用python代码稀疏手段来对旋转机械振动信号进行特征提取以进行故障诊断，自适应性要好一点，针对不同工况不同旋转机械都可以进行故障特征提取，编写代码并进行注释

在Python中，使用稀疏表示（如scipy库中的sparse矩阵）处理旋转机械振动信号进行故障诊断是一种高效的做法。这里是一个基本示例，使用Scipy和NumPy库结合自适应滤波技术（例如小波变换）来实现特征提取。请注意，这只是一个简化的版本，实际应用可能需要更复杂的信号处理步骤，并结合机器学习算法进行分类。

# 导入所需的库
import numpy as np
from scipy.sparse import csc_matrix
from pywt import wavedec, waverec
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

def preprocess_signal(vibration_data):
    # 将数据转换为稀疏矩阵，减少内存占用
    sparse_data = csc_matrix(vibration_data)
    
    # 自适应小波分解
    # level参数可以根据信号复杂度调整，一般选择较高的级数以捕获更多细节
    coeffs, _ = wavedec(sparse_data, 'db4', level=4)

    # 提取系数的最高频率部分作为特征（可根据实际情况调整）
    feature_coeffs = coeffs[-1]

    # 对特征系数进行标准化，提高后续分析的稳定性
    scaler = StandardScaler()
    standardized_features = scaler.fit_transform(feature_coeffs)

    return standardized_features

# 示例：假设vibration_data是一个二维数组，包含每个时间点的振动值
vibration_signal = ...  # Load or generate your vibration signal data
features = preprocess_signal(vibration_signal)

# 进行进一步的故障检测模型训练
# features 是我们的特征向量，可以用于训练支持向量机、神经网络或其他机器学习模型
model.fit(features, labels)  # labels是你已知的故障状态

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