MATLAB实现基于小波时频图与Swin Transformer的轴承故障诊断方法的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码...

内容概要：本文详细介绍了基于MATLAB的小波时频图与Swin Transformer相结合的轴承故障诊断方法。主要内容涵盖了项目背景、创新点、模型架构和技术难点解决办法。文中解释了如何通过小波变换预处理振动信号，并将信号转换为时频图，进而利用Swin Transformer模型实现多尺度特征提取和深层次特征学习，从而提升了轴承故障分类的准确性和鲁棒性。同时讨论了项目的挑战及其解决方案，如处理噪声、多种故障类型的诊断以及计算成本高等问题，并提出了一系列优化和扩展的方向。 适合人群：具有一定数学基础和编程经验的研究人员和工程师，特别适合从事机械工程、工业互联网、人工智能及机器学习领域的从业者。 使用场景及目标：①应用于工业环境中机械设备（如风力发电机、机床等）的在线实时监测与诊断；②提高轴承故障检测精度，实现实时、自动化的故障分类与预测；③帮助维护团队提前预警潜在问题，制定科学合理的维护计划，降低维护成本并提升运营效率； 其他说明：该项目不仅可以独立使用作为专业解决方案的一部分，而且提供了GUI界面设计思路，便于非技术人员理解和操作。此外，文中附有完整的MATLAB代码实例，便于学习和实践，并探讨了多模态数据融合、在线学习等未来发展潜力。文章最后总结了整个开发过程中的关键技术点和未来改进的可能性，鼓励更多跨学科研究和技术应用。