% 读取西储大学轴承数据 load('D:\NOJ\凯斯西储大学数据\Normal Baseline Data\97.mat'); % 提取时域特征 rms_val = rms(X097_DE_time); % 均方根值 kurt_val = kurtosis(X097_DE_time); % 峭度 skew_val = skewness(X097_DE_time); % 偏度 crest_factor = max(X097_DE_time)/rms_val; % 峰值因数 shape_factor = rms_val/mean(abs(X097_DE_time)); % 波形因数 % 提取频域特征 Fs = 12000; % 采样率 N = length(X097_DE_time); % 信号长度 xdft = fft(X097_DE_time); xdft = xdft(1:N/2+1); psdx = (1/(Fs*N)) * abs(xdft).^2; psdx(2:end-1) = 2*psdx(2:end-1); freq = 0:Fs/N:Fs/2; [maxval, maxidx] = max(psdx); % 最大幅值和对应频率 mean_freq = sum(freq .* psdx) / sum(psdx); % 平均频率 bandpower_val = bandpower(x,Fs,[500 1000]); % 信号频带能量 % 将特征值组合成一个向量 features = [rms_val, kurt_val, skew_val, crest_factor, shape_factor, maxval, freq(maxidx), mean_freq, bandpower_val]; % 使用神经网络进行训练 net = fitnet([10 10]); % 构建一个有两个隐层层，每层10个节点的神经网络 net.trainFcn = 'trainscg'; % 使用 Scaled Conjugate Gradient 算法进行训练 net.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练过程窗口 net.trainParam.max_fail = 10; % 最大连续训练失败次数 [net, tr] = train(net, features', y); % 训练神经网络 % 使用训练好的神经网络进行预测 y_pred = net(features'); % 预测结果

根据你提供的代码，你首先从数据文件中读取了西储大学轴承数据，并且提取了时域和频域特征。然后，你将这些特征组合成一个向量，并使用神经网络进行训练。最后，你使用训练好的神经网络进行预测。

在你提供的代码中，并没有明显的问题。但是，如果你遇到了错误或问题，可以考虑以下几个方面：

1. 数据格式问题。你需要确保数据文件的格式正确，并且特征提取的代码正确。

2. 神经网络参数问题。你需要确保神经网络的参数设置正确，并且训练方法适合你的数据集。

3. 内存问题。如果你的数据集太大，可能需要考虑使用分块技术或增加计算机内存。

如果你遇到了具体的错误或问题，请提供更多的信息，我可以更好地帮助你解决问题。

相关问题

读取西储大学轴承数据集中的数据文件。

好的，我可以为您提供读取西储大学轴承数据集中的数据文件的Python代码。请先确保您已经下载了数据集，并将数据文件保存在您的电脑中。

以下是读取数据文件的代码：

import pandas as pd

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('/path/to/your/data/file.csv')

# 显示数据前几行
print(data.head())

请将代码中的 `/path/to/your/data/file.csv` 替换为您数据文件的实际路径。执行代码后，您可以看到数据文件的前几行数据。如果您想查看所有数据，可以使用 `print(data)`。

读取西储大学轴承数据集中的数据文件。 将数据文件中的时域波形转换为频域图像，可以使用FFT等算法。

好的，首先需要安装 `numpy` 和 `matplotlib` 库，您可以使用以下命令进行安装：

pip install numpy matplotlib

接下来，我们可以使用以下Python代码读取西储大学轴承数据集中的数据文件，并将时域波形转换为频域图像：

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

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('/path/to/your/data/file.csv')

# 获取时域波形数据
signal = data['DE_time'].values

# 计算FFT
fft = np.fft.fft(signal)

# 计算频率信息
freqs = np.fft.fftfreq(len(signal))

# 绘制频域图像
plt.plot(freqs, np.abs(fft))
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

请将代码中的 `/path/to/your/data/file.csv` 替换为您数据文件的实际路径。执行代码后，您将看到绘制的频域图像。