python轴承频域

计算频域特征值可以用于分析信号中的频域信息。在给定的代码片段中，使用快速傅里叶变换(FFT)将时域信号转换为频域信号，并计算了12种频域特征值。这些特征值包括平均值、方差、均方根、最大值、最小值、峰度、偏度、峰值频率等。

在轴承频域分析中，频域特征值可以用于识别轴承故障的频谱特征。通过计算信号的频域特征，可以获得轴承在不同频率范围内的振动情况，并进一步分析是否存在异常或故障。

例如，可以使用上述代码计算轴承振动信号的频域特征值。首先，将轴承振动信号转换为numpy数组格式，并使用函数`calculate_frequency_domain_features`计算频域特征。该函数将返回包含12种频域特征值的列表。

另外，你还可以使用其他窗函数来处理轴承振动信号，如汉明窗函数。在使用汉明窗函数前，需要将数据减去均值，并根据窗函数的长度进行调整。然后，对调整后的数据进行FFT计算，得到频域信号。最后，可以使用函数`hamming_fft`计算频域特征。

通过计算频域特征值，可以更好地理解轴承振动信号的频谱信息，并在故障诊断和预测中提供有价值的参考。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于时域特征和频域特征组合的敏感特征集，再利用CNN进行轴承故障诊断(python编程)](https://blog.csdn.net/qq_40840797/article/details/131726869)[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* *3* [轴承数据频域信号的生成与效果测试](https://blog.csdn.net/weixin_50642818/article/details/127323427)[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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