《MATLAB 批量把振动 CSV（含中文“序号/采样频率”）稳健转成 .mat：自动解析+统一换算+按 H/I/O/F-rpm-fs-load 命名》 - 教程

一文搞定：批量把中文头信息的 CSV（含“序号/采样频率”等）稳健转成 .mat，并按规则重命名（H/I/O/F-rpm-fs-load）

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1. 项目背景

在振动/故障诊断采集里，我们经常得到一批 CSV 文件，文件名形如：

jiankang-100rpm-2kHz-0%Load_all.csv
neiquan-1300rpm-2kHz-0%Load_all.csv
waiquan-500rpm-8kHz-10%Load_all.csv

每个文件前面是若干中文元信息（比如“采样频率,2.000kHz”），接着是表头行（通常包含**“序号”），再往下是多列数据**。但是这些 CSV 在编码、分隔符、列类型上并不统一（GBK/UTF-8、英文/中文逗号、文本列混入等），直接 readtable 往往会报错或读乱。

本文给出一套鲁棒的 MATLAB 脚本，把这类 CSV 批量转换为 .mat，并把关键信息（采样频率、转速、负载、列名、时间轴等）保存到结构体里，最后按规则重命名输出文件。

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2. 明确需求（已全部实现）

1. 批量读取目录下的 CSV/XLSX（含中文头信息、表头“序号”、多列数据）。
2. 采样频率以文件内部为准（优先读取“采样频率,2.000kHz”），找不到再回退文件名中的 2kHz/8kHz。
3. 仅保留数值数据列；遇到文本列自动尝试转数字，全 NaN 的列丢弃；若存在“序号”列，从数据中自动剔除。
4. 按固定换算对每列做统一变换：/1000 *100 *60 /4（即 ×0.15）。
5. 输出 .mat 顶层变量名为 data（结构体），字段：
   • signal (N×C) 换算后的信号矩阵
   • varNames (C×1 string) 列名
   • N,C 样本数/通道数
   • fs 采样频率(Hz)
   • rpm 转速(r/min)
   • load_pct 负载(%)（若只有 HP 也会尝试转读；缺失时置 0）
   • t 时间轴（秒），按 fs 自动生成
6. 重命名规则（来自实际需求）：
   • 条件码（来自文件名中第一段）：
     • jiankang/健康 → H
     • guzhang/故障 → F
     • neiqian/neiquan/内圈/内环 → I
     • waiquan/外圈/外环 → O
     • 未识别 → X
   • 文件名格式：<条件码>-<rpm>-<fs_kHz>-<load>.mat
     • 例如：jiankang-100rpm-2kHz-0%Load → H-100-2-0.mat
7. 强鲁棒性：自动尝试编码（UTF-8/GB18030/ISO-8859-1）、自动识别分隔符（英文/中文逗号、分号、Tab）、保留原始列名（消除“列名被修改”警告）、兼容旧版 WhitespaceRule 选项。

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3. 解析思路

• 定位数据起始：优先寻找包含“序号”的表头行；若找不到，按“第一行像数据（数字+分隔符+数字）”来定位，上一行视为表头。
• 读表策略：detectImportOptions + readtable，强制 VariableNamingRule='preserve'，保留中文列名；遇到老版本不支持的选项自动跳过。
• 列类型清洗：对每列做统一转换：数字列直取，文本/元胞/类别列转字符串后 str2double；全 NaN 的列剔除。
• 剔除“序号”列：只把它用作定位，不进入最终 signal。
• 元信息解析：把表头之前的“Key,Value”行转成 KV 表；优先从中解析“采样频率”（kHz/Hz 均兼容）。
• 文件名解析：提取条件/转速/采样率/负载（HP 或 %Load）。
• 统一换算：signal = data * 0.15。
• 时间轴：若 fs 有效，t = (0:N-1)/fs。

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4. 完整代码（保存为 batch_csv2mat.m）

