CWRU数据集的信号转换为时频域信号的代码实现

以下是一个示例代码，将CWRU数据集中的信号转换为时频域信号：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import stft

# 读取CWRU数据集中的一个信号文件
signal = np.loadtxt('file_path')

# 定义STFT的参数
fs = 12000  # 采样频率
window = 'hann'  # 窗函数类型
nperseg = 256  # 每个窗口的长度
noverlap = nperseg // 2  # 窗口间的重叠长度
nfft = nperseg  # FFT的长度

# 计算STFT
f, t, Zxx = stft(signal, fs=fs, window=window, nperseg=nperseg,
                  noverlap=noverlap, nfft=nfft)

# 绘制时频图
plt.pcolormesh(t, f, np.abs(Zxx))
plt.ylabel('Frequency [Hz]')
plt.xlabel('Time [sec]')
plt.show()

这段代码首先读取了CWRU数据集中的一个信号文件，然后使用`stft`函数计算了其STFT，最后绘制了时频图。其中，`fs`表示采样频率，`window`表示窗函数类型（这里使用汉宁窗），`nperseg`表示每个窗口的长度，`noverlap`表示窗口间的重叠长度，`nfft`表示FFT的长度。在绘制时频图时，使用了`pcolormesh`函数来绘制颜色图，其中`np.abs(Zxx)`表示STFT的幅度谱。