小波变换轴承故障检测文件

小波变换在轴承故障检测中的应用非常广泛。下面是一个示例文件，可以用于轴承故障检测的小波变换代码。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pywt

# 读取数据文件
data = np.loadtxt('bearing_data.txt')

# 小波变换
coef, freqs = pywt.cwt(data, np.arange(1, 11), 'morl')

# 绘制小波系数图
plt.imshow(coef, cmap='coolwarm', aspect='auto')
plt.colorbar()
plt.title('Wavelet Coefficients')
plt.xlabel('Sample')
plt.ylabel('Scale')
plt.show()

# 绘制频谱图
plt.imshow(np.abs(coef)**2, cmap='coolwarm', aspect='auto')
plt.colorbar()
plt.title('Wavelet Power Spectrum')
plt.xlabel('Sample')
plt.ylabel('Scale')
plt.show()

在这个例子中，我们首先使用`numpy`库中的`loadtxt()`函数读取轴承数据文件，然后使用`pywt`库中的`cwt()`函数进行小波变换。我们使用'Morlet'小波进行变换，选择了1到10个尺度进行变换。最后，我们使用`matplotlib`库中的`imshow()`函数绘制小波系数图和频谱图。

你需要将此代码保存为.py文件，将轴承数据文件命名为'bearing_data.txt'并放置在代码文件所在的文件夹中，然后运行代码即可得到小波系数图和频谱图。