MATLAB
实现基于
SWT-XGB
平稳小波变换（
SWT）结合极端梯度提升（
XGB）进行故障诊断分类预测的详细项目实例
请注意此篇内容只是一个项目介绍
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
在现代工业设备中，机械故障的预测与诊断技术已经成为确保生产流程安全、提升设备利用率和降低运维成本的关键环节。随着信息化与自动化技术的快速发展，海量复杂的传感数据持续产生，对如何从庞杂信号中精准提取表征设备运行状态的有效特征并实现准确分类预测，提出了新的更高的要求。机械设备在运行过程中易受多种内外因素干扰，包括机械磨损、材料疲劳、电气干扰与环境振动等，这些因素均可导致非平稳、非线性的时序信号。这类信号常常包含丰富的故障信息，但同时也埋藏在冗余噪声及多尺度时频变化之中，给故障类型的精准识别带来了巨大的挑战。
在传统工程实践中，常用的时域和频域分析方法面临着信号分辨率低、特征提取能力有限、参数选择依赖经验且对噪声较为敏感的问题，导致故障检测的准确率和判别率无法满足实际需求。为克服这些瓶颈，采用平稳小波变换（SWT, St ...