怎么用python实现Wigner-Ville方法时频分析故障诊断？

怎么用python实现Wigner-Ville方法时频分析故障诊断？

# 以上代码生成一个Wigner-Ville分布的图像，显示了信号中的时频特征。
# 你可以通过修改并将其应用于故障诊断，通过分析不同类型的信号来检测故障。
import numpy as np
from scipy.signal import hilbert
import matplotlib.pyplot as plt

def wigner_ville(signal, N=None):
    if N is None:
        N = len(signal)
    
    # 计算希尔伯特变换
    analytic_signal = hilbert(signal)

    # 初始化Wigner-Ville分布矩阵
    wvd = np.zeros((N, N), dtype=complex)

    # 计算Wigner-Ville分布
    for tau in range(N):
        for t in range(N - tau):
            wvd[tau, t + tau // 2] = analytic_signal[t] * np.conj(analytic_signal[t + tau])

    # 计算频谱
    wvd = np.fft.fftshift(np.fft.fft(wvd, axis=0), axes=0)
    return np.real(wvd)




# 生成一个简单的信号，例如：正弦波
fs = 1000  # 采样频率
t = np.arange(0, 1, 1 / fs)  # 时间向量
f1 = 50  # 正弦波频率
signal = np.sin(2 * np.pi * f1 * t)

# 计算Wigner-Ville分布
wvd = wigner_ville(signal)

# 绘制Wigner-Ville分布
plt.figure()
plt.imshow(np.abs(wvd), extent=[t[0], t[-1], fs // 2, -fs // 2], aspect='auto', origin='lower')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Frequency (Hz)')
plt.title('Wigner-Ville Distribution')
plt.show()

希望对你有帮助。