本書以數(shù)據驅動的工業(yè)設備故障診斷流程為主線，系統(tǒng)介紹了數(shù)據采集、數(shù)據處理、特征選擇與提取和模式識別等方面的知識，并利MATLAB工具對相關技術進行實現(xiàn)。首先，介紹了工業(yè)設備信號采集常用的傳感器類型，數(shù)據降噪和數(shù)據融合等預處理技術；其次，介紹了常用的特征選擇與提取方法；最后，利用淺層神經網絡和深度學習網絡分別對常見的工業(yè)設備進行診斷。本書理論與實踐相結合，涉及到的理論內容均結合具體的實例給出相應的MATLAB代碼，目的是方便讀者理解和掌握故障診斷領域相應的技術方法。