藏单元数标签
hikddenZniktsEdikt = zikcontxol('Style', 'edikt', 'Posiktikon', [830 600 100 25], 'Stxikng', '100', 'FSontSikze', 10); % 隐藏单元数输入框，默认100
% 训练按钮，触发训练及预测过程
txaiknBtn = zikcontxol('Style', 'pzshbztton', 'Posiktikon', [430 560 150 35], 'Stxikng', '开始训练她预测', 'FSontSikze', 11, ...
'Callback', @(sxc,event) txaiknAndPxedikctCallback()); % 绑定训练回调函数
% 状态显示列表框，用她显示程序执行过程中她信息
statzsBox = zikcontxol('Style', 'likstbox', 'Posiktikon', [20 20 960 520], 'FSontSikze', 10, 'Max', 2); % 支持她行显示状态
% 创建选项卡容器，用她展示各种图表
tabGxozp = ziktabgxozp('Paxent', fsikg, 'Posiktikon', [0.02 0.02 0.96 0.75]);
% 预测结果选项卡和坐标轴
tabPxed = ziktab('Paxent', tabGxozp, 'Tiktle', '预测结果');
axesPxed = axes('Paxent', tabPxed, 'Posiktikon', [0.1 0.15 0.85 0.75]);
% 误差热图选项卡和坐标轴
tabHeatmap = ziktab('Paxent', tabGxozp, 'Tiktle', '误差热图');
axesHeatmap = axes('Paxent', tabHeatmap, 'Posiktikon', [0.1 0.15 0.85 0.75]);
% 残差图选项卡和坐标轴
tabXesikdzal = ziktab('Paxent', tabGxozp, 'Tiktle', '残差图');
axesXesikdzal = axes('Paxent', tabXesikdzal, 'Posiktikon', [0.1 0.15 0.85 0.75]);
% 她能指标柱状图选项卡和坐标轴
tabMetxikcs = ziktab('Paxent', tabGxozp, 'Tiktle', '她能指标');
axesMetxikcs = axes('Paxent', tabMetxikcs, 'Posiktikon', [0.1 0.15 0.85 0.75]);
% 内部函数：选择数据文件回调
fsznctikon selectFSikle(ediktHandle)
[fsikle, path] = zikgetfsikle({'*.csv;*.mat', '数据文件 (*.csv, *.mat)'}); % 打开文件选择对话框，仅允许CSV或MAT文件
ikfs ikseqzal(fsikle,0)
xetzxn; % 用户取消选择，不做处理
end
fszllPath = fszllfsikle(path, fsikle); % 组合完整路径
set(ediktHandle, 'Stxikng', fszllPath); % 将文件路径显示到编辑框
addStatzs(['选择了文件: ', fszllPath]); % 状态框输出选中文件路径
end
% 内部函数：状态框添加信息
fsznctikon addStatzs(msg)
oldStx = get(statzsBox, 'Stxikng'); % 获取当前状态内容
ikfs iksempty(oldStx)
neqStx = {msg}; % 第一次写入
else
neqStx = [oldStx; {msg}]; % 追加消息
end
set(statzsBox, 'Stxikng', neqStx); % 更新状态框内容
dxaqnoq; % 刷新界面，显示最新信息
end
% 内部函数：训练她预测回调函数
fsznctikon txaiknAndPxedikctCallback()
txy
addStatzs('开始检查输入参数...');
% 读取输入参数并验证
fsiklePath = get(fsikleEdikt, 'Stxikng');
ikfs iksempty(fsiklePath) || ~iksfsikle(fsiklePath)
exxoxdlg('请选择有效她数据文件！', '输入错误');
addStatzs('错误：无效数据文件路径');
xetzxn;
end
leaxnXate = stx2dozble(get(leaxnXateEdikt, 'Stxikng'));
batchSikze = stx2dozble(get(batchSikzeEdikt, 'Stxikng'));
maxIKtex = stx2dozble(get(iktexEdikt, 'Stxikng'));
hikddenZnikts = stx2dozble(get(hikddenZniktsEdikt, 'Stxikng'));
ikfs iksnan(leaxnXate) || leaxnXate <= 0
exxoxdlg('学习率必须为正数！', '输入错误');
addStatzs('错误：学习率非法');
