Python
实现基于
DWT-CNN
离散小波变换（
DWT）结合卷积神经网络（
CNN）进行电缆故障诊断的详细项目实例
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电缆故障检测在电力和通信系统中占有至关重要的地位。随着电力、通信等行业的高速发展，电缆作为传输媒介在复杂环境中面临越来越多的挑战。电缆故障不仅会导致系统停运，甚至可能带来安全事故。因此，快速、准确地识别电缆故障类型和位置，及时进行维护和修复，对于保障系统的稳定运行至关重要。传统的电缆故障检测方法，如基于人工分析的电气测试，通常面临着检测效率低、对故障模式的识别不准确等问题。近年来，随着深度学习和人工智能技术的发展，结合信号处理方法如离散小波变换（DWT）与卷积神经网络（CNN）进行电缆故障诊断的研究取得了显著进展。
离散小波变换（DWT）作为一种重要的信号处理工具，能够在多分辨率分析中提取信号的时频特征。它可以有效地捕捉到电缆故障信号中的局部变化，尤其是在噪声环境下具有较强的鲁棒性。因此，DWT在电缆故障诊断中被广泛应用，可以将复杂信号转化为易于处理 ...