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基于振动信号的滚动轴承故障诊断 1.介绍 毕设研究课题，根据轴承的振动数据信息来诊断轴承故障的位置和故障严重等级。方法思路走的是数据驱动，使用传统机器学习方法以及深度学习方法。这个开源项目做的是整理基于传统机器学习的轴承故障诊断的内容。 主要分为三个部分： 数据集预处理：数据集增强(utils.augment) 特征工程(utils.feature):均值(mean), 均方差(rms), 标准差(std), 偏度(skewness), 峭度(kurtosis), 包络谱最大幅值处频率(maxf), 信号熵(signal_entropy), 信号幅值中位数处概率密度值(am_median_pdf) 分类器训练和保存 2.在0HP上测试集score： KNN score is: 90.295% in test dataset GaussianNB score is: 91.561% in t

内容概要： 这份资源提供了ADNI（Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative）数据集的详细下载信息，包括下载地址和相关资源。ADNI是一个旨在研究老年痴呆症的国际性合作项目，其中包含了丰富的神经影像、临床和遗传数据，可用于医学研究和数据科学项目 适用人群： 本资源适用于医学研究人员、数据科学家、神经影像分析师和对老年痴呆症进行研究的学者。如果你对神经科学、医学影像学、机器学习或生物统计学感兴趣，这个资源将对你有所帮助 能学到什么： 通过ADNI数据集，你可以学到如何处理和分析大规模的医学和神经影像数据。你可以研究不同老年痴呆症类型之间的差异，探索早期诊断方法，以及开展与认知功能退化相关的研究。这些数据还可用于开发机器学习模型以提前预测老年痴呆症 阅读建议： 下载ADNI数据集之前，建议详细了解ADNI项目和数据使用协议。此外，学者和研究人员可以探索数据集的不同部分，包括临床、影像和遗传数据。建议参考项目文档和相关研究，以更好地理解如何使用这些数据进行医学研究。如果你是数据科学家，可以考虑将这些数据用于机器学习项目，以推进老年痴呆症研究

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