直接把下面整段保存为 batch_csv2mat.m。MATLAB 路径切到该文件所在目录后调用即可。

function batch_csv2mat(inDir, outDir)
% 批量把类似
% jiankang-100rpm-2kHz-0%Load_all.csv
% neiquan-1300rpm-2kHz-0%Load_all.csv
% jiankang-variable-speed-2kHz-0%Load_all.csv
% waiquan-variable-speed-2kHz-0%Load_all-1.csv <-- 重复测试1
% 转为 .mat
%
% 命名：
% 定速： <code>-<rpm>-<fs_kHz>-<load>[_RPT_<n>].mat
  % 变速： <code>-VS-<fs_kHz>-<load>[_RPT_<n>].mat
    % 例： H-100-2-0.mat, H-VS-2-0_RPT_1.mat
    %
    % 顶层变量名：data（struct），仅包含：
    % data.signal [N x C] （已做统一换算 ×0.15）
    % data.varNames [C x 1] 列名（保留中文）
    % data.N, data.C
    % data.fs (Hz), data.rpm (r/min), data.load_pct (%)
    % data.t [N x 1] 时间（秒；fs 有效时生成）
    if nargin <
    2 || isempty(outDir), outDir = fullfile(inDir,'mat');
    end
    if ~exist(inDir,'dir'), error('输入目录不存在：%s', inDir);
    end
    if ~exist(outDir,'dir'), mkdir(outDir);
    end
    files = [dir(fullfile(inDir,'*.csv'));
    dir(fullfile(inDir,'*.CSV'));
    ...
    dir(fullfile(inDir,'*.txt'));
    dir(fullfile(inDir,'*.TXT'));
    ...
    dir(fullfile(inDir,'*.xlsx'));
    dir(fullfile(inDir,'*.XLSX'))];
    if isempty(files)
    warning('目录中未发现 CSV/TXT/XLSX：%s', inDir);
    return;
    end
    warning('off','MATLAB:table:ModifiedVarnames');
    warning('off','MATLAB:table:ModifiedAndSavedVarnames');
    for k = 1:numel(files)
    fpath = fullfile(files(k).folder, files(k).name);
    try
    recFull = parse_one_file(fpath);
    % 解析（含 is_vs / rpt_idx）
    outname = make_outname(recFull, files(k).name);
    % 生成目标 .mat 名
    data = prune_and_convert(recFull);
    % 仅保留 + 换算 + 生成 t
    save(fullfile(outDir,outname), 'data', '-v7.3');
    % 顶层变量名为 data
    fprintf('OK -> %s\n', outname);
    catch ME
    fprintf(2,'FAIL -> %s\n %s\n', files(k).name, ME.message);
    end
    end
    end
    %% =================== 仅保留字段并做换算（并生成 t） ===================
    function data = prune_and_convert(R)
    scale = (10*60)/(4*1000);
    % /1000 * 10 * 60 / 4 = 0.15
    signal = R.data * scale;
    data = struct();
    data.signal = signal;
    % [N x C]
    data.varNames = R.varNames;
    % 列名
    data.N = size(signal,1);
    data.C = size(signal,2);
    data.fs = R.fs;
    data.rpm = R.rpm;
    data.load_pct = R.load_pct;
    if ~isnan(R.fs) && R.fs >
    0
    data.t = (0:data.N-1).' / R.fs;
    else
    data.t = [];
    end
    end
    %% =================== 单文件解析（鲁棒：支持 VS / RPT，仅提数值列） ===================
    function rec = parse_one_file(fpath)
    [~, base, ext] = fileparts(fpath);
    isCSV = ismember(lower(ext), {
    '.csv','.txt'
    });
    % ---------- 0) 提取重复测试编号，并得到用于解析的 baseCore ----------
    % 支持：xxx_all-1, xxx-1（结尾为 -数字）
    rpt_idx = NaN;
    tok = regexp(base, '(?:_all)?-(\d+)$', 'tokens', 'once');
    if ~isempty(tok), rpt_idx = str2double(tok{
    1
    });
    end
    baseCore = regexprep(base, '(?:_all)?-(\d+)$', '');
    % 去掉尾部编号
    % ---------- 1) 多编码读取并清洗（仅 CSV/TXT） ----------
    lines = strings(0,1); encList = {
    'UTF-8','GB18030','ISO-8859-1'
    };
    if isCSV
    for e = 1:numel(encList)
    try
    lines = readlines(fpath, "Encoding", encList{e
    });
    if ~isempty(lines);
    break;
    end
    catch, end
    end
    if isempty(lines), error('无法按常见编码读取此文件');
    end
    lines = normalize_lines(lines);
    end
    % ---------- 2) 表头行定位 ----------
    headerLineIdx = [];
    if isCSV
    headerLineIdx = find(contains(lines, "序号"), 1, 'first');
    if isempty(headerLineIdx)
    pat = "^\s*\d+\s*[,;
    \t]\s*[-\d\.]+";
    isData = ~cellfun('isempty', regexp(cellstr(lines), pat, 'once'));
    dataStart = find(isData, 1, 'first');
    if ~isempty(dataStart) && dataStart >
    1
    headerLineIdx = dataStart - 1;
    else
    error('未找到“序号”表头且无法定位数据起始行。');
    end
    end
    end
    % ---------- 3) detectImportOptions + readtable ----------
    if isCSV
    opts = detectImportOptions(fpath, 'NumHeaderLines', headerLineIdx-1);
    if isempty(opts.Delimiter) || isequal(opts.Delimiter,' ')
    opts.Delimiter = {
    ',',';','\t','，'
    };
    end
    try, opts.VariableNamingRule = 'preserve';
    catch, end
    try, opts.PreserveVariableNames = true;
    catch, end
    try
    txtVars = opts.VariableNames( ismember(opts.VariableTypes, {
    'char','string','categorical'
    }) );
