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资源介绍
【简介】手把手教你：基于深度学习的滚动轴承故障诊断｜第 4 篇 · 数据预处理源码走读：从原始信号到可训练样本 从1989年LeCun识别手写邮编讲起，拆解CNN三大核心——局部感受野、权值共享、池化，用代码对比其较全连接网络参数少几百万倍的优势；并梳理从LeNet到AlexNet的23年演进，分析CNN在
【功能特点】
- 为什么原始信号不能直接喂给模型
- 归一化：为什么压到 0~1
- 双通道：为什么用 DE + FE 两路
- 滑窗切分：一条信号 → 一堆样本
- 类别均衡：每类固定 1400 条
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