用python写使用连续小波将凯斯西储数据变为时频图数据的代码
时间: 2024-04-29 20:26:59 浏览: 19
可以使用PyWavelets库来实现使用连续小波将凯斯西储数据变为时频图数据的过程。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pywt
# 凯斯西储数据
x = # 凯斯西储数据,需要根据实际情况进行读取
# 连续小波变换
wavelet = 'morl' # 选择小波类型
scales = np.arange(1, 128) # 尺度范围
cwtmatr, freqs = pywt.cwt(x, scales, wavelet, sampling_period=1)
# 绘制时频图
plt.imshow(abs(cwtmatr), extent=[0, 1, freqs[-1], freqs[0]], cmap='coolwarm', aspect='auto')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Frequency (Hz)')
plt.show()
```
其中,`x`是凯斯西储数据,需要根据实际情况进行读取;`wavelet`是小波类型,可以根据需要进行选择;`scales`是尺度范围,可以根据需要进行调整。运行代码后,将会得到一个时频图,横轴为时间,纵轴为频率。
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用python写使用连续小波将凯斯西储数据变为时频图数据的代码并将其进行保存
好的,我可以为您提供代码。不过在此之前需要了解一下您需要哪个版本的小波变换,以及凯斯西储数据的具体格式。
以下是一个基于Python的小波变换代码,使用连续小波将凯斯西储数据变为时频图数据,并将其保存。
```python
import pywt
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载凯斯西储数据
data = np.loadtxt('keskisyrja_data.txt')
# 连续小波变换
wavelet = pywt.ContinuousWavelet('morl') # 使用Morlet小波
frequencies = np.arange(1, 150, 0.1) # 频率范围
time = np.arange(len(data)) # 时间轴
coef, freqs = pywt.cwt(data, frequencies, wavelet)
# 绘制时频图
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.imshow(np.abs(coef), cmap='jet', aspect='auto',
extent=[time.min(), time.max(), freqs.min(), freqs.max()])
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Frequency (Hz)')
plt.colorbar()
plt.show()
# 保存时频图数据
np.savetxt('keskisyrja_cwt.txt', np.abs(coef))
```
该代码使用Morlet小波进行连续小波变换,将凯斯西储数据变换为时频图数据,并使用matplotlib库绘制出时频图。最后将时频图数据保存为名为`keskisyrja_cwt.txt`的文本文件。
注意:此代码仅供参考,您需要根据具体的数据格式和小波变换需求进行修改。
写python程序,用cwt处理凯斯西储大学轴承数据集
以下是处理凯斯西储大学轴承数据集的Python程序,使用连续小波变换(CWT)进行信号处理。
首先,需要安装PyWavelets库,它是一个用于离散小波变换和连续小波变换的Python库。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pywt
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('KA01.txt', sep='\t', header=None)
data.columns = ['Bearing 1', 'Bearing 2', 'Bearing 3', 'Bearing 4']
# 选取第一列轴承数据进行处理
signal = data['Bearing 1'].values
# 连续小波变换
cwtmatr, freqs = pywt.cwt(signal, np.arange(1, 128), 'morl')
# 绘制连续小波变换结果
plt.imshow(cwtmatr, extent=[-1, 1, 1, 128], cmap='PRGn', aspect='auto', vmax=abs(cwtmatr).max(), vmin=-abs(cwtmatr).max())
plt.show()
```
在上述代码中,使用了`pd.read_csv()`方法读取了数据集文件`KA01.txt`,并将其转换为Pandas DataFrame格式。然后,使用`pywt.cwt()`方法对轴承数据进行连续小波变换,并将其存储在`cwtmatr`和`freqs`中。最后,使用`plt.imshow()`方法绘制连续小波变换结果。
运行上述代码即可处理凯斯西储大学轴承数据集。