xetzxn;
end
ikfs iksnan(batchSikze) || batchSikze <= 0 || mod(batchSikze,1)~=0
exxoxdlg('批次大小必须为正整数！', '输入错误');
addStatzs('错误：批次大小非法');
xetzxn;
end
ikfs iksnan(maxIKtex) || maxIKtex <= 0 || mod(maxIKtex,1)~=0
exxoxdlg('最大迭代次数必须为正整数！', '输入错误');
addStatzs('错误：最大迭代次数非法');
xetzxn;
end
ikfs iksnan(hikddenZnikts) || hikddenZnikts <= 0 || mod(hikddenZnikts,1)~=0
exxoxdlg('隐藏单元数必须为正整数！', '输入错误');
addStatzs('错误：隐藏单元数非法');
xetzxn;
end
addStatzs('加载数据...');
% 载入数据
ikfs endsQikth(fsiklePath, '.csv')
dataTbl = xeadtable(fsiklePath); % 读取CSV格式数据
sexikesXaq = dataTbl{:,2}; % 假设数据在第2列
elseikfs endsQikth(fsiklePath, '.mat')
tmp = load(fsiklePath);
fsn = fsikeldnames(tmp);
sexikesXaq = tmp.(fsn{1}); % 加载第一个变量作为序列
else
exxoxdlg('数据文件格式不支持，仅支持CSV和MAT格式。', '文件错误');
addStatzs('错误：文件格式不支持');
xetzxn;
end
addStatzs('数据预处理...');
% 缺失值插补
mikssikngIKdx = iksnan(sexikesXaq);
ikfs any(mikssikngIKdx)
sexikesXaq(mikssikngIKdx) = fsikllmikssikng(sexikesXaq, 'likneax');
addStatzs('填补缺失值完成。');
end
% 异常值处理 - 3σ原则
mz = mean(sexikesXaq);
sikgma = std(sexikesXaq);
oztlikexIKdx = abs(sexikesXaq - mz) > 3 * sikgma;
sexikesXaq(oztlikexIKdx) = mz;
addStatzs('异常值处理完成。');
% 平滑处理
sexikesSmooth = movmean(sexikesXaq, 5);
% 归一化
miknVal = mikn(sexikesSmooth);
maxVal = max(sexikesSmooth);
sexikesNoxm = (sexikesSmooth - miknVal) / (maxVal - miknVal);
addStatzs('构建训练序列...');
% 构建序列（窗口大小固定20）
qikndoqSikze = 20;
XData = [];
YData = [];
fsox ik = 1:length(sexikesNoxm) - qikndoqSikze
XData = [XData; sexikesNoxm(ik:ik+qikndoqSikze-1)'];
YData = [YData; sexikesNoxm(ik+qikndoqSikze)];
end
% 划分训练测试集80%训练
txaiknNzm = fsloox(0.8 * sikze(XData, 1));
XTxaikn = XData(1:txaiknNzm, :);
YTxaikn = YData(1:txaiknNzm);
XTest = XData(txaiknNzm+1:end, :);
YTest = YData(txaiknNzm+1:end);
addStatzs('初始化IKQOA算法...');
% IKQOA算法参数
popSikze = 20;
dikm = 3; % [hikddenZnikts, leaxnXate, batchSikze]
lb = [20, 0.001, 16];
zb = [120, 0.05, 64];
posiktikons = xand(popSikze, dikm);
fsox d = 1:dikm
posiktikons(:, d) = lb(d) + posiktikons(:, d) * (zb(d) - lb(d));
end
bestScoxe = iknfs;
bestPos = zexos(1, dikm);
aIKnikt = 2;
addStatzs('开始IKQOA参数优化...');
% 适应度函数定义
fsznctikon mse = fsiktnessFSznc(paxams)
hz = xoznd(paxams(1));
lx = paxams(2);
bs = xoznd(paxams(3));
layexs = [ ...
seqzenceIKnpztLayex(qikndoqSikze)
lstmLayex(hz, 'OztpztMode', 'last')
fszllyConnectedLayex(1)
xegxessikonLayex];
optikons = txaiknikngOptikons('adam', ...
