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变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）是由 Dragomiretskiy 等人提出的一种自适应信号处理方法，通过迭代搜寻变分模态 的最优解，不断更新各模态函数及中心频率，得到若干具有一定宽带的模态函数。利用VMD对凯斯西储大学轴承进行信号分解，效果较好，可作为对比实验。

美国凯斯西储大学轴承数据中心全部数据 附带说明文档 CWRU数据集

这个是西储大学轴承数据中心的全部数据，是做轴承数据分析和故障诊断的经典测试数据，以前找半天都要积分，终于有一天我写代码全下下来了，这次上传的是代码 官网地址 https://csegroups.case.edu/bearingdatacenter/pages/welcome-case-western-reserve-university-bearing-data-center-website

小波降噪，运用小波工具将图像进行分层处理，可以得到降噪后的图像，含有凯斯西储大学轴承数据

西安交通大学轴承数据集

按文件夹整理好的数据集，适合10分类，方便程序读取

CWRU轴承数据集(附说明文件)。包含所有原始数据，以mat文件格式保存。

内容如下： ①12k Drive End Bearing Fault Data # 12k驱动端故障数据 ②12k Fan End Bearing Fault Data # 12k风扇端故障数据 ③48k Drive End Bearing Fault Data # 48k驱动端故障数据 ④Normal Baseline Data # 正常数据 ⑤README.md ⑥说明文件_cn.doc # 说明文件（中文） ⑦说明文件_en.doc # 说明文件（英文原件） ---------- 数据格式：四种数据（①-④）均为.mat格式文件，详细数据说明建议阅读英文说明原件（⑦），建议首先使用Matlab对数据进行预处理。

傅里叶变换，基2时间变换