matlab小波分析提取西储大学轴承数据集特征的代码

以下是使用小波分析提取西储大学轴承数据集特征的 Matlab 代码：

% 读取西储大学轴承数据集
load('12k_Drive_End_B007_0.mat');
x = X097_DE_time; % 选取一个传感器数据进行分析

% 小波分解
[c,l] = wavedec(x,6,'db4'); % 6 层小波分解，使用 db4 小波基函数

% 提取近似系数和细节系数
a6 = appcoef(c,l,'db4',6); % 6 层小波分解的近似系数
d6 = detcoef(c,l,6); % 6 层小波分解的细节系数
d5 = detcoef(c,l,5); % 5 层小波分解的细节系数
d4 = detcoef(c,l,4); % 4 层小波分解的细节系数
d3 = detcoef(c,l,3); % 3 层小波分解的细节系数
d2 = detcoef(c,l,2); % 2 层小波分解的细节系数
d1 = detcoef(c,l,1); % 1 层小波分解的细节系数

% 计算能量特征
Ea6 = sum(abs(a6).^2);
Ed6 = sum(abs(d6).^2);
Ed5 = sum(abs(d5).^2);
Ed4 = sum(abs(d4).^2);
Ed3 = sum(abs(d3).^2);
Ed2 = sum(abs(d2).^2);
Ed1 = sum(abs(d1).^2);

% 计算均值特征
Ma6 = mean(abs(a6));
Md6 = mean(abs(d6));
Md5 = mean(abs(d5));
Md4 = mean(abs(d4));
Md3 = mean(abs(d3));
Md2 = mean(abs(d2));
Md1 = mean(abs(d1));

% 计算标准差特征
Sa6 = std(abs(a6));
Sd6 = std(abs(d6));
Sd5 = std(abs(d5));
Sd4 = std(abs(d4));
Sd3 = std(abs(d3));
Sd2 = std(abs(d2));
Sd1 = std(abs(d1));

% 输出特征值
fprintf('Ea6: %f\n', Ea6);
fprintf('Ed6: %f\n', Ed6);
fprintf('Ed5: %f\n', Ed5);
fprintf('Ed4: %f\n', Ed4);
fprintf('Ed3: %f\n', Ed3);
fprintf('Ed2: %f\n', Ed2);
fprintf('Ed1: %f\n', Ed1);
fprintf('Ma6: %f\n', Ma6);
fprintf('Md6: %f\n', Md6);
fprintf('Md5: %f\n', Md5);
fprintf('Md4: %f\n', Md4);
fprintf('Md3: %f\n', Md3);
fprintf('Md2: %f\n', Md2);
fprintf('Md1: %f\n', Md1);
fprintf('Sa6: %f\n', Sa6);
fprintf('Sd6: %f\n', Sd6);
fprintf('Sd5: %f\n', Sd5);
fprintf('Sd4: %f\n', Sd4);
fprintf('Sd3: %f\n', Sd3);
fprintf('Sd2: %f\n', Sd2);
fprintf('Sd1: %f\n', Sd1);

需要注意的是，以上代码只提取了一个传感器的特征，如果需要提取整个数据集的特征，需要使用循环遍历每个传感器的数据。