振动信号数据如何制作特征？

对振动信号进行特征提取是故障诊断和预测中常见的任务。下面是一些可能对振动信号有用的特征：

1. 时域特征：

   • 均值（Mean）
   • 标准差（Standard Deviation）
   • 峭度（Kurtosis）
   • 偏度（Skewness）
   • 峰值因子（Peak-to-Peak Ratio）

2. 频域特征：

   • 傅里叶变换或快速傅里叶变换 (FFT)
   • 频谱峰值
   • 能量谱密度
   • 频谱带宽
   • 谱平均值

3. 时频域特征：

   • 短时傅里叶变换 (STFT)
   • 连续小波变换 (CWT)
   • 小波包能量

4. 时序统计特征：

   • 自相关函数
   • 互相关函数
   • 过零率
   • 波形因子

5. 非线性特征：

   • Lyapunov指数
   • 分维数
   • 非线性能量算子

6. 时频图特征：

   • 色谱图
   • 小波能谱图

对于时序数据，你可以使用这些特征来描述信号的不同方面。一般来说，特征的选择取决于你的具体应用和信号的性质。在实际应用中，通常会通过领域知识、试验和交叉验证等方式来确定哪些特征对于解决你的问题更为有效。

以下是一个简单的Python示例，演示如何使用Librosa库提取音频信号的一些特征：

import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取振动信号数据，假设为音频文件
file_path = "your_vibration_signal.wav"
y, sr = librosa.load(file_path, sr=None)

# 提取时域特征
mean = np.mean(y)
std = np.std(y)
kurtosis = librosa.feature.kurtosis(y)
skewness = librosa.feature.skew(y)
peak_to_peak_ratio = np.max(y) / np.min(y)

# 提取频域特征
fft_result = np.fft.fft(y)
frequency_spectrum = np.abs(fft_result)
peak_frequency = np.argmax(frequency_spectrum)
energy_spectral_density = librosa.feature.rms(y=y)

# 绘制波形和频谱图
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.subplot(2, 1, 1)
librosa.display.waveshow(y, sr=sr)
plt.title('Waveform')

plt.subplot(2, 1, 2)
librosa.display.specshow(librosa.amplitude_to_db(librosa.stft(y)), y_axis='log', x_axis='time')
plt.title('Spectrogram')

plt.show()