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作業系統: win10 問題類別: lstm 使用工具: keras、tensorflow 問題內容: 我最近使用lstm來分類電流訊號 label:0(健康),1到4是其他種故障 我有下列問題想問 (1)我在健康狀態下的電流訊號共有10萬筆 每500筆資料為一段 我應該是第1筆資料到第500筆為一個樣本 第501筆到第1000筆為第二個樣本 還是第2筆到第501筆為第二個樣本 我的inputshape是(500,1) 麻煩大家幫我解惑一下 謝謝 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.118.150.26 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1588387653.A.D72.html
zxp9505007: 2~501第二樣本 05/02 14:44
zxp9505007: 做馬達重點在取樣頻率 你的故障型態是什麼?故障頻率 05/02 14:45
zxp9505007: 多高? 05/02 14:45
zxp9505007: 取樣頻率500還滿低的 應該看不到高頻故障特徵 05/02 14:46
maple60107: (1)我並不清楚原始電流弦波的頻率和他的取樣頻率 05/02 15:40
maple60107: 我只拿到大量的time domain csv檔 05/02 15:40
maple60107: 所以我擅自把500筆分成一段 05/02 15:40
maple60107: 因為我看檔案大約500筆一個週期 05/02 15:40
maple60107: 這樣做是不好的嗎 05/02 15:40
maple60107: (2)如果把訊號fft之後在分析會比較好嗎 05/02 15:40
yoyololicon: 會ㄅ 感覺不切比較好 05/02 16:44
zxp9505007: 你先看傅立葉後的五種特徵差異 如果在高頻有明顯不同 05/02 18:52
zxp9505007: 你就可以設一筆資料的長度為最高差異頻率的兩倍 05/02 18:52
zxp9505007: 到10倍 05/02 18:53