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

时间: 2023-04-02 19:02:29 浏览: 96
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: ```python 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。

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