基于LSTM-CNN的时域曲线分析：结合STFT提升模型性能

本文介绍一种基于LSTM-CNN的时域曲线分析方法，该方法结合了时域和频域信息，可以有效提升模型性能。

1. 输入数据形式

模型的输入数据包含两部分：

时域曲线: 可以是一个时间序列，其中每个时间步代表一个时域曲线的采样点。每个时域曲线可以是一个一维数组，表示信号在不同时间点的幅度。* 短时傅里叶变换(STFT)结果: 对每个时域曲线进行短时傅里叶变换，将其转换为频域表示。STFT将时域信号分成多个时间窗口，对每个时间窗口进行傅里叶变换，得到该时间窗口内信号的频谱。这样可以将时域信号转换为二维数组，其中一个维度表示时间窗口的索引，另一个维度表示频谱的频率。

2. 模型结构

该模型采用LSTM-CNN架构，分别处理时域和频域信息:

LSTM层: LSTM层接收时域曲线作为输入，用于捕捉数据中的时序依赖关系。* CNN层: CNN层接收STFT结果作为输入，用于提取频域特征。* 融合层: 将LSTM层和CNN层的输出进行融合，例如拼接或相加。* 全连接层: 融合后的特征向量输入到全连接层，最后根据具体任务进行分类或回归。

3. 优势

结合时域和频域信息: LSTM处理时序信息，CNN处理频域信息，两者结合可以更全面地提取数据特征。* 适用于多种时域曲线分析任务: 该模型可以应用于各种时域曲线分析任务，例如信号分类、异常检测、预测等。

4. 总结

本文提出的LSTM-CNN模型，通过结合时域曲线及其STFT结果作为网络输入，能够有效地提取时域和频域信息，提升模型对时域曲线数据的分析能力。该模型结构简单，易于实现，并且可以根据不同的任务进行调整。