小波变换实现外圈轴承故障诊断的matlab源码

以下是一个简单的基于小波变换的外圈轴承故障诊断的 MATLAB 源码：

% 导入数据
data = load('bearing_data.txt');

% 定义小波函数
wname = 'db4';

% 定义小波分析参数
level = 5;
order = 2;

% 小波分解
[c,l] = wavedec(data, level, wname);

% 计算小波系数
cA5 = appcoef(c,l,wname,level); % 最低频率的小波系数
cD5 = detcoef(c,l,level); % 最高频率的小波系数

% 计算小波能量
Ea = sum(cA5.^2); % 最低频率的小波能量
Ed = sum(cD5.^2); % 最高频率的小波能量

% 计算小波包络
[cD5_sorted, cD5_index] = sort(abs(cD5), 'descend'); % 按降序排列小波系数
t = linspace(0, length(data)/256, length(data)); % 定义时间轴
f = 256*(0:(length(data)/2))/length(data); % 定义频率轴
cD5_envelope = abs(cD5); % 初始化小波包络
for i = 1:length(cD5)
    if abs(cD5(i)) < cD5_sorted(order)
        cD5_envelope(i) = 0;
    end
end
cD5_envelope = wden(cD5_envelope, 'rigrsure', 's', 'one', level, wname); % 小波包络去噪

% 绘制小波包络图和频谱图
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, data, 'b');
hold on;
plot(t, cD5_envelope, 'r');
xlabel('时间 (秒)');
ylabel('轴承振动信号');
title('小波包络图');
subplot(2,1,2);
plot(f, 2*abs(fft(data))/length(data), 'b');
hold on;
plot(f, 2*abs(fft(cD5_envelope))/length(data), 'r');
xlabel('频率 (Hz)');
ylabel('幅值');
title('频谱图');
legend('原始信号', '小波包络');

该源码实现了以下操作：

1. 导入外圈轴承振动数据；
2. 定义小波函数、小波分析参数；
3. 进行小波分解，计算最低频率和最高频率的小波系数，计算小波能量；
4. 计算小波包络，对小波包络进行去噪；
5. 绘制小波包络图和频谱图。

请注意，该源码是一个简单的实现，并且可能需要根据实际数据进行调整。