Python实现基于ST-CNN-MATT基于S变换时频图和卷积神经网络融合多头自注意力机制进行多特征分类预测的详细项目实例
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随着智能化技术的快速发展，深度学习在信号处理、图像识别等多个领域的应用越来越广泛。在信号分析中，如何精准提取信号特征，并通过机器学习进行高效的分类和预测，成为了当前研究的热点。
ST-CNN-MATT
（S变换时频图与卷积神经网络融合多头自注意力机制）结合了
S变换时频分析和卷积神经网络的优势，并在此基础上引入了多头自注意力机制，这为多特征分类预测提供了全新的思路。
S变换（S-Transform
）是一种时频分析方法，可以将信号在时域和频域上进行联合表示，通过时间频率的多尺度变化来提取信号的关键特征。与传统的短时傅里叶变换（
STFT
）相比，
S变换不仅能够提供更精细的时间分辨率，还能有效地克服信号中的时频不确定性问题，尤其在处理非平 ...