cwru小波变换python
时间: 2023-09-04 18:17:17 浏览: 82
根据引用的代码,可以看出在小波变换之前,信先进行了包络解调。包络解调的过程是先对信号进行频域低通滤波,然后再求取包络信号的FFT变换结果。接着,对滤波后的时域信号再进行小波变换。具体的代码实现可以参考以下步骤:
1. 导入必要的库和模块:
```
from scipy import signal
import numpy as np
import pywt
```
2. 定义需要进行小波变换的信号数据:
```
data = sig_filter # 这里的data可以是包络信号的滤波后时域信号
```
3. 选择小波基函数和小波变换的层数:
```
wavelet = 'db4' # 选择小波基函数,这里以db4为例
level = 5 # 小波变换的层数,可以根据实际情况进行调整
```
4. 进行小波变换:
```
coeffs = pywt.wavedec(data, wavelet, level=level) # 使用pywt.wavedec进行小波变换
```
5. 可以根据需要获取每一层的小波系数,或者获取重构后的信号:
```
# 获取每一层的小波系数
for i, coeff in enumerate(coeffs):
print("Level {}: {}".format(i+1, len(coeff)))
# 获取重构后的信号
reconstructed_data = pywt.waverec(coeffs, wavelet)
```
请根据具体的需求和数据进行调整和使用。以上是一个基本的示例代码,可以根据实际情况进行进一步的修改和定制化。希望对你有帮助!<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python实战故障诊断之CWRU数据集(一):数据集初识](https://blog.csdn.net/pengchen_wuhan/article/details/125902107)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python实战故障诊断之CWRU数据集(二):异常数据剔除及包络解调初步探索](https://blog.csdn.net/pengchen_wuhan/article/details/125918372)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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