python小波变换cwru

小波变换在Python中的实现可以使用连续小波变换(CWT)方法。连续小波变换适用于分析滚动轴承的振动信号这样的实际工程信号。在Python中，可以使用一些库来实现小波变换，比如numpy、os和PIL.Image。可以通过读取包含振动信号的图片文件夹，并对每个图片进行灰度化、调整大小等预处理操作，然后使用连续小波变换提取特征并进行故障诊断。

然而，目前基于连续小波变换的故障诊断算法存在一些局限性。大多数方法仅提取出小波变换系数中的几个特征值，并通过对特征值的分类来进行故障诊断。这种降维处理可能会导致重要故障特征的丢失。此外，这些算法中的故障特征选择和提取通常基于专家经验，无法得到一个适用于现场应用的通用解决方案。

因此，在Python中实现小波变换时，需要注意这些局限性，并根据具体应用场景进行合适的算法调整和特征选择。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [融合DE 端和FE端数据，利用小波变换生成时频图，再分别利用DCNN、KNN和DNN进行对比实验(python代码)](https://blog.csdn.net/qq_40840797/article/details/130219021)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [机械轴承故障诊断之连续小波变换（cwt）——转换与导入resnet](https://blog.csdn.net/m0_66237427/article/details/130954504)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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