    if ~isempty(txtVars)
    try, opts = setvaropts(opts, txtVars, 'WhitespaceRule','preserve');
    catch, end
    try, opts = setvaropts(opts, txtVars, 'EmptyFieldRule','auto');
    catch, end
    end
    catch, end
    try
    T = readtable(fpath, opts);
    catch
    try, T = readtable(fpath, 'VariableNamingRule','preserve');
    catch
    T = readtable(fpath, 'PreserveVariableNames', true);
    end
    end
    else
    try, T = readtable(fpath, 'VariableNamingRule','preserve');
    catch
    T = readtable(fpath, 'PreserveVariableNames', true);
    end
    end
    if isempty(T), error('表格为空：%s', fpath);
    end
    % ---------- 4) 仅提取数值列（自动数值化，剔除全 NaN / 不齐列） ----------
    [A, vnames] = table_to_numeric(T);
    if isempty(A) || size(A,2) == 0
    error('未能从表格中提取到任何数值列：%s', fpath);
    end
    % 若存在“序号”，从数据中移除
    idxCol = find(contains(vnames, "序号"), 1, 'first');
    if ~isempty(idxCol)
    data = A(:, setdiff(1:size(A,2), idxCol));
    varNames = vnames(setdiff(1:numel(vnames), idxCol));
    else
    data = A;
    varNames = vnames;
    end
    % ---------- 5) 元信息 & 采样频率（内部优先） ----------
    meta = struct(); meta.raw = strings(0,1);
    if isCSV && headerLineIdx>
    1, meta.raw = lines(1:headerLineIdx-1);
    end
    meta.kv = table(string.empty, string.empty,'VariableNames',{
    'Key','Value'
    });
    if ~isempty(meta.raw)
    K = strings(0,1); V = strings(0,1);
    for i = 1:numel(meta.raw)
    s = char(meta.raw(i));
    if isempty(s), continue;
    end
    s = strrep(s,'，',','); s = strrep(s,'；',';');
    parts = split(string(s), ",");
    if numel(parts)>=2
    K(end+1,1) = strtrim(parts(1));
    V(end+1,1) = strtrim(strjoin(parts(2:end), ","));
    %#ok<AGROW>
      end
      end
      meta.kv = table(K, V, 'VariableNames', {
      'Key','Value'
      });
      end
      fs = NaN;
      if ~isempty(meta.kv.Key)
      hit = contains(meta.kv.Key, "采样频率");
      if any(hit)
      val = meta.kv.Value(find(hit,1,'first'));
      tok = regexp(val, '([\d\.]+)\s*([kK]?[Hh]z)?', 'tokens', 'once');
      if ~isempty(tok)
      v = str2double(tok{
      1
      }); unit = lower(strtrim(tok{
      2
      }));
      if isempty(unit)||strcmp(unit,'hz'), fs=v;
      elseif strcmp(unit,'khz'), fs=v*1000;
      else, fs=v;
      end
      end
      end
      end
      % ---------- 6) 文件名解析：定速 or 变速 VS ----------
      cond=""; rpm=NaN; fs_name=NaN; load_pct=NaN; load_hp=NaN; is_vs=false;
      % 定速：xxx-1000rpm-2kHz-0%Load / xxx-1000rpm-2kHz-10HP
      m1 = regexp(baseCore,'^(?<cond>[^-]+)-(?<rpm>\d+)rpm-(?<fs>[\d\.]+)[kK]Hz-(?<hp>\d+)HP','names');
        m2 = regexp(baseCore,'^(?<cond>[^-]+)-(?<rpm>\d+)rpm-(?<fs>[\d\.]+)[kK]Hz-(?<pct>\d+)\%Load','names');
          % 变速：xxx-variable-speed-2kHz-0%Load / xxx-vs-2kHz-...
          vsToken = '(?:variable[-_ ]?speed|variablespeed|vs|bianzhuansu|bian_su|bian_zs|变转速|变速|变转)';
          mVS1 = regexp(baseCore, ['^(?<cond>[^-]+)-' vsToken '-(?<fs>[\d\.]+)[kK]Hz-(?<hp>\d+)HP'], 'names');
            mVS2 = regexp(baseCore, ['^(?<cond>[^-]+)-' vsToken '-(?<fs>[\d\.]+)[kK]Hz-(?<pct>\d+)\%Load'], 'names');
              if ~isempty(m1)
              cond=string(m1.cond); rpm=str2double(m1.rpm);
              fs_name=str2double(m1.fs)*1000; load_hp=str2double(m1.hp);
              elseif ~isempty(m2)
              cond=string(m2.cond); rpm=str2double(m2.rpm);
              fs_name=str2double(m2.fs)*1000; load_pct=str2double(m2.pct);
              elseif ~isempty(mVS1)
              cond=string(mVS1.cond); is_vs=true;
              fs_name=str2double(mVS1.fs)*1000; load_hp=str2double(mVS1.hp);
              elseif ~isempty(mVS2)
              cond=string(mVS2.cond); is_vs=true;
              fs_name=str2double(mVS2.fs)*1000; load_pct=str2double(mVS2.pct);
              end
              if isnan(fs), fs = fs_name;
              end
              % ---------- 7) 输出（供命名与裁剪使用） ----------
              rec = struct();
              rec.data = data;
              rec.varNames = varNames;
              rec.fs = fs;
              rec.rpm = rpm;
              rec.load_pct = load_pct;
              rec.load_hp = load_hp;
              rec.condition = cond;
              rec.is_vs = is_vs;
              % 是否变速
              rec.rpt_idx = rpt_idx;
