matlab 轴承滚珠测量代码

当涉及到轴承滚珠测量的代码时，MATLAB是一个非常强大的工具。以下是一个简单的示例代码，用于测量轴承滚珠的直径：

% 创建一个包含滚珠直径数据的向量
diameters = [10, 12, 11.5, 9.8, 10.2, 11.3, 12.1];

% 计算滚珠直径的平均值
mean_diameter = mean(diameters);

% 计算滚珠直径的标准差
std_diameter = std(diameters);

% 绘制滚珠直径的直方图
histogram(diameters);
title('Roller Ball Diameter Distribution');
xlabel('Diameter');
ylabel('Frequency');

% 显示平均值和标准差
disp(['Mean Diameter: ', num2str(mean_diameter)]);
disp(['Standard Deviation: ', num2str(std_diameter)]);

这段代码首先创建了一个包含滚珠直径数据的向量`diameters`。然后，使用`mean`函数计算滚珠直径的平均值，并使用`std`函数计算滚珠直径的标准差。接下来，使用`histogram`函数绘制滚珠直径的直方图，以可视化滚珠直径的分布情况。最后，使用`disp`函数显示平均值和标准差的结果。

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matlab近景摄影测量代码

Matlab近景摄影测量代码是用于处理和分析近景摄影测量数据的一种工具。它可以对近景摄影测量数据进行处理、分析和可视化，以提取出有用的信息和数据。

该代码通常包括了图像处理库、三维重建库以及数学计算库等模块，以实现对摄影测量数据的各种操作。其中，图像处理库用于对拍摄的照片进行预处理，包括去除畸变、对齐、配准等操作；三维重建库用于将二维照片数据转换为三维模型，进行点云处理、构建模型等操作；数学计算库用于各种数学计算，如相机内外参数求解、坐标变换、空间几何计算等等。

使用Matlab编写的近景摄影测量代码可以帮助用户快速、高效地处理摄影测量数据，提取出所需的信息，为后续的分析和应用提供支持。例如，在工程测量领域，可以利用该代码对建筑物、文物等进行三维重建模型，进行尺寸和形状分析，实现虚拟仿真和展示。在地质勘探领域，可以利用该代码对地质构造、岩层等进行三维重建，为油气勘探提供支持。总之，Matlab近景摄影测量代码在各个领域都具有广泛的应用前景。

matlab 轴承故障诊断代码

以下是一份简单的 MATLAB 代码，用于诊断轴承故障：

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% 读取数据
load('bearing_data.mat');
t = bearing_data(:,1);
x = bearing_data(:,2);

% 绘制原始信号
figure;
plot(t,x)
xlabel('时间 (s)')
ylabel('加速度 (g)')
title('原始信号')

% 频谱分析
L = length(x);
Fs = L/(t(end)-t(1));
f = Fs*(0:(L/2))/L;
X = fft(x-mean(x));
P = abs(X/L).^2;
P2 = P(1:L/2+1);
P2(2:end-1) = 2*P2(2:end-1);

% 绘制频谱图
figure;
plot(f,P2)
xlabel('频率 (Hz)')
ylabel('功率谱密度')
title('频谱图')

% 提取特征
[~,I] = max(P2);
f_peak = f(I);
[~,locs] = findpeaks(x,'MinPeakHeight',0.1,'MinPeakDistance',1000);
n_peaks = length(locs);

% 判断故障类型
if f_peak > 200 && n_peaks > 5
    fprintf('滚动体故障');
elseif f_peak > 100 && f_peak < 200 && n_peaks > 10
    fprintf('内圈故障');
elseif f_peak < 100 && n_peaks > 10
    fprintf('外圈故障');
else
    fprintf('正常');
end

注意，这只是一个简单的示例代码，需要根据具体情况进行修改和优化。同时，还需要结合实际情况选择合适的特征提取方法和故障诊断算法。