使用matlab进行小波变换对轴承故障识别的代码

以下是使用Matlab进行小波变换对轴承故障识别的代码示例：

首先，加载数据集并进行预处理：

% 加载数据集
load('bearing_dataset.mat');

% 轴承数据预处理
Fs = 12000; % 采样频率
t = (0:length(X)-1)/Fs; % 时间向量
X = X - mean(X); % 去除直流分量

接下来，使用小波变换对数据进行特征提取：

% 小波变换参数
wname = 'db4'; % 小波基函数
N = 4; % 小波变换层数

% 小波变换
[c,l] = wavedec(X,N,wname); % 分解信号
A = appcoef(c,l,wname); % 获取逼近系数
D = detcoef(c,l,N:-1:1); % 获取细节系数

% 绘制小波变换结果
figure;
subplot(3,1,1); plot(t,X); title('原始信号');
subplot(3,1,2); plot(t,A); title('逼近系数');
subplot(3,1,3); hold on;
for i = 1:N
    plot(t,D(i,:)/2^(N-i),'LineWidth',N+1-i);
end
title('细节系数'); legend('D4','D3','D2','D1');

最后，使用特征向量对轴承故障进行识别：

% 特征向量
features = [std(A), mean(abs(D(1,:))), mean(abs(D(2,:))), mean(abs(D(3,:))), mean(abs(D(4,:)))];

% 轴承故障分类器
if features(1) > 0.15 || features(2) > 0.01 || features(3) > 0.01 || features(4) > 0.01 || features(5) > 0.01
    disp('轴承存在故障');
else
    disp('轴承正常');
end

注意：上述代码中的数据集和参数仅供参考，实际应用中需要根据具体情况进行调整。