请帮我用python写一个利用CNN读取振动信号后进行相关分析后建立寿命预测曲线的例子

当然可以，以下是一个简单的例子：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 生成随机振动信号数据
data = np.random.rand(1000, 100, 1)
labels = np.random.rand(1000, 1)

# 构建CNN模型
model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.Conv1D(32, 3, activation='relu', input_shape=(100, 1)))
model.add(layers.MaxPooling1D(2))
model.add(layers.Conv1D(64, 3, activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling1D(2))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1, activation='linear'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32)

# 使用模型进行预测
test_data = np.random.rand(10, 100, 1)
predictions = model.predict(test_data)

# 建立寿命预测曲线
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(predictions)
plt.show()

这个例子使用了TensorFlow和Keras库来构建一个简单的CNN模型，用于读取振动信号数据并进行相关分析，然后建立寿命预测曲线。