小波变换进行模拟电路故障诊断特征提取的代码

小波变换是一种信号处理工具，常用于信号分析和特征提取，特别是在非平稳信号的处理中。在模拟电路故障诊断中，它能够捕捉到故障模式下信号的局部特性，有助于区分正常工作状态和异常情况。

下面是一个简单的Python示例，使用Matplotlib库和PyWavelets包来演示如何对模拟电路信号进行小波变换并提取特征：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pywt import wavedec, waverec

# 假设我们有模拟电路的时间序列数据
signal = ... # 从实验测量或仿真获取的实际电路信号

# 对信号进行小波分解
coeffs = wavedec(signal, 'db4', level=3) # 'db4'是小波函数，level指定分解层数

# 获取高频系数，通常包含更多故障信息
high_freq_coeffs = coeffs[-1:]

# 计算小波能量或系数幅度作为特征
features = np.abs(high_freq_coeffs).flatten()

# 可视化小波分解结果
plt.figure()
for i, (name, detail) in enumerate(zip(['Approximation'] + ['细节{}'.format(j+1) for j in range(len(coeffs)-1)], coeffs[:-1])):
    plt.plot(detail, label='Level {}'.format(i))
plt.legend()
plt.show()

# 故障特征提取后的数据可以进一步用于分类或机器学习算法