写python程序，用cwt处理凯斯西储大学轴承数据集

以下是处理凯斯西储大学轴承数据集的Python程序，使用连续小波变换（CWT）进行信号处理。

首先，需要安装PyWavelets库，它是一个用于离散小波变换和连续小波变换的Python库。

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

# 读取数据
data = pd.read_csv('KA01.txt', sep='\t', header=None)
data.columns = ['Bearing 1', 'Bearing 2', 'Bearing 3', 'Bearing 4']

# 选取第一列轴承数据进行处理
signal = data['Bearing 1'].values

# 连续小波变换
cwtmatr, freqs = pywt.cwt(signal, np.arange(1, 128), 'morl')

# 绘制连续小波变换结果
plt.imshow(cwtmatr, extent=[-1, 1, 1, 128], cmap='PRGn', aspect='auto', vmax=abs(cwtmatr).max(), vmin=-abs(cwtmatr).max())
plt.show()

在上述代码中，使用了`pd.read_csv()`方法读取了数据集文件`KA01.txt`，并将其转换为Pandas DataFrame格式。然后，使用`pywt.cwt()`方法对轴承数据进行连续小波变换，并将其存储在`cwtmatr`和`freqs`中。最后，使用`plt.imshow()`方法绘制连续小波变换结果。

运行上述代码即可处理凯斯西储大学轴承数据集。