变转速轴承振动信号重采样matlab代码

以下是 MATLAB 中变转速轴承振动信号重采样的代码示例：

% 读取原始信号
[x, fs] = audioread('bearing_signal.wav');

% 原始信号的采样率
fs_old = fs;

% 重采样后的采样率
fs_new = 8000;

% 计算重采样后的信号长度
n_new = round(length(x)*fs_new/fs_old);

% 进行重采样
x_new = resample(x, fs_new, fs_old);

% 显示原始信号和重采样后的信号
t_old = linspace(0, length(x)/fs, length(x));
t_new = linspace(0, length(x_new)/fs_new, length(x_new));
subplot(2, 1, 1);
plot(t_old, x);
title('原始信号');
subplot(2, 1, 2);
plot(t_new, x_new);
title('重采样后的信号');

在此示例中，我们首先读取了原始信号并计算了其采样率。然后，我们指定了重采样后的采样率，并计算了重采样后的信号长度。接下来，我们使用 MATLAB 的 resample 函数进行重采样。最后，我们显示了原始信号和重采样后的信号。

相关问题

振动信号里如何加入轴承故障信号MATLAB代码

在振动信号中加入轴承故障信号可以通过叠加函数来实现。下是一个示例的MATLAB代码，向振动信号中添加不同类型轴承故障信号：

% 生成振动信号
fs = 1000;  % 采样频率
t = 0:1/fs:1;  % 时间序列
f1 = 50;  % 振动信号频率
vibration_signal = sin(2*pi*f1*t);

% 添加轴承故障信号
fault_type = "ball";  % 故障类型：球状故障
fault_frequency = 200;  % 故障频率
fault_amplitude = 0.2;  % 故障幅值

if fault_type == "ball"
    fault_signal = sin(2*pi*fault_frequency*t) * fault_amplitude;
elseif fault_type == "roller"
    fault_signal = square(2*pi*fault_frequency*t) * fault_amplitude;
elseif fault_type == "inner_race"
    fault_signal = sawtooth(2*pi*fault_frequency*t) * fault_amplitude;
end

vibration_with_fault_signal = vibration_signal + fault_signal;

% 绘制信号图形
figure;
subplot(3,1,1);
plot(t, vibration_signal);
xlabel('时间 (s)');
ylabel('振动信号');
title('原始振动信号');

subplot(3,1,2);
plot(t, fault_signal);
xlabel('时间 (s)');
ylabel('故障信号');
title('轴承故障信号');

subplot(3,1,3);
plot(t, vibration_with_fault_signal);
xlabel('时间 (s)');
ylabel('合成信号');
title('添加轴承故障信号后的振动信号');

在上述代码中，首先通过正弦函数生成了一个原始的振动信号 `vibration_signal`。然后根据所选择的故障类型，生成对应的故障信号 `fault_signal`。最后将原始振动信号和故障信号叠加得到合成的振动信号 `vibration_with_fault_signal`。通过绘制图形可以观察到添加了轴承故障信号后的振动信号。

振动信号滤波器设计matlab代码

以下是一个基于MATLAB的振动信号滤波器设计代码示例：

% 定义信号参数
fs = 1000; % 采样频率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间向量
f1 = 10; % 信号频率1
f2 = 50; % 信号频率2
x = cos(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2*t); % 合成信号

% 定义滤波器参数
fc = 20; % 截止频率
w = fc / (fs/2); % 归一化截止频率
n = 4; % 阶数

% 使用butter函数设计滤波器
[b, a] = butter(n, w);

% 使用filter函数对信号进行滤波
filtered_x = filter(b, a, x);

% 绘制结果
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, x);
xlabel('时间 (s)');
ylabel('振动信号');
title('原始信号');
subplot(2,1,2);
plot(t, filtered_x);
xlabel('时间 (s)');
ylabel('振动信号');
title('滤波后信号');

在这个示例中，我们使用了butter函数来设计一个4阶低通Butterworth滤波器，截止频率为20 Hz。然后，我们使用filter函数对原始信号进行滤波，得到一个滤波后的信号。最后，我们使用MATLAB的绘图功能将原始信号和滤波后的信号绘制在同一个图像中，以便比较它们的差异。