matlab轴承故障时域特征提取代码

以下是一种基于时域特征提取的 MATLAB 代码示例，用于识别轴承故障：

% 轴承故障时域特征提取代码示例

% 导入数据
data = load('bearing_data.mat');
x = data.x;
fs = data.fs;

% 设置参数
window_size = 2048; % 窗口大小
overlap_ratio = 0.5; % 重叠比例
nfft = 2^nextpow2(window_size); % FFT 点数

% 计算窗口移动步长
step_size = window_size*(1-overlap_ratio);

% 初始化特征向量
features = [];

% 按照窗口移动步长进行分帧处理
for i = 1:step_size:length(x)-window_size
    % 取出当前窗口数据
    window = x(i:i+window_size-1);

    % 计算时域特征
    rms_value = rms(window); % 均方根值
    peak_to_peak = max(window)-min(window); % 峰峰值
    kurtosis_value = kurtosis(window); % 峭度
    skewness_value = skewness(window); % 偏度
    crest_factor = peak_to_peak/rms_value; % 波峰因子
    shape_factor = rms_value/mean(abs(window)); % 波形因子

    % 将特征向量添加到特征矩阵中
    features = [features; rms_value peak_to_peak kurtosis_value skewness_value crest_factor shape_factor];
end

% 显示特征矩阵
disp(features);

该代码将输入数据 x 按照窗口大小和重叠比例进行分帧处理，并针对每一帧计算均方根值、峰峰值、峭度、偏度、波峰因子和波形因子等时域特征，并将这些特征作为一行添加到特征矩阵 features 中。最后，特征矩阵将输出到 MATLAB 命令窗口中。可以根据实际需求对这些特征进行进一步处理和分析，用于轴承故障的诊断和监测。