MATLAB实现基于DCT-RF离散余弦变换（DCT）结合随机森林（RF）进行故障诊断分类预测的详细项目实例
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故障诊断分类预测技术是现代智能制造、状态监测与设备健康管理中的核心支撑能力之一。随着工业设备向高速化、连续化、复杂化方向演进，机械振动、温度、电流、压力、声学信号等多源数据的采集频率不断提升，设备运行过程中隐含的异常特征也变得更加细微、非平稳且具有强噪声背景。传统依赖人工经验的诊断方式，往往只能在故障较为明显时给出判断，面对早期磨损、轻微裂纹、轴承局部剥落、齿轮啮合异常、转子偏心等问题时，容易出现识别滞后、误判率高、维护成本上升等问题。为了提升诊断准确率与响应速度，数据驱动的智能诊断方法逐渐成为研究和工程应用主流。
在信号处理层面，原始故障信号通常同时包含冲击成分、调制成分、周期成分与随机干扰成分，仅依靠时域统计量往往难以稳定刻画故障差异。离散余弦变换 DCT 具备良好的能量压缩能力与频谱集中能力，能够将信号中的主要变化趋势映射到少量 ...