              % 重复测试编号（NaN 表示无编号）
              end
              %% =================== 把 table 列转成纯数值 ===================
              function [A, vnames] = table_to_numeric(T)
              V = T.Properties.VariableNames;
              n = height(T);
              cols = []; vnames = strings(0,1);
              for i = 1:numel(V)
              x = T.(V{
              i
              });
              if isrow(x), x = x.';
              end
              if isnumeric(x)
              num = double(x);
              elseif islogical(x)
              num = double(x);
              elseif iscell(x) || isstring(x) || ischar(x) || iscategorical(x)
              if iscategorical(x), x = cellstr(x);
              end
              if iscell(x)
              try
              s = string(x);
              catch
              s = string(cellfun(@(z)string(z), x, 'UniformOutput', false));
              end
              else
              s = string(x);
              end
              s = strrep(s, " ", "");
              s = strrep(s, ",", "");
              % 千分位逗号
              num = str2double(s);
              else
              continue;
              % 其它类型不处理
              end
              if ~isnumeric(num) || all(isnan(num)) || numel(num)~=n
              continue;
              % 丢掉全 NaN 或长度不匹配的列
              end
              cols = [cols, num];
              %#ok<AGROW>
                vnames(end+1,1) = string(V{
                i
                });
                %#ok<AGROW>
                  end
                  A = cols;
                  end
                  %% =================== 命名：定速/变速 + 重复测试后缀 ===================
                  function outname = make_outname(rec, origName)
                  % 条件码映射：H(健康) F(故障) I(内圈) O(外圈)
                  condMap = containers.Map( ...
                  {
                  'jiankang','healthy','health','jk','normal','健康', ...
                  'guzhang','fault','gz','faulty','故障', ...
                  'neiqian','neiquan','inner','nei','内圈','内环','内', ...
                  'waiquan','outer','wai','外圈','外环','外'
                  }, ...
                  {
                  'H','H','H','H','H','H', ...
                  'F','F','F','F','F', ...
                  'I','I','I','I','I','I','I', ...
                  'O','O','O','O','O','O'
                  } );
                  key = lower(string(rec.condition));
                  if condMap.isKey(key)
                  code = condMap(key);
                  elseif strlength(key)>
                  0
                  code = upper(extractBefore(key + " ", 2));
                  else
                  code = "X";
                  end
                  fs_khz = rec.fs/1000;
                  if isnan(fs_khz), fs_khz = 0;
                  end
                  fs_khz = round(fs_khz);
                  if ~isnan(rec.load_hp)
                  loadVal = rec.load_hp;
                  elseif ~isnan(rec.load_pct)
                  loadVal = rec.load_pct;
                  else
                  loadVal = 0;
                  end
                  loadVal = round(loadVal);
                  if isfield(rec,'is_vs') && rec.is_vs
                  baseName = sprintf('%s-VS-%d-%d', code, fs_khz, loadVal);
                  else
                  rpm = rec.rpm;
                  if isnan(rpm), rpm = 0;
                  end
                  baseName = sprintf('%s-%d-%d-%d', code, round(rpm), fs_khz, loadVal);
                  end
                  % 重复测试编号后缀
                  if isfield(rec,'rpt_idx') &&
                  ~isnan(rec.rpt_idx)
                  baseName = sprintf('%s_RPT_%d', baseName, rec.rpt_idx);
                  end
                  outname = [baseName '.mat'];
                  if code=="X"
                  warning('无法从条件解析出代码：%s -> 用 X 代替（文件：%s）', string(rec.condition), origName);
                  end
                  end
                  %% =================== 工具：规范行文本 ===================
                  function lines = normalize_lines(lines)
                  lines = replace(lines, char(65279), "");
                  % BOM
                  lines = replace(lines, "，", ",");
                  lines = replace(lines, "；", ";");
                  end

