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快速傅里叶变换暴力涨点！基于时频特征融合的高创新时间序列分类模型

news 来源：原创 2025/7/24 4:56:02

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前言

本文基于某时间序列分类任务数据集，介绍一种融合快速傅里叶变换FFT，基于时频特征融合的FFT-CNN-BiGRU-Attention创新分类模型。

注意：本模型继续加入基于 Python 的时间序列分类任务模型合集中，之前购买的同学请及时更新

1 模型简介与创新点介绍

1.1 模型简介

● 数据集：时间序列分类任务数据集

● 环境框架：python 3.9 pytorch 2.1 及其以上版本均可运行

● 使用对象：入门学习，论文需求者

● 代码保证：代码注释详细、即拿即可跑通。

● 配套文件：详细的环境配置安装教程，模型、参数讲解文档

包括完整流程数据代码处理：

数据集制作、数据加载、模型定义、参数设置、模型训练、模型测试、预测可视化、模型评估

全网最低价，入门时间序列分类最佳教程，高性价比、高质量代码，大家可以了解一下：（所有全家桶模型会不断加入新的模型进行更新！后续会逐渐提高价格，越早购买性价比越高！！！）一次购买，享受永久免费更新福利！

1.2 创新点介绍

（1）快速傅里叶变换（FFT）：

FFT是一种快速计算离散傅里叶变换（DFT）的算法，用于将时间域信号转换到频域。这在时间序列分析中非常有用，因为频域特征可以揭示时间域中不明显的模式。在创新模型中，FFT用于提取时间序列的频域特征，这些特征与原始时间域特征结合使用，可以提高模型的分类性能。

（2）卷积神经网络（CNN）：

在创新模型中，CNN用于提取经过FFT处理后的频域特征以及原始时间序列数据中的局部模式和特征。这些特征可以是短期的变化或某种局部一致性。

（3）双向门控循环单元（BiGRU）：

GRU是一种循环神经网络（RNN）的变体，能够有效捕获序列数据中的长期依赖关系。双向GRU则通过从前向和后向两个方向处理数据，提高了对上下文的理解能力。BiGRU在这个模型中用于处理序列数据的时间依赖性，结合CNN提取的特征，能够更好地理解时间序列的动态行为。

（4）注意力机制：

注意力机制用于识别输入序列中最相关的部分，从而使模型更专注于有用的特征。这种机制在处理长序列数据时特别有用，可以帮助模型在大量信息中提取关键特征。在这个模型中，注意力机制帮助BiGRU聚焦于那些对分类任务最有影响的时间步或特征，从而提升模型的整体性能和解释能力。

FFT-CNN-BiGRU-Attention模型能够有效提取和利用时间序列数据的时域和频域特征，并通过深度学习的方法进行高效的分类任务。这种组合方法利用了每个模块的优势，使得模型在处理复杂时间序列数据时更加健壮和准确。

2 数据预处理

数据集格式为CSV文件，每一行代表一个时间序列样本，最后一列对应标签值，可以灵活替换数据集！

按照7:2:1划分训练集、验证集、测试集：

3 基于FFT-CNN-BiGRU-Attention的分类模型

3.1 定义FFT-CNN-BiGRU-Attention网络模型

3.2 设置参数，训练模型

50个epoch，准确率100%，FFT-CNN-BiGRU-Attention网络分类效果显著，模型能够充分提取时间序列数据的多尺度特征，收敛速度快，性能特别优越，效果明显。

4 模型评估与可视化

4.1 模型评估

4.2 分类可视化

（1）混淆矩阵

（2）分类标签可视化

（3）原始数据 t-SNE特征可视化

（4）模型训练后的 t-SNE特征可视化：

5 代码、数据整理如下：

点击下方卡片获取代码！