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 20:02:29 浏览: 122
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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