写一个将凯西西储大学轴承数据输入绘出其频域图的python程序
时间: 2023-12-10 12:05:35 浏览: 93
以下是使用Python中的matplotlib库绘制凯西西储大学轴承数据频域图的示例程序:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 读取数据文件
data = pd.read_csv('KEMAR-IEEE-CMA-2018.csv', header=None)
signal = data[0].values
# 绘制频谱图
fs = 20480 # 采样率
N = len(signal)
freqs = np.linspace(0, fs/2, N//2+1)
fft = np.fft.fft(signal)
fft_abs = np.abs(fft)[:N//2+1]
plt.plot(freqs, fft_abs)
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('Spectrum of bearing data')
plt.show()
```
说明:以上程序读取了凯西西储大学提供的轴承数据文件,然后使用快速傅里叶变换(FFT)将信号转换为频域信号,最后绘制出频谱图。你可以根据实际需求修改程序中的数据源和采样率等参数,来绘制不同的轴承数据频域图。
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写一个将凯西西储大学轴承数据输入绘出其时域图和频域图的简单python程序
好的,以下是一个使用Python绘制凯西西储大学轴承数据的时域图和频域图的简单程序:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fftpack import fft
# 读取数据
data = np.loadtxt("kcxy_data.txt")
# 绘制时域图
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(data[:, 0], data[:, 1])
plt.xlabel("Time (s)")
plt.ylabel("Amplitude")
plt.title("Time Domain")
# 计算频域
n = len(data)
k = np.arange(n)
T = n / 2000
frq = k / T
frq = frq[range(n//2)]
Y = fft(data[:, 1]) / n
Y = Y[range(n//2)]
# 绘制频域图
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(frq, abs(Y))
plt.xlabel("Frequency (Hz)")
plt.ylabel("Amplitude")
plt.title("Frequency Domain")
plt.show()
```
其中,我们假设数据文件名为“kcxy_data.txt”,数据文件应该是一个两列的文本文件,第一列是时间,第二列是振幅。
在程序中,首先使用`numpy`库读取数据文件。然后,我们使用`matplotlib`库绘制时域图,使用`scipy.fftpack`库计算数据的FFT,最后绘制频域图。
希望这个程序能够帮到你!
写一个将凯西西储大学轴承matlab格式数据输入绘出其时域图和频域图的简单python程序
好的,下面是一个简单的Python程序,可以读取凯西西储大学轴承的Matlab格式数据,并绘制其时域图和频域图。请注意,本程序使用了Numpy和Matplotlib库,请确保已经安装了这两个库。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fft import fft
# 读取Matlab格式数据
data = np.loadtxt('data.mat')
# 提取数据
time = data[:, 0]
signal = data[:, 1]
# 绘制时域图
plt.plot(time, signal)
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Signal')
plt.title('Time Domain Signal')
plt.show()
# 计算频域图
fft_signal = fft(signal)
freq = np.linspace(0, 1 / (time[1] - time[0]), len(signal))
# 绘制频域图
plt.plot(freq, np.abs(fft_signal))
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('Frequency Domain Signal')
plt.show()
```
请将数据文件保存为`data.mat`,并将其与程序放在同一个目录下。运行程序后,将会弹出时域图和频域图的窗口。
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