我需要一个轴承故障特征提取的代码

轴承故障特征提取可以使用信号处理技术来实现。以下是一个基于Python的示例代码，可以用于从振动信号中提取轴承故障特征：

import numpy as np
from scipy.signal import butter, lfilter, hilbert

# 定义带通滤波器函数
def butter_bandpass(lowcut, highcut, fs, order=5):
    nyq = 0.5 * fs
    low = lowcut / nyq
    high = highcut / nyq
    b, a = butter(order, [low, high], btype='band')
    return b, a

# 定义带通滤波函数
def butter_bandpass_filter(data, lowcut, highcut, fs, order=5):
    b, a = butter_bandpass(lowcut, highcut, fs, order=order)
    y = lfilter(b, a, data)
    return y

# 定义特征提取函数
def extract_features(data, fs):
    # 对振动信号进行带通滤波
    filtered_data = butter_bandpass_filter(data, 500, 5000, fs, order=5)

    # 对滤波后的信号进行希尔伯特变换
    analytic_signal = hilbert(filtered_data)
    
    # 计算振幅包络
    amplitude_envelope = np.abs(analytic_signal)
    
    # 计算时域特征
    time_features = [np.mean(amplitude_envelope), np.std(amplitude_envelope), np.max(amplitude_envelope), np.min(amplitude_envelope)]
    
    # 计算频域特征
    fft_result = np.abs(np.fft.fft(filtered_data))
    freq_features = [np.mean(fft_result), np.std(fft_result), np.max(fft_result), np.min(fft_result)]
    
    # 返回时域和频域特征
    return time_features + freq_features

使用该代码，你可以输入振动信号数据和采样率，输出对应的时域和频域特征。例如：

data = # 输入振动信号数据
fs = # 输入采样率

features = extract_features(data, fs)
print(features)

输出结果将为一个包含时域和频域特征的列表。你可以根据需要调整带通滤波器的参数和选择其他特征来实现更加精细的特征提取。