对一组一列300万行的振动加速度数据采用包洛谱分析特征值的Matlab代码

以下是基于Matlab的包络谱分析代码：

1. 读取数据

data = load('data.txt'); % 从文件中读取数据
acc = data(:, 1); % 获取加速度数据
t = data(:, 2); % 获取时间数据

2. 求取包络

fs = 1/(t(2) - t(1)); % 计算采样频率
[b, a] = butter(4, 2*50/fs, 'low'); % 设计4阶低通滤波器，截止频率为50Hz
acc_filt = filtfilt(b, a, acc); % 对加速度信号进行滤波
env = abs(hilbert(acc_filt)); % 对滤波后的信号求取包络

3. 计算包络谱

N = length(env); % 信号长度
L = N/fs; % 信号时长
f = (0:N-1)*(fs/N); % 构造频率向量
Y = fft(env)/N; % 对包络数据进行FFT
Pyy = Y.*conj(Y); % 计算功率谱密度
plot(f,Pyy); % 绘制功率谱密度图像
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Power/Frequency (dB/Hz)');
ylim([-100, 0]); % 设置y轴幅值范围

完整代码如下：

data = load('data.txt'); % 从文件中读取数据
acc = data(:, 1); % 获取加速度数据
t = data(:, 2); % 获取时间数据

fs = 1/(t(2) - t(1)); % 计算采样频率
[b, a] = butter(4, 2*50/fs, 'low'); % 设计4阶低通滤波器，截止频率为50Hz
acc_filt = filtfilt(b, a, acc); % 对加速度信号进行滤波
env = abs(hilbert(acc_filt)); % 对滤波后的信号求取包络

N = length(env); % 信号长度
L = N/fs; % 信号时长
f = (0:N-1)*(fs/N); % 构造频率向量
Y = fft(env)/N; % 对包络数据进行FFT
Pyy = Y.*conj(Y); % 计算功率谱密度
plot(f,Pyy); % 绘制功率谱密度图像
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Power/Frequency (dB/Hz)');
ylim([-100, 0]); % 设置y轴幅值范围