用python写一个连续小波变换处理cwru数据集的程序

这里是一个用Python实现连续小波变换（CWT）处理CWRU数据集的示例代码：

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

# 读取CWRU数据集文件
df = pd.read_csv('path/to/cwru/data/file.csv')

# 选择一个信号进行处理
signal = df.iloc[:,1].values

# 设置CWT的参数
wavelet = 'morl' # 选用Morlet小波
scales = np.arange(1, 128) # 尺度范围
sampling_rate = 12000 # 采样率

# 进行CWT变换
coefficients, frequencies = pywt.cwt(signal, scales, wavelet, sampling_period=1/sampling_rate)

# 绘制CWT系数图
plt.imshow(coefficients, aspect='auto', cmap='coolwarm', extent=[0, len(signal), max(frequencies), min(frequencies)])
plt.title('Continuous Wavelet Transform Coefficients')
plt.xlabel('Sample')
plt.ylabel('Frequency')
plt.colorbar()
plt.show()

这个示例代码使用Python中的PyWavelets库来实现CWT，同时利用Matplotlib库绘制出CWT系数图。你需要将代码中的路径替换成你自己的CWRU数据集文件路径，并根据实际情况调整参数。