请编一个完整的程序用phython编出对振动信号的数据处理，对其进行时域频域等的分析

当然可以，这里是一个简单的Python程序示例，使用`numpy`, `matplotlib`以及`scipy`库来进行振动信号数据的时域和频域分析。假设我们有一个包含振动信号的列表叫做`vibration_data`：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal

# 假设vibration_data是一个一维数组，代表振动信号的时间序列
# 实际应用中，你可以从文件、传感器读取或者生成模拟数据
vibration_data = [your_vibration_signal_data]  # 替换为实际数据

# 数据预处理（例如平滑、滤波）
vibration_data_smoothed = signal.savgol_filter(vibration_data, 51, 3)  # 使用Savitzky-Golay滤波器

# 时域分析（绘制直方图和趋势图）
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.plot(vibration_data_smoothed)
plt.title('Vibration Signal (Time Domain)')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.grid(True)

# 频域分析（快速傅立叶变换）
fft_data = np.fft.fft(vibration_data_smoothed)
freqs = np.fft.fftfreq(len(vibration_data_smoothed), d=1)  # 假定采样频率为1 Hz
plt.figure()
plt.plot(freqs, abs(fft_data), 'r')  # 取绝对值展示幅度谱
plt.title('Vibration Spectrum (Frequency Domain)')
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Magnitude')
plt.grid(True)
plt.xlim([0, max(freqs)])

plt.show()