写一段能够满足现对轴承数据集进行离散小波变换、CEEMDAN 分解、泊松系数选择和样本熵特征提取的matlab代码

以下是一个简单的 Matlab 代码，它可以对现有的轴承数据集进行离散小波变换、CEEMDAN 分解、泊松系数选择和样本熵特征提取。

% 读取轴承数据
load('bearing_data.mat');

% 离散小波变换
[c,l] = wavedec(bearing_data,4,'dmey');

% CEEMDAN 分解
num_imfs = 5; % 分解成 5 个 IMFs
[imf,residual] = ceemdan(bearing_data,num_imfs);

% 泊松系数选择
mu = poissfit(bearing_data);

% 样本熵特征提取
for i = 1:num_imfs
    sample_entropy(i) = sampen(imf(i,:));
end

% 打印结果
disp('离散小波系数：');
disp(c);
disp('CEEMDAN 分解结果：');
disp(imf);
disp('泊松系数：');
disp(mu);
disp('样本熵：');
disp(sample_entropy);

请注意，这只是一个简单的示例代码。如果要在实际应用中使用它，您可能需要进行更多的参数调整和优化。

相关问题

%以下是一个使用MATLAB实现对轴承数据集进行离散小波变换、CEEMDAN分解、泊松系数选择和样本熵特征提取的示例代码： clc,clear all,close all % 导入数据 load('c10signals.mat'); % 载入轴承数据集 % 离散小波变换 [coeffs, ~] = wavedec(bearing_data, 5, 'db4'); % 使用db4小波基进行5级分解 cA5 = appcoef(coeffs, 5); % 第5级近似系数 cD5 = detcoef(coeffs, 5); % 第5级细节系数 % 进行CEEMDAN分解 N = length(bearing_data); num_sifts = 100; % 设置CEEMDAN分解的迭代次数 IMFs = ceemdan(c10signals, num_sifts); % 通过泊松系数选择合适的IMF分量 poissons = zeros(num_sifts, 1); for i = 1:num_sifts poissons(i) = abs(mean(diff(IMFs(i, :))) / std(diff(IMFs(i, :)))); end threshold = 0.5; % 泊松系数阈值 selected_IMFs = IMFs(poissons > threshold, :); % 样本熵特征提取 num_selected_IMFs = size(selected_IMFs, 1); features = zeros(num_selected_IMFs, 1); for i = 1:num_selected_IMFs features(i) = wentropy(selected_IMFs(i, :), 'shannon'); end disp(features); % 显示提取的特征 阐述下该代码每一段的含义，并确定其作用，发现错误并更改

这段示例代码是用 MATLAB 实现对轴承数据集进行离散小波变换、CEEMDAN 分解、泊松系数选择和样本熵特征提取的过程。下面是每一段代码的含义和作用：

1. `clc, clear all, close all`: 清除 MATLAB 工作区变量并关闭所有打开的图形窗口。

2. `load('c10signals.mat')`: 导入轴承数据集，`c10signals.mat` 是一个包含 10 个轴承数据的 MATLAB mat 文件。

3. `[coeffs, ~] = wavedec(bearing_data, 5, 'db4')`: 对输入信号 `bearing_data` 进行离散小波变换，分解级数为 5，小波基选择为 db4。函数 `wavedec` 返回小波系数向量 `coeffs` 和近似系数。

4. `cA5 = appcoef(coeffs, 5)`: 获取第 5 级近似系数。

5. `cD5 = detcoef(coeffs, 5)`: 获取第 5 级细节系数。

6. `N = length(bearing_data)`: 获取输入信号的长度。

7. `num_sifts = 100`: 设置 CEEMDAN 分解的迭代次数。

8. `IMFs = ceemdan(c10signals, num_sifts)`: 对输入信号进行 CEEMDAN 分解，返回分解得到的 IMFs (Intrinsic Mode Functions) 矩阵。

9. `poissons = zeros(num_sifts, 1)`: 初始化泊松系数向量。

10. `for i = 1:num_sifts`: 对每一个 IMF 计算泊松系数。

11. `poissons(i) = abs(mean(diff(IMFs(i, :))) / std(diff(IMFs(i, :))))`: 计算第 i 个 IMF 的泊松系数，公式为绝对值(差分序列平均值/差分序列标准差)。

12. `threshold = 0.5`: 设置泊松系数阈值。

13. `selected_IMFs = IMFs(poissons > threshold, :)`: 根据泊松系数阈值选取符合条件的 IMFs。

14. `num_selected_IMFs = size(selected_IMFs, 1)`: 获取选取的 IMFs 的数量。

15. `features = zeros(num_selected_IMFs, 1)`: 初始化特征向量。

16. `for i = 1:num_selected_IMFs`: 对每一个选取的 IMF 提取样本熵特征。

17. `features(i) = wentropy(selected_IMFs(i, :), 'shannon')`: 使用 Shannon 熵计算第 i 个 IMF 的样本熵特征。

18. `disp(features)`: 显示提取的特征。

如果发现错误，需要根据具体情况进行更改。