轴承特征提取python

根据提供的引用内容，可以使用Python中的第三方库进行轴承特征提取。常用的库包括pandas、numpy和scipy等。下面是一个简单的轴承特征提取的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.signal import hilbert

# 读取数据
data = pd.read_csv('西储大学轴承数据')

# 计算包络谱
def envelope_spectrum(x):
    analytic_signal = hilbert(x)
    amplitude_envelope = np.abs(analytic_signal)
    return amplitude_envelope

# 计算时域特征
def time_domain_features(x):
    features = []
    features.append(np.mean(x))
    features.append(np.std(x))
    features.append(np.max(x))
    features.append(np.min(x))
    features.append(np.median(x))
    return features

# 计算频域特征
def frequency_domain_features(x, fs):
    features = []
    n = len(x)
    fft_x = np.fft.fft(x)
    freqs = np.fft.fftfreq(n, 1/fs)
    idx = np.argsort(freqs)
    freqs = freqs[idx]
    fft_x = fft_x[idx]
    psd = np.abs(fft_x)**2 / n
    psd = psd[idx]
    features.append(np.sum(psd))
    features.append(np.mean(psd))
    features.append(np.std(psd))
    features.append(np.max(psd))
    features.append(np.min(psd))
    features.append(freqs[np.argmax(psd)])
    features.append(np.trapz(psd, freqs))
    return features

# 特征提取
fs = 12000
bearing_type = "6205"
features = []
for i in range(4):
    x = data.iloc[:, i]
    x_env = envelope_spectrum(x)
    x_td = time_domain_features(x)
    x_fd = frequency_domain_features(x_env, fs)
    features.append(x_td + x_fd)

# 输出特征
print(features)

该示例代码中，首先使用pandas库读取轴承数据，然后分别计算时域特征和频域特征。其中，时域特征包括均值、标准差、最大值、最小值和中位数等；频域特征包括功率谱密度、平均功率谱密度、功率谱密度标准差、最大功率谱密度、最小功率谱密度、主频和积分功率谱密度等。最后将所有特征组合成一个特征向量输出。

--相关问题--:
1. 如何使用Python进行信号处理？
2. 什么是包络谱？如何计算包络谱