西储大学轴承数据集预处理python

### 使用Python对西储大学轴承数据集进行预处理

对于西储大学轴承数据集的预处理工作，Python提供了强大的功能来完成这一任务。考虑到该数据集的特点以及常见的机器学习需求，在实际操作中通常会经历几个重要的阶段。

#### 数据加载与初步探索

首先需要导入必要的库并定义函数用于读取.mat文件中的原始振动信号。SciPy包能够很好地支持这种类型的文件读写操作[^1]：

from scipy import io as sio
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def load_data(file_path, key='X'):
    mat_contents = sio.loadmat(file_path)
    data = mat_contents[key]
    return data

这里假设`.mat`文件内的变量名为'X'；如果实际情况不同，则需调整参数key以匹配具体的数据结构。

#### 特征提取

接着是对时间序列执行特征工程的过程。这可能涉及到计算统计量（均值、方差）、频域变换（傅里叶变换FFT），以及其他有助于表征机械状态变化规律的操作:

def extract_features(signal):
    fft_result = np.fft.fft(signal)
    magnitude_spectrum = abs(fft_result)[:len(signal)//2]*2/len(signal)

    mean_value = np.mean(magnitude_spectrum)
    std_deviation = np.std(magnitude_spectrum)
    
    features = {
        'mean': mean_value,
        'std': std_deviation,
        # 可继续添加其他感兴趣的指标...
    }
    return features

上述代码片段展示了如何利用快速傅立叶转换(Fast Fourier Transform)获取频率响应特性，并从中挑选出一些简单的描述符作为后续分析的基础输入。

#### 数据标准化

为了提高模型训练的效果，往往还需要对所得到的新属性实施规范化处理。sklearn.preprocessing模块下的StandardScaler类非常适合用来做这项工作：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
scaled_features = scaler.fit_transform([[feat['mean'], feat['std']] for feat in all_extracted_features])

通过这种方式，可以使各个维度上的数值分布趋于一致，从而有利于某些特定算法更好地发挥作用。

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