一维数据分类：基于多特征交互与相对位置编码的滚动轴承故障检测技术研究与应用实践，以凯斯西储大学数据集为例，结合心电信号多分类与飞机信号hrrp的深度分析，采用一维Swin Transformer模型优

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一维数据分类：基于多特征交互与相对位置编码的滚动轴承故障检测技术研究与应用实践，以凯斯西储大学数据集为例，结合心电信号多分类与飞机信号hrrp的深度分析，采用一维Swin Transformer模型优化及多尺度卷积特征编码技术，实现模型性能提升与可视化结果呈现。,基于一维数据分类的算法研究：从滚动轴承故障检测到多尺度特征提取与可视化分析,一维数据分类 滚动轴承故障检测cwru 凯斯西储大学数据hrrp飞机信号心电信号多分类[1]【1维 swin transformer】基于滑动窗口的不同位置信息的特征交互来提高不同模型性能[2]【相对位置编码】保持原2Dswin transformer注意力图添加相对位置偏置bias，减少模型参数量的同时提高性能。[3]【多尺度一维卷积特征编码】通过多尺度的卷积局部注意力操作，可以在模型前端保存特征的位置优势，并提取低级特征保持局部结构信息。 可出混淆矩阵和tsne可视化,一维数据分类; 滚动轴承故障检测; cwru凯斯西储大学数据; hrrp飞机信号; 心电信号多分类; 1维Swin Transformer; 相对位置编码; 多尺度