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5. 使用方法

% 1) 放置
% 将 batch_csv2mat.m 放到 MATLAB 当前工作目录
% 2) 执行（输出目录可省略，默认在输入目录下新建 mat/）
batch_csv2mat('F:\input', ...
'F:\mat_out');
% 3) 查看一个转换结果
S = load('F:\2025.9.6-欧瑞-6305-轴承\mat_out\H-100-2-0.mat');
% 举例
data = S.data;
plot(data.t, data.signal(:,1)); grid on
xlabel('Time (s)');
ylabel(data.varNames(1));
title('Channel 1');

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6. 输出内容说明

• MAT 文件名：H/I/O/F-<rpm>-<fs_kHz>-<load>.mat
• MAT 内部变量：顶层变量 data（struct）
  • signal：N×C，已统一换算（×0.15）
  • t：N×1 秒
  • fs/rpm/load_pct：数值信息
  • varNames：列名（中文保留）
  • N/C：样本数/通道数

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7. 常见问题与已处理

• “变量名被修改”警告 → 已强制保留原始列名（VariableNamingRule='preserve'），并静默相关警告。
• WhitespaceRule 未知 → 仅在文本列存在且当前版本支持时才设置，不支持自动跳过。
• “无法串联 double 和 cell” → 读取后对每列做数值化，全 NaN 列剔除，彻底避免此类报错。
• 找不到“序号”表头 → 启用“数据模式”兜底：定位第一行“像数据”的行，自动确定表头。
• 编码/分隔符混乱 → 自动尝试 UTF-8/GB18030/ISO-8859-1，分隔符支持英文/中文逗号、分号、Tab。

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8. 一致性校验（可选）

想确认换算与数据无丢失，可做如下对比（把 CSV 原始数值×0.15 后与 .mat 比较）：

csvf = '...原CSV路径...';
S = load('...对应的.mat');
data = S.data;
T = readtable(csvf,'VariableNamingRule','preserve');
A = table2array(T);
% [序号, 数据...]
X = A(:,2:end) * 0.15;
% 同步换算
fprintf('max abs diff = %.3g\n', max(abs(X(:)-data.signal(:))));

max abs diff 应该接近 0（浮点微小误差内）。

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9. 可扩展方向

• 并行加速：外层 for 可改 parfor（需要 Parallel Toolbox）。
• 统一合并：把所有 MAT 聚合成一个大矩阵 + 索引表（condition/rpm/fs/load）。
• 自定义换算：把 scale = 0.15 改成配置项，或为不同列设置不同系数。
• 更丰富的命名映射：在 condMap 内继续扩展你的条件类别。

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10. 结语

这套脚本针对“中文头信息 + 序号表头 + 多源编码/分隔符 + 列类型不一致”的工业 CSV 做了较强的兼容性处理，并把研究中常用的关键信息全部沉淀进 .mat（变量名、采样率、时间轴等），开箱即用。欢迎在此基础上继续定制：比如统一单位、自动频谱、批量可视化、或者和后续深度学习数据管线打通等。

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