低信噪比下仍精准
用二维特征映射代替传统时频特征提取，在强噪声下诊断更准，且计算开销更低。
Yao, Junming · 梁伟 · 段礼祥 · Yilei, Ouyang · Wang, Zheng · Biao, Wei
Applied Energy 2025
二维特征映射从噪声声学信号中提取更鲁棒的特征，在SNR5和SNR0的强噪声条件下依然达到87.9%和85.2%的准确率。
MF-IDCL框架在保持高性能的同时，训练成本和内存消耗低于传统深度学习方法，更适合资源受限的边缘部署。
跨域验证显示该框架对振动信号等非声学数据也具有应用潜力，不只局限于声学诊断。