C#编程：实现双重阶乘算法，附完整源码

基于FFT的轴承故障诊断Matlab代码

故障诊断是机械设备维护和管理中非常重要的一部分，而轴承作为机械设备的关键部件，其故障诊断更是必不可少。本文提供一种基于FFT的轴承故障诊断Matlab代码，帮助工程师快速准确地发现轴承故障。

首先，我们需要明确什么是FFT。FFT全称为快速傅里叶变换，是一种将信号从时域转换到频域的算法。在FFT中，我们可以通过对信号的谐波成分进行分解并计算其幅值和相位信息，进而判断信号的频域特征。对于轴承，它的故障会导致轴承的振动信号混入高频成分，因此我们可以通过FFT算法分析轴承振动信号的频域特征来进行故障诊断。

下面是基于FFT的轴承故障诊断Matlab代码：

clear all;
clc;
importdata('bearing.mat'); % 导入轴承振动信号数据
L = length(x); % 信号长度
T = 1/Fs; % 采样时间
t = (0:L-1)*T; % 时间向量
subplot(2,1,1);
plot(t,x); % 绘制时域波形图
xlabel('时间/s');
ylabel('振动幅值/m');
title('时域波形图');
NFFT = 2^nextpow2(L); % 离散傅里叶变换点数
Y = fft(x,NFFT)/L; % 离散傅里叶变换
f = Fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1); % 频率向量
A = 2*abs(Y(1:NFF