制作凯斯西储轴承故障信号(CWRU)的连续小波变换(CWT)时频数据集

该博客详细介绍了如何使用MATLAB处理凯斯西储大学(CWRU)轴承故障信号数据集,通过遍历文件夹、分割信号、应用连续小波变换(CWT)进行时频分析,以及数据可视化的方法。CWT提供了高时频分辨率,适用于非平稳信号。博客还包括批量处理和结果保存的代码示例。

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1. 遍历指定文件夹下的mat文件

CWRU数据集由于变量命名的问题,导致数据读取是个相对繁琐的过程,这里采用定义子函数,并逐个读取的方式,稍稍简化了信号读取与分割的整个过程(PS:为什么要分割呢?因为信号太长的话,做时频分析就会计算速度极慢,甚至导致内存不够无法计算)。下面的代码提供了一段demo代码用于遍历matlab某个文件夹下的所有.mat文件。

path = '...\data\'
file_sfix = '*.mat';
files = dir(fullfile(path, file_sfix))
for i=1:size(files,1)
% 每个mat文件的绝对路径
fileName = strcat(path, files(i,1).name)
load(fileName)
end

%
% 由于变量的名字会变,所以不能循环读取
%

2. 基于子函数的CWRU信号分割

%%
% 子函数1:读取单个文件并分段信号
function seg_tensor=read_signal(sig,fs) %子函数1
len=floor(size(sig,1)/fs);
seg_tensor = zeros(len,fs);
for i=1:len
   seg_ten
### CWRU 数据MATLAB 中的使用方法 CWRU (Case Western Reserve University) 数据是一个广泛用于轴承和齿轮故障诊断研究的数据合。以下是基于已有引用内容和其他专业知识,针对该数据MATLAB 中使用的说明。 #### 加载与读取数据 为了加载 CWRU 数据,通常需要先将其转换为适合 MATLAB 处理的格式(如 `.mat` 文件)。如果原始数据是以其他形式存,则可以通过文件 I/O 函数完成导入操作。例如: ```matlab % 假设已将 CWRU 数据保存为 .csv 或者 .txt 格式 data = csvread('cwru_data.csv'); % 如果是 CSV 文件 % data = load('cwru_data.mat'); % 如果已经是 MAT 文件 ``` 上述代码片段展示了如何利用 `csvread` 和 `load` 函数来分别处理不同类型的输入文件[^1]。 #### 预处理步骤 对于从 CWRU 获取到的间序列信号,可能涉及多种预处理技术以提高后续分析效果。具体而言,这些过程可包括但不限于以下几个方面: - **去噪和平滑**: 应用滤波器去除高频噪声干扰; - **归一化**: 将幅值调整至统一范围以便于比较; - **经验模态分解(EMD)**: 提取出固有模式函数(IMFs),从而更好地表征复杂振动特性。 下面给出一段实现 EMD 的简单例子: ```matlab imf = emd(data(:,2)); % 对第二列间序列执行 EMD 分解 figure; plot(imf); title('Intrinsic Mode Functions'); xlabel('Sample Index'); ylabel('Amplitude'); ``` 这里调用了内置工具箱中的 `emd()` 方法来进行经验模态分解,并绘制所得 IMF 成分图象[^3]。 #### 可视化展示 最后一步是对经过处理后的结果加以呈现,这有助于直观了解各项指标变化趋势或者异常情况所在位置。比如我们可以画出原始信号及其对应的频谱分布图像如下所示: ```matlab fs = 1e4; % Sampling frequency, Hz t = (0:length(data)-1)/fs; subplot(2,1,1), plot(t,data,'k'), grid on axis tight, title('Original Signal') xlabel Time (s) Y = fft(data-mean(data)); P2 = abs(Y/length(data)); P1 = P2(1:(floor(length(P2))/2)+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1); f = fs*(0:(ceil((length(P1))-1))'/length(P1)); subplot(2,1,2), semilogy(f,P1,'r','LineWidth',1.5) grid on, axis tight title('Magnitude Spectrum of Original Signal') xlabel Frequency (Hz) ylabel 'Magnitude' ``` 以上脚本实现了对原信号域频率响应曲线的同显示功能。 ---
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