本来是计划将二维或者三维phase space trajectory作为CNN的输入来提取损伤特征，最终识别定位损伤的，但实际遇到了两个问题：
1. 如果直接将phase space投射到矩阵上，那么因为采样的时间序列频率较高，最终需要的矩阵就非常大，会消耗过多算力，不现实；
2. 如果画出相空间的图之后再resample，那么相空间越往中间越密集，resample的结果就是糊成一团，除非resample的分表率非常高，那么就和1一样了，需要过多算力。

那么可以考虑变相的CNN，和用RNN来作为特征提取，或者前几层用CNN，后几层用RNN。