西储大学轴承数据毕业设计python
时间: 2025-05-08 16:57:11 浏览: 23
### 西储大学轴承数据集分析
对于西储大学轴承数据集,在Python环境中进行数据分析和可视化可以提供有价值的见解。此过程通常涉及读取数据、预处理以及应用机器学习算法来分类不同类型的故障模式。
#### 使用Pandas加载并探索数据
为了有效地操作CSV文件或其他结构化表格形式的数据源,`pandas`是一个非常有用的工具:
```python
import pandas as pd
# 假设csv文件名为'bearing_data.csv'
data = pd.read_csv('bearing_data.csv')
print(data.head())
```
#### 可视化原始信号图
利用Matplotlib库能够绘制时间序列中的振动测量值图表,这有助于直观理解正常运行条件下的特征与异常情况之间的差异[^1]。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(data['time'], data['vibration'])
plt.title('Bearing Vibration Signal Over Time')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()
```
#### 创建灰度图像表示法
通过将一维的时间序列转换成二维矩阵的形式,可进一步生成反映局部特性的图片。这种方法特别适用于卷积神经网络(CNN)输入准备阶段。
```python
def create_image_matrix(signal_chunk):
"""Convert a segment of the signal into an image matrix."""
chunk_length = len(signal_chunk)
side_len = int(chunk_length ** 0.5)
if side_len * side_len != chunk_length:
raise ValueError("The length of the input should be perfect square.")
img_mat = np.reshape(signal_chunk[:side_len*side_len], newshape=[side_len, side_len])
return img_mat
from PIL import Image
image_array = create_image_matrix(data.iloc[:, 2].values) # Assuming vibration is column index 2.
img = Image.fromarray(image_array).convert('L') # Convert to grayscale.
img.save('bearing_grayscale.png', 'PNG')
```
#### 添加高斯白噪点到灰度图像上
模拟实际环境影响因素的一种方式是在训练样本中引入随机扰动项,从而提高模型鲁棒性和泛化能力。
```python
mean = 0
sigma = 25 # Adjust according to your needs.
noisy_img = np.random.normal(mean, sigma, size=image_array.shape) + image_array
clipped_noisy_img = np.clip(noisy_img, 0., 255.) # Ensure pixel values stay within valid range after adding noise.
final_img = Image.fromarray(clipped_noisy_img.astype(np.uint8)).convert('L')
final_img.save('noisy_bearing_grayscale.png', 'PNG')
```
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资源下载链接为:
https://pan.quark.cn/s/d9ef5828b597
在Web开发中,将Canvas内容保存为图片或直接保存页面上的图片是一个常见需求。本文将介绍如何通过JavaScript实现这两种功能。
Canvas是HTML5提供的一个强大的绘图工具,允许开发者通过JavaScript动态绘制图形、文字和图片等。它支持复杂的图形操作,如变换、渐变和阴影等。要将Canvas内容保存为图片,可以使用toDataURL()方法。该方法会将Canvas内容转换为一个数据URL,通常是一个base64编码的PNG或JPEG图像。
以下是一个将Canvas内容保存为图片的函数示例:
在这个函数中,canvas参数是Canvas元素的DOM对象,name参数是保存的图片名称。通过调用toDataURL()方法,我们获取Canvas的图像数据,并创建一个元素。设置href属性为图像数据URL,download属性为文件名,然后模拟点击该链接,浏览器便会开始下载图片。
如果需要保存页面上的一张图片,可以直接操作
元素。假设页面中有一个
元素,其src属性指向要保存的图片,可以使用以下方法:
在这个函数中,img参数是
元素的DOM对象,name是保存的图片名称。通过将a.href设置为图片的src属性,然后触发点击事件,即可实现图片的下载。
需要注意的是,toDataURL()默认生成PNG格式的图片,但也可以通过指定MIME类型(如image/jpeg)来生成其他格式的图片。此外,由于同源策略的限制,如果Canvas绘制的内容来自跨域资源,可能无法正确转换为数据URL。同时,浏览器的安全策略可能会限制download属性的使用,例如在某些情况下不允许非用户交互式触发下载。
总之,JavaScript提供了简单的方法来将Canvas内容
