使用Python进行振动传感器数据分析与可视化
本资源文件提供了一个使用Python进行快速傅里叶变换（FFT）分析振动传感器采集数据的完整示例。通过该示例，您可以学习如何读取振动传感器数据、进行FFT变换，并绘制趋势图、数据分布图和频谱图。
内容概述
- 数据读取：从文本文件中读取振动传感器采集的数据。
- 趋势图绘制：绘制振动传感器数据的时域趋势图。
- 数据分布图绘制：绘制振动传感器数据的分布直方图。
- 频谱图绘制：使用FFT变换分析数据，并绘制频谱图。
环境要求
- Python 3.9.6
- Jupyter Notebook
- 必要的Python库：numpy, matplotlib, pylab
使用步骤
- 安装依赖：
pip install numpy matplotlib -
运行代码： 打开Jupyter Notebook，加载并运行提供的代码文件。
- 查看结果： 代码将生成并显示振动传感器数据的趋势图、分布图和频谱图。
示例代码
以下是部分示例代码，展示了如何读取数据并进行FFT变换：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据文件
with open("振动数据2.txt", "r") as f:
data = f.read()
# 数据分隔提取
data = data.split(',')
x = [float(v) for v in data]
# 绘制趋势图
plt.figure(figsize=(14, 8))
plt.title("原始数据(趋势图)")
plt.ylabel("振动加速度(m/s2)")
plt.xlabel("时间(ms)")
plt.plot(tstemp, x[:fft_size])
plt.show()
# 进行FFT变换
xfft = np.fft.rfft(x[:fft_size])
# 绘制频谱图
plt.figure(figsize=(14, 8))
plt.title("单边振幅谱(归一化后)")
plt.ylabel("振动加速度(m/s2)")
plt.xlabel("频率(KHz)")
plt.plot(freqs, abs_xfft_n)
plt.show()
结果展示
运行代码后，您将看到以下图形：
- 趋势图：显示振动传感器数据的时域变化趋势。
- 分布图：显示振动传感器数据的分布情况。
- 频谱图：显示振动传感器数据的频率成分及其强度。
注意事项
- 确保数据文件格式正确，数据以逗号分隔。
- 根据实际需求调整采样频率和FFT处理的数据样本数。
通过本资源文件，您可以快速掌握使用Python进行振动传感器数据分析的基本方法，并应用于实际项目中。