GAN-1D: 使用WGAN生成故障轴承振动信号
项目简介
本项目提供了一个使用Wasserstein GAN（WGAN）生成故障轴承振动信号的资源文件。通过该资源文件，您可以训练一个生成模型，用于生成模拟的故障轴承振动信号，从而帮助研究人员和工程师更好地理解和分析轴承故障。
环境要求
- Python 3.5 及以上版本
- TensorFlow（GPU版本）
- NumPy
- SciPy
- os
使用方法
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安装依赖： 确保您的环境中已安装上述所有依赖库。
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下载资源文件： 将本仓库中的资源文件下载到您的本地目录。
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训练模型： 打开命令提示符（CMD），并导航到资源文件所在的文件夹。
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运行训练脚本： 使用以下命令启动训练：
python train.py --learning_rate 0.000001 --epoch 2000000 --sample_rate 50000 --train_data x1--learning_rate：学习率，默认值为0.000001。--epoch：训练的轮数，默认值为2000000。--sample_rate：每多少轮生成一次样本，默认值为50000。--train_data：选择训练数据，可选的信号类型有9种，例如x1。
注意事项
- 您可以根据需要调整训练参数，如学习率、训练轮数和样本生成频率。
- 训练过程中生成的样本将保存在指定的输出目录中，供后续分析使用。
贡献
欢迎对该项目进行改进和扩展。如果您有任何建议或发现了问题，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。