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4-基于小波变换的故障诊断(MATLAB视频)百度网盘链接:
链接:https://pan.baidu.com/s/1COCeo6kL5fDORHIyW_csoA
具体链接在halcom.cn论坛,联系人QQ:3283892722
该论坛是一个学习交流平台,我会逐一的和大家分享学习。
欢迎大家录制视频,并提交给我,我来设置视频,你可在论坛进行打赏分享。
视频专用播放器:http://halcom.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=258&extra=page%3D1
主程序如下:- addpath(genpath('./data'))
- addpath(genpath('./Hilbert'))
- addpath(genpath('./libsvm-3.22'))
- %% 随机分析一个信号
- load('data.mat') % 加载数据
- x = RC304(:, 2); % 信号
- Ts = 7.8125e-5; % 采样时间
- Fs = 1/Ts; % 采样频率
- %% 小波滤波
- [thr,sorh,keepapp,crit] = ddencmp('cmp','wp',x);
- [xc,wpt,perf0,perfl2] = wpdencmp(x,sorh,3,'db2',crit,thr,keepapp);
- [c,l] = wavedec(xc,3,'db1'); % 多尺度小波分解
- %% FFT分析
- L = length(c);
- NFFT = 2^nextpow2(L); % Next power of 2 from length of y
- c_fft = fft(c, NFFT)/L;
- figure(1)
- plot( Fs/2*linspace(0, 1, NFFT/2+1), abs( c_fft(1:NFFT/2+1) ) )
- %% Hilbert谱
- t0 = 0; % 起始时刻
- t1 = 2.5; % 结束时间
- fres = 100; % 频率分辨率
- tres = 100; % 时间分辨率
- fw0 = 0; % 样本最小频率
- fw1 = 200; % 样本最大频率
- tw0 = t0; % 最小时间缩放
- tw1 = t1; % 最大时间缩放
- [ns, ts, fs] = nnspe( c, t0, t1, fres, tres, fw0,fw1,tw0,tw1,'hilbert','pchip',3 );
- filter_1D = fspecial('gaussian',9, 0.9);
- nss = filter2(filter_1D, ns);
- % 边际谱
- bjp = sum( nss, 2 )./ Fs;
- figure(2)
- plot(fs, bjp);
- xlabel('频率'); ylabel('幅值');
- title('Hilbert边际谱')
- % peaks = findpeaks(bjp);
- % plot(peaks);
- %% 移除路径
- rmpath(genpath('./data'))
- rmpath(genpath('./Hilbert'))
- rmpath(genpath('./libsvm-3.22'))
复制代码 GUI如下:
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