振动信号扩散模型生成

1. 问题分析与解决方案框架

1.1 问题背景

在机械设备故障诊断中，振动信号数据的匮乏是一个普遍问题。传统的生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）生成的信号往往在域泛化模型中表现不佳，主要原因包括：

• 生成信号缺乏物理意义
• 模式坍塌导致多样性不足
• 无法捕捉跨域特征

1.2 改进的扩散模型框架

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F