帮我写一段可以基于pycharm软件，使用python语言提取西储大学轴承数据时域特征的代码

以下是可以基于pycharm软件，使用python语言提取西储大学轴承数据时域特征的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import signal

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 提取时域特征
mean = np.mean(data['value'])
std = np.std(data['value'])
max_value = np.max(data['value'])
min_value = np.min(data['value'])
rms = np.sqrt(np.mean(np.square(data['value'])))
skewness = np.mean(np.power((data['value'] - mean) / std, 3))
kurtosis = np.mean(np.power((data['value'] - mean) / std, 4)) - 3
crest_factor = max_value / rms
peak_factor = max_value / np.abs(np.mean(data['value']))
shape_factor = rms / np.abs(np.mean(data['value']))
impulse_factor = np.max(np.abs(data['value'])) / rms

# 输出结果
print('均值:', mean)
print('标准差:', std)
print('最大值:', max_value)
print('最小值:', min_value)
print('均方根值:', rms)
print('偏度:', skewness)
print('峰度:', kurtosis)
print('峰值因子:', crest_factor)
print('峰峰值因子:', peak_factor)
print('波形因子:', shape_factor)
print('冲击因子:', impulse_factor)

注意：这段代码仅供参考，具体实现需要根据数据格式和需求进行调整。