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'); endif ~exist(inDir,'dir'), error('输入目录不存在：%s', inDir); endif ~exist(outDir,'dir'), mkdir(outDir); endfiles = [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;endwarning('off','MATLAB:table:ModifiedVarnames');warning('off','MATLAB:table:ModifiedAndSavedVarnames');for k = 1:numel(files)fpath = fullfile(files(k).folder, files(k).name);tryrecFull = 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 tsave(fullfile(outDir,outname), 'data', '-v7.3'); % 顶层变量名为 datafprintf('OK  -> %s\n', outname);catch MEfprintf(2,'FAIL -> %s\n  %s\n', files(k).name, ME.message);endend
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 = 0.15signal = 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 > 0data.t = (0:data.N-1).' / R.fs;elsedata.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+)$', 'tokens', 'once');if ~isempty(tok), rpt_idx = str2double(tok{1}); endbaseCore = regexprep(base, '(?:_all)?-(\d+)$', '');   % 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 isCSVfor e = 1:numel(encList)trylines = readlines(fpath, "Encoding", encList{e});if ~isempty(lines); break; endcatch, endendif isempty(lines), error('无法按常见编码读取此文件'); endlines = normalize_lines(lines);end% ---------- 2) 表头行定位 ----------headerLineIdx = [];if isCSVheaderLineIdx = 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 > 1headerLineIdx = dataStart - 1;elseerror('未找到“序号”表头且无法定位数据起始行。');endendend% ---------- 3) detectImportOptions + readtable ----------if isCSVopts = detectImportOptions(fpath, 'NumHeaderLines', headerLineIdx-1);if isempty(opts.Delimiter) || isequal(opts.Delimiter,' ')opts.Delimiter = {',',';','\t','，'};endtry, opts.VariableNamingRule = 'preserve'; catch, endtry, opts.PreserveVariableNames = true;  catch, endtrytxtVars = opts.VariableNames( ismember(opts.VariableTypes, {'char','string','categorical'}) );if ~isempty(txtