轴承图片数据集分类效果测试
前面展示了很多将一维数据二维图片化的方法，但是具体效果如何还待定，今天我把简单测试的结果放出来供大家参考。一共有以下几种形式的数据集：
- 小波时频图CWT
- 格拉米角场GAFs，包含GADF和GASF两种
- 马尔可夫变迁场 MTF
- 递归图RP
- 短时傅里叶变换时频图STFT
还有一种灰度图我觉得价值不大，因为它本质上是把一维数据乘以255后转化为图片，读取以后再除以255转换为原始二维数据。这是何苦呢，大家都只有一个通道，直接读取不就行了，何必换来换去的折腾。
以上几种图我在之前的文章里都单独列举了，首先直观的看，小波和短时傅里叶的特征是最明显的，其他图片的特征目测已经不是一般人类能把握的了。模型都用最普通的1DCNN，数据是先滑窗取值再生成图片的，图片大小为96×96，这个已经算是很大了，一般64的尺寸就有不错的结果。由于比较耗时，所以每种方法只做一次，以下是测试结果：
0.小波时频图CWT
>第1次 model: 85.35 耗时705.8 sec
scores: [84.7857117652893, 68.99999976158142, 89.35714364051819, 88.78571391105652, 89.92857336997986, 90.2142882347107]
A-B model准确率: 84.79
A-C model准确率: 69.00
B-A model准确率: 89.36
B-C model准确率: 88.79
C-A model准确率: 89.93
C-B model准确率: 90.21
总用时：705.8sec
平均用时：705.8sec
Accuracy: 85.35% (+/-0.00)1.GADF和GASF
#GADF 96×96
>第1次 model: 22.92 耗时564.2 sec
scores: [30.000001192092896, 29.0714293718338, 18.714286386966705, 19.928571581840515, 20.000000298023224, 19.785714149475098]
A-B model准确率: 30.00
A-C model准确率: 29.07
B-A model准确率: 18.71
B-C model准确率: 19.93
C-A model准确率: 20.00
C-B model准确率: 19.79
总用时：564.2sec
平均用时：564.2sec
Accuracy: 22.92% (+/-0.00)
#GASF 96×96
>第1次 model: 26.02 耗时574.5 sec
scores: [62.14285492897034, 50.21428465843201, 10.285714268684387, 13.428571820259094, 10.000000149011612, 10.07142886519432]
A-B model准确率: 62.14
A-C model准确率: 50.21
B-A model准确率: 10.29
B-C model准确率: 13.43
C-A model准确率: 10.00
C-B model准确率: 10.07
总用时：574.5sec
平均用时：574.5sec
Accuracy: 26.02% (+/-0.00)2.马尔可夫变迁场 MTF
#MTF96×96
>第1次 model: 64.80 耗时736.0 sec
scores: [75.14285445213318, 70.14285922050476, 58.21428298950195, 63.85714411735535, 57.64285922050476, 63.78571391105652]
A-B model准确率: 75.14
A-C model准确率: 70.14
B-A model准确率: 58.21
B-C model准确率: 63.86
C-A model准确率: 57.64
C-B model准确率: 63.79
总用时：736.0sec
平均用时：736.0sec
Accuracy: 64.80% (+/-0.00)3.递归图RP
#RP96×96
>第1次 model: 81.12 耗时708.8 sec
scores: [89.07142877578735, 81.6428542137146, 92.78571605682373, 86.14285588264465, 67.21428632736206, 69.85714435577393]
A-B model准确率: 89.07
A-C model准确率: 81.64
B-A model准确率: 92.79
B-C model准确率: 86.14
C-A model准确率: 67.21
C-B model准确率: 69.86
总用时：708.8sec
平均用时：708.8sec
Accuracy: 81.12% (+/-0.00)4.短时傅里叶变换时频图STFT
#STFT
>第1次 model: 96.24 耗时711.6 sec
scores: [100.0, 89.42857384681702, 100.0, 98.42857122421265, 89.64285850524902, 99.92856979370117]
A-B model准确率: 100.00
A-C model准确率: 89.43
B-A model准确率: 100.00
B-C model准确率: 98.43
C-A model准确率: 89.64
C-B model准确率: 99.93
总用时：711.6sec
平均用时：711.6sec
Accuracy: 96.24% (+/-0.00)5.结论
从以上结果可以看出，SFTF>CWT>RP>MTF>GAFs。当然，这个结果仅供参考，毕竟在不同情况下，不同的方法可能会有各自的优势，这个就需要大家自行去挖掘了。整个数据集的生成相当费劲，因为只能用得到CPU算力，内存也很容易爆，也可能是我程序优化的问题吧，整了好几天才把数据集都做出来。