时域信号可视化_信号处理时域信号可视化-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_66237427/article/details/136556438

本文介绍了如何使用Python从MAT文件中读取加速度数据，并进行时域可视化。作者分享了一个名为`data_acquision`的函数，用于处理优快云用户关于数据可视化的咨询。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

今天实在是没有心情去改论文

就写写文章吧，眼看就要毕业啦，希望我们都顺利毕业，前程似锦

import scipy.io as scio
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal, fftpack, stats
def data_acquision(FilePath):
    """
    fun: 从cwru mat文件读取加速度数据
    param file_path: mat文件绝对路径
    return accl_data: 加速度数据，array类型
    """
    data = scio.loadmat(file_path)  # 加载mat数据
    data_key_list = list(data.keys())  # mat文件为字典类型，获取字典所有的键并转换为list类型
    accl_key = data_key_list[3]  # 获取'X108_DE_time'
    accl_data = data[accl_key].flatten()  # 获取'X108_DE_time'所对应的值，即为振动加速度信号,并将二维数组展成一维数组
    return accl_data
file_path = r'定位到.mat文件'
data = data_acquision(FilePath=file_path)
print(data)
plt.figure(figsize=(12,2))
plt.plot(data)
plt.show()
plt_amp_prob_density_fun(data=data, n=100)

因为好久没上优快云了，看到好多私信都在问时域可视化的事情，一个一个回复太麻烦啦

属于是千呼万唤始出来了

就直接贴到这了，有啥问题还是可以私信问我

哥们虽然水平不高，但是不整虚的，点点关注和收藏球球了，啥用没有，但是好看

嘿嘿嘿嘿

也可以私信或者评论说说还要啥，只要我会，我就一定写