凯斯西厨大学轴承数据集转换为时频
时间: 2025-05-24 10:29:45 浏览: 20
### 对Case Western Reserve University轴承数据集进行时频域转换
为了实现对CWRU轴承数据集的时频域转换,可以采用多种方法和技术来分析振动信号中的时间频率特性。常用的方法包括短时傅里叶变换(STFT)、小波变换(WT)以及其他时频分析工具。
#### 使用Python库进行时频域转换
对于具体的编程实践,在Python环境中可以通过`scipy.signal`模块或者专门的小波变换库如PyWavelets来进行操作:
- **短时傅里叶变换**
短时傅里叶变换能够显示信号随时间变化的频率成分。这种方法适用于平稳或准周期性的信号处理[^1]。
```python
import numpy as np
from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt
def stft_analysis(signal, fs=12000):
f, t, Zxx = signal.stft(signal, fs, nperseg=256)
return f, t, Zxx
signal_data = ... # 加载实际的数据片段
frequencies, times, spectrogram = stft_analysis(signal_data)
plt.pcolormesh(times, frequencies, np.abs(spectrogram), shading='gouraud')
plt.title('STFT Magnitude')
plt.ylabel('Frequency [Hz]')
plt.xlabel('Time [sec]')
plt.show()
```
- **连续小波变换**
连续小波变换提供了更灵活的时间分辨率调整能力,特别适合于非线性和瞬态特征明显的机械故障信号分析[^3]。
```python
import pywt
import matplotlib.pyplot as plt
def cwt_analysis(signal, scales=np.arange(1, 128)):
coefficients, freqs = pywt.cwt(signal, scales, 'cmor')
return coefficients, freqs
wavelet_coeffs, wavelet_freqs = cwt_analysis(signal_data)
plt.imshow(abs(wavelet_coeffs), extent=[-1, 1, 1, 31], cmap='PRGn', aspect='auto',
vmax=abs(wavelet_coeffs).max(), vmin=-abs(wavelet_coeffs).max())
plt.colorbar(label="Magnitude of CWT")
plt.title("Continuous Wavelet Transform using complex morlet wavelet")
plt.show()
```
上述两种方式都可以有效地将原始的一维时间序列转化为二维图像形式表示出来,从而更好地捕捉到隐藏在复杂工业设备运转过程中可能出现的各种异常模式。
通过对这些经过转化后的特征图谱进一步应用卷积神经网络或其他深度学习模型,则有可能构建更加精准有效的故障预测系统[^4]。
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