Imports and helper functions
Create and visualize the dataset
Comparison between the two clustering methods
担任Mechanical System and Signal Processing等审稿专家，擅长领域信号滤波降噪，机器学习深度学习，时间序列预分析预测，设备故障诊断缺陷检测异常检测。
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Python环境下基于WGANGP方法的时间序列信号生成以轴承振动信号为例
采用tensorflow深度学习模块，利用生成对抗网络WGANGP方法生成时间序列信号例如轴承振动信号，以增强不平衡训练数据下故障诊断模型的分类精度。训练数据集为西储大学轴承数据集CWRU bearning data，以B类信号滚动体故障，故障尺寸.mm为例，生成的时间序列振动信号如下。
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