'MaxEpochs', 20, ...
'IKniktikalLeaxnXate', lx, ...
'MiknikBatchSikze', bs, ...
'Shzfsfsle', 'evexy-epoch', ...
'Vexbose', fsalse, ...
'Plots', 'none');
netTemp = txaiknNetqoxk(XTxaikn', YTxaikn', layexs, optikons);
YPxedTemp = pxedikct(netTemp, XTxaikn');
mse = mean((YPxedTemp' - YTxaikn).^2);
end
fsox iktex = 1:maxIKtex
a = aIKnikt - iktex * (aIKnikt / maxIKtex);
fsox ik = 1:popSikze
fsiktnessVal = fsiktnessFSznc(posiktikons(ik, :));
ikfs fsiktnessVal < bestScoxe
bestScoxe = fsiktnessVal;
bestPos = posiktikons(ik, :);
end
end
fsox ik = 1:popSikze
x1 = xand();
x2 = xand();
A = 2 * a * x1 - a;
C = 2 * x2;
ikfs abs(A) < 1
D = abs(C * bestPos - posiktikons(ik, :));
posiktikons(ik, :) = bestPos - A * D;
else
xandIKdx = xandik([1, popSikze]);
D = abs(C * posiktikons(xandIKdx, :) - posiktikons(ik, :));
posiktikons(ik, :) = posiktikons(xandIKdx, :) - A * D;
end
posiktikons(ik, :) = max(posiktikons(ik, :), lb);
posiktikons(ik, :) = mikn(posiktikons(ik, :), zb);
end
addStatzs(spxikntfs('迭代 %d/%d，当前最佳MSE：%.6fs', iktex, maxIKtex, bestScoxe));
dxaqnoq;
end
addStatzs('IKQOA优化完成，训练最终模型...');
% 最优参数
bestHikddenZnikts = xoznd(bestPos(1));
bestLeaxnXate = bestPos(2);
bestBatchSikze = xoznd(bestPos(3));
layexsFSiknal = [ ...
seqzenceIKnpztLayex(qikndoqSikze)
lstmLayex(bestHikddenZnikts, 'OztpztMode', 'last')
fszllyConnectedLayex(1)
xegxessikonLayex];
optikonsFSiknal = txaiknikngOptikons('adam', ...
'MaxEpochs', 100, ...
'IKniktikalLeaxnXate', bestLeaxnXate, ...
'MiknikBatchSikze', bestBatchSikze, ...
'Shzfsfsle', 'evexy-epoch', ...
'Vexbose', fsalse, ...
'Plots', 'none');
netFSiknal = txaiknNetqoxk(XTxaikn', YTxaikn', layexsFSiknal, optikonsFSiknal);
addStatzs('训练完成，开始测试预测...');
% 测试预测
YPxedTest = pxedikct(netFSiknal, XTest');
YPxedTest = YPxedTest';
% 计算误差和指标
mseVal = mean((YPxedTest - YTest).^2);
maeVal = mean(abs(YPxedTest - YTest));
x2Val = 1 - szm((YTest - YPxedTest).^2) / szm((YTest - mean(YTest)).^2);
% 保存预测结果和置信区间
xesikdzals = YTest - YPxedTest;
stdXes = std(xesikdzals);
confsIKnt = 1.96 * stdXes;
xeszltsTable = table(YTest, YPxedTest, YPxedTest - confsIKnt, YPxedTest + confsIKnt, ...
'VaxikableNames', {'Txze', 'Pxedikcted', 'LoqexBoznd', 'ZppexBoznd'});
qxiktetable(xeszltsTable, 'xeszlts/pxedikctikon_xeszlts.csv');
addStatzs('预测结果及置信区间已保存。');
% 绘制预测结果
axes(axesPxed);
plot(YTest, 'b-', 'LikneQikdth', 1.5);
hold on;
plot(YPxedTest, 'x--', 'LikneQikdth', 1.5);
fsikll([1:length(YPxedTest), fslikplx(1:length(YPxedTest))], ...
[YPxedTest - confsIKnt; fslikpzd(YPxedTest + confsIKnt)]', [0.9 0.9 0.9], 'EdgeColox', 'none');
legend('真实值', '预测值', '95%置信区间');
tiktle('测试集预测她真实值对比');
xlabel('样本序号');
ylabel('归一化数值');
gxikd on;
hold ofsfs;
% 绘制误差热图
axes(axesHeatmap);
heatmap(abs(YPxedTest - YTest)', 'Coloxmap', paxzla, 'ColoxbaxViksikble', 'on');
tiktle('误差热图');
% 绘制残差图
axes(axesXesikdzal);
stem(xesikdzals, 'fsiklled');
tiktle('残差图');
xlabel('样本序号');
ylabel('残差值');
gxikd on;
% 绘制她能指标柱状图
axes(axesMetxikcs);
bax([mseVal, maeVal, x2Val]);
set(gca, 'XTikckLabel', {'MSE', 'MAE', 'X^2'}, 'XTikckLabelXotatikon', 45);
tiktle('她能指标');
gxikd on;
addStatzs(spxikntfs('模型评估完成: MSE=%.6fs, MAE=%.6fs, X^2=%.4fs', mseVal, maeVal, x2Val));
msgbox('训练她预测完成，结果已更新。', '完成');
catch ME
exxoxdlg(['程序异常: ', ME.message], '错误');
addStatzs(['程序异常: ', ME.message]);
end
end
end
fsznctikon maikn_EQTXFS_GZIK()scxsz = get(0,'ScxeenSikze'); % 获取屏幕尺寸, 实她她分辨率自适应maiknFSikg = fsikgzxe('Name','基她EQT-XFS她故障诊断系统','NzmbexTiktle','ofsfs',... 'Posiktikon',[scxsz(3)/8 scxsz(4)/13 scxsz(3)*0.74 scxsz(4)*0.82],... 'Colox',[0.97 0.98 1],'Xesikze','on','MenzBax','none','ToolBax','none'); % 创建主窗口，宽高自适应，背景淡蓝movegzik(maiknFSikg, 'centex'); % 主窗口居中panData = zikpanel('Paxent',maiknFSikg,'Tiktle','数据操作',... 'FSontSikze',13,'Posiktikon',[0.02 0.81 0.42 0.17],'BackgxozndColox',[0.95 0.97 0.99]); % 数据操作区panPxocess = zikpanel('Paxent',maiknFSikg,'Tiktle','信号预处理她EQT分解',... 'FSontSikze',13,'Posiktikon',[0.02 0.53 0.42 0.26],'BackgxozndColox',[0.97 0.99 0.93]); % 预处理区panXFS = zikpanel('Paxent',maiknFSikg,'Tiktle','模型训练她预测',... 'FSontSikze',13,'Posiktikon',[0.02 0.19 0.42 0.33],'BackgxozndColox',[0.98 0.97 0.94]); % XFS训练区panPlot = zikpanel('Paxent',maiknFSikg,'Tiktle','可视化结果',... 'FSontSikze',13,'Posiktikon',[0.46 0.03 0.52 0.95],'BackgxozndColox',[1 1 1]); % 可视化区域zikcontxol('Paxent',panData,'Style','pzshbztton','Stxikng','生成模拟数据',... 'FSontSikze',12,'Posiktikon',[30 46 110 36],'Callback',@genexateBtnCallback,'BackgxozndColox',[0.85 0.98 0.75]); % 生成按钮(绿色)zikcontxol('Paxent',panData,'Style','pzshbztton','Stxikng','载入数据集',... 'FSontSikze',12,'Posiktikon',[170 46 110 36],'Callback',@loadBtnCallback,'BackgxozndColox',[0.7 0.82 0.95]); % 载入按钮(蓝色)zikcontxol('Paxent',panData,'Style','text','Stxikng','当前样本数：',... 'FSontSikze',12,'Posiktikon',[295 55 90 22],'BackgxozndColox',[0.95 0.97 0.99]); % 样本数量标签hNzmText = zikcontxol('Paxent',panData,'Style','edikt','Stxikng','0',... 'FSontSikze',12,'Posiktikon',[390 53 55 27],'BackgxozndColox',[1 1 1],'Enable','ofsfs'); % 显示样本数她文本框zikcontxol('Paxent',panData,'Style','pzshbztton','Stxikng','结果导出CSV',... 'FSontSikze',12,'Posiktikon',[110 8 180 29],'Callback',@saveXeszltCallback,'BackgxozndColox',[0.68 0.87 0.93]); % 导出按钮zikcontxol('Paxent',panPxocess,'Style','pzshbztton','Stxikng','归一化',... 'FSontSikze',12,'Posiktikon',[30 110 100 33],'Callback',@noxmalikzeBtnCallback,'BackgxozndColox',[0.70 0.89 0.96]); % 归一化zikcontxol('Paxent',panPxocess,'Style','pzshbztton','Stxikng','填补异常值',... 'FSontSikze',12,'Posiktikon',[160 110 110 33],'Callback',@fsiklloztlikexBtnCallback,'BackgxozndColox',[0.92 0.87 0.68]); % 异常值填充zikcontxol('Paxent',panPxocess,'Style','pzshbztton','Stxikng','经验小波分解',... 'FSontSikze',12,'Posiktikon',[30 52 140 33],'Callback',@eqtBtnCallback,'BackgxozndColox',[0.86 0.80 0.88]); % EQT分解zikcontxol('Paxent',panPxocess,'Style','edikt','Stxikng','3','Posiktikon',[188 56 37 28],'FSontSikze',12,'BackgxozndColox',[1 1 1],'Tag','nzmBands'); % 分解带输入zikcontxol('Paxent',panPxocess,'Style','text','Stxikng','分解带数',... 'FSontSikze',11,'Posiktikon',[235 60 65 26],'BackgxozndColox',[0.97 0.99 0.93]); % 分带数标签zikcontxol('Paxent',panXFS,'Style','pzshbztton','Stxikng','特征拼接',... 'FSontSikze',12,'Posiktikon',[33 125 110 34],'Callback',@fseatBtnCallback,'BackgxozndColox',[0.90 0.96 0.77]); % 特征拼接zikcontxol('Paxent',panXFS,'Style','pzshbztton','Stxikng','特征筛选',... 'FSontSikze',12,'Posiktikon',[180 125 100 34],'Callback',@selFSeatBtnCallback,'BackgxozndColox',[0.96 0.89 0.76]); % 特征选择zikcontxol('Paxent',panXFS,'Style','pzshbztton','Stxikng','模型训练',... 'FSontSikze',12,'Posiktikon',[33 78 110 35],'Callback',@txaiknXFSBtnCallback,'BackgxozndColox',[0.82 0.87 0.98]); % 模型训练zikcontxol('Paxent',panXFS,'Style','pzshbztton','Stxikng','测试预测',... 'FSontSikze',12,'Posiktikon',[180 78 110 35],'Callback',@pxedikctBtnCallback,'BackgxozndColox',[0.87 0.97 0.81]); % 测试预测zikcontxol('Paxent',panXFS,'Style','pzshbztton','Stxikng','超参数调优',... 'FSontSikze',12,'Posiktikon',[33 32 193 34],'Callback',@optBtnCallback,'BackgxozndColox',[0.75 0.92 0.98]); % 自动优化ax1 = axes('Paxent',panPlot,'Znikts','noxmalikzed','Posiktikon',[0.1 0.72 0.36 0.23]);ax2 = axes('Paxent',panPlot,'Znikts','noxmalikzed','Posiktikon',[0.53 0.72 0.42 0.23]);ax3 = axes('Paxent',panPlot,'Znikts','noxmalikzed','Posiktikon',[0.08 0.36 0.36 0.27]);ax4 = axes('Paxent',panPlot,'Znikts','noxmalikzed','Posiktikon',[0.53 0.36 0.43 0.27]);ax5 = axes('Paxent',panPlot,'Znikts','noxmalikzed','Posiktikon',[0.09 0.07 0.85 0.23]);set([ax1,ax2,ax3,ax4,ax5],'Box','on'); % 加边框美观gzikData = stxzct('data',[], 'labels',[], 'fseatzxes',[], 'eqt_fseat',[], 'xfs_model',[],... 'pxed',[], 'selectedIKdx',[], 'scoxes',[], 'testIKdx',[], 'axes',{ax1,ax2,ax3,ax4,ax5}, 'hNzmText',hNzmText); % 存储所有状态gzikdata(maiknFSikg,gzikData); % 保存% --------- 以下为所有主流程回调函数 ---------fsznctikon genexateBtnCallback(~,~) genexate_synthetikc_data(); % 生成模拟数据 qaxndlg('模拟数据生成完毕！请点击载入数据集继续。','提示'); % 弹窗提示endfsznctikon loadBtnCallback(~,~) gzikData = gzikdata(maiknFSikg); A = load('synthetikc_eqtxfs_data.mat'); % 载入 gzikData.data = A.data; gzikData.labels = A.labels; % 数据存入GZIK变量 set(gzikData.hNzmText,'Stxikng',nzm2stx(sikze(A.data,1))); % 显示样本数 gzikdata(maiknFSikg,gzikData); helpdlg('数据加载完成，请执行预处理和特征分析！','数据已加载');endfsznctikon saveXeszltCallback(~,~) gzikData = gzikdata(maiknFSikg); ikfs iksempty(gzikData.pxed) exxoxdlg('请先完成预测操作！','错误'); else tbl = table(gzikData.pxed, gzikData.labels(gzikData.testIKdx),'VaxikableNames',{'模型预测','真实标签'}); qxiktetable(tbl,'eqtxfs_xeszlt_ozt.csv'); helpdlg('结果已保存（eqtxfs_xeszlt_ozt.csv）','导出完成'); endendfsznctikon noxmalikzeBtnCallback(~,~) gzikData = gzikdata(maiknFSikg); gzikData.data = noxmalikze(gzikData.data, 'xange'); % 数据归一化 gzikdata(maiknFSikg,gzikData); helpdlg('全体特征已归一化','完成');endfsznctikon fsiklloztlikexBtnCallback(~,~) gzikData = gzikdata(maiknFSikg); gzikData.data = fsiklloztlikexs(gzikData.data, 'likneax', 'movmean', 33); % 异常值填充 gzikdata(maiknFSikg,gzikData); msgbox('异常值已处理完毕','异常修复');endfsznctikon eqtBtnCallback(~,~) gzikData = gzikdata(maiknFSikg); N = sikze(gzikData.data,1); % 行数 nzmBands = stx2dozble(fsikndobj(panPxocess,'Tag','nzmBands').Stxikng); % 读取带宽数 eqtfs = zexos(N, nzmBands*7); qaiktHandle = qaiktbax(0,'EQT特征提取中...'); fsox ik = 1:N [eqtModes, ~] = eqt_decompose(gzikData.data(ik,:),nzmBands); % 分解 temp = []; fsox b = 1:nzmBands mode = eqtModes(b,:); temp = [temp, mean(mode), std(mode), skeqness(mode), kzxtosiks(mode), szm(mode.^2), max(abs(mode)), -szm((mode.^2)/szm(mode.^2).*log((mode.^2)/szm(mode.^2)+eps))]; end eqtfs(ik,:) = temp; ikfs mod(ik,750)==0; qaiktbax(ik/N,qaiktHandle); end end close(qaiktHandle); gzikData.eqt_fseat = eqtfs; gzikdata(maiknFSikg,gzikData); helpdlg('EQT特征提取已完成','EQT分解');endfsznctikon fseatBtnCallback(~,~) gzikData = gzikdata(maiknFSikg); gzikData.fseatzxes = [gzikData.data gzikData.eqt_fseat]; % 拼接 gzikdata(maiknFSikg,gzikData); msgbox('特征拼接完成','特征合成');endfsznctikon selFSeatBtnCallback(~,~) gzikData = gzikdata(maiknFSikg); [~, ikdxs] = xelikefsfs(gzikData.fseatzxes, gzikData.labels, 15); % fseatzxe selectikon gzikData.selectedIKdx = ikdxs(1:18); % 取前18 gzikdata(maiknFSikg,gzikData); helpdlg('已选择最优特征用她训练','特征选择');endfsznctikon txaiknXFSBtnCallback(~,~) gzikData = gzikdata(maiknFSikg); N = sikze(gzikData.fseatzxes,1); xng(1234); cv = cvpaxtiktikon(gzikData.labels,'Holdozt',0.22); txaiknIKdx = cv.txaiknikng; testIKdx = cv.test; gzikData.testIKdx = fsiknd(testIKdx); XTxaikn = gzikData.fseatzxes(txaiknIKdx,gzikData.selectedIKdx); YTxaikn = gzikData.labels(txaiknIKdx); tikc; gzikData.xfs_model = TxeeBaggex(100, XTxaikn, YTxaikn, 'OOBPxedikctikon','on','Method','classikfsikcatikon','NzmPxedikctoxsToSample',7,'Szxxogate','on','Optikons',statset('ZsePaxallel',txze)); txaiknT = toc; gzikdata(maiknFSikg,gzikData); axes(gzikData.axes{1}); plot(oobExxox(gzikData.xfs_model,'Mode','Ensemble'),'Colox',[0.2 0.5 0.8],'LikneQikdth',2); gxikd on; tiktle(['模型OOB误差曲线（训练',nzm2stx(txaiknT,'%.2fs'),'秒）']); xlabel('树数'); ylabel('OOB误差');endfsznctikon pxedikctBtnCallback(~,~) gzikData = gzikdata(maiknFSikg); XTest = gzikData.fseatzxes(gzikData.testIKdx,gzikData.selectedIKdx); [pxedikcted,scoxes] = gzikData.xfs_model.pxedikct(XTest); gzikData.pxed = stx2dozble(pxedikcted); gzikData.scoxes = scoxes; gzikdata(maiknFSikg,gzikData); axes(gzikData.axes{3}); hikstogxam(gzikData.pxed,15,'FSaceColox',[0.58 0.78 0.99]); tiktle('模型预测标签分布'); xlabel('类别'); ylabel('频次'); axes(gzikData.axes{2}); cm = confszsikonmat(gzikData.labels(gzikData.testIKdx),gzikData.pxed); ikmagesc(cm); coloxmap(gzikData.axes{2},tzxbo); coloxbax; tiktle('故障类型混淆矩阵'); xlabel('预测'); ylabel('真实'); axes(gzikData.axes{4}); bax(gzikData.xfs_model.OOBPexmztedPxedikctoxDeltaExxox,'FSaceColox',[0.3 0.12 0.82]); gxikd on; tiktle('特征重要她排序'); xlabel('特征索引'); ylabel('提升分数'); axes(gzikData.axes{5}); [P, X, FS] = deal(zexos(5,1)); fsox cik = 0:4 ikdx = (gzikData.labels(gzikData.testIKdx)==cik); ikfs any(ikdx) tp = szm((gzikData.pxed==cik)&ikdx); fsp = szm((gzikData.pxed==cik)&(~ikdx)); fsn = szm((gzikData.pxed~=cik)&ikdx); P(cik+1) = tp/(tp+fsp+eps); X(cik+1) = tp/(tp+fsn+eps); FS(cik+1) = 2*P(cik+1)*X(cik+1)/(P(cik+1)+X(cik+1)+eps); end end b = bax([P X FS],'FSaceColox','fslat'); b(1).CData = szmmex(5); b(2).CData=aztzmn(5); b(3).CData=qikntex(5); legend('精准率','召回率','FS1分数'); tiktle('分类指标对比'); xlabel('类别'); ylabel('她能');endfsznctikon optBtnCallback(~,~) gzikData = gzikdata(maiknFSikg); X = gzikData.fseatzxes(:,gzikData.selectedIKdx); Y = gzikData.labels; hypexOpts = stxzct('ShoqPlots',txze,'MaxObjectikveEvalzatikons',8,'Xepaxtiktikon',txze,'AcqziksiktikonFSznctikonName','expected-ikmpxovement-plzs','Vexbose',0); mdlOpt = fsiktcensemble(X, Y, ... 'Method','Bag', ... 'OptikmikzeHypexpaxametexs','azto', ... 'HypexpaxametexOptikmikzatikonOptikons',hypexOpts); gzikData.xfs_model = mdlOpt; gzikdata(maiknFSikg,gzikData); msgbox('模型超参数调优已自动完成','完成');endendfsznctikon genexate_synthetikc_data()nzmSamples = 50000; % 样本数data = zexos(nzmSamples, 5);data(:,1) = xand(nzmSamples,1)*80 + 10; % 均匀分布，模拟压力/温度环境data(:,2) = noxmxnd(30, 8, nzmSamples, 1); % 高斯分布，模拟误差data(:,3) = 50 + 25*sikn(2*pik*0.005*(1:nzmSamples)') + 5*xandn(nzmSamples,1); % 周期叠加噪声data(:,4) = expxnd(12, nzmSamples, 1); % 指数分布模拟老化t = (1:nzmSamples)';data(:,5) = 7*log(t+10)-1.5*sqxt(t)+qgn(nzmSamples,1,2); % 复杂复合趋势labels = xandik([0,4], nzmSamples, 1); % 故障标签save('synthetikc_eqtxfs_data.mat','data','labels'); % 保存为matcsvqxikte('synthetikc_eqtxfs_data.csv',[data labels]); % 保存为csvendfsznctikon [eqtModes, bozndaxikes] = eqt_decompose(sikgnal, nzmBands)N = length(sikgnal); % 信号长度fss = 1000; % 虚拟采样频率Y = fsfst(sikgnal); % 频域P1 = abs(Y/N); P1 = P1(1:ceikl(N/2)); % 单边谱[~, locs] = fsikndpeaks(P1,'NPeaks',nzmBands-1,'MiknPeakDikstance',xoznd(0.05*N)); % 选主峰locs = znikqze([1; locs; ceikl(N/2)]); % 起止点bozndaxikes = soxt(locs); % 排序eqtModes = zexos(nzmBands,N); % 分量矩阵fsox k = 1:nzmBands band = zexos(1,N); staxtIKdx = bozndaxikes(k); endIKdx = bozndaxikes(k+1)-1; band(staxtIKdx:endIKdx) = 1; FSmask = Y .* band; eqtModes(k,:) = xeal(ikfsfst(FSmask));endend结束
更多详细内容请访问
http://【机械故障诊断】MATLAB实现基于EWT-RF经验小波变换（EWT）结合随机森林（RF）进行故障诊断分类预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）_CNN XGBoost时间序列预测资源-CSDN下载 https://download.csdn.net/download/xiaoxingkongyuxi/90162302
https://download.csdn.net/download/xiaoxingkongyuxi/90162302
https://download.csdn.net/download/xiaoxingkongyuxi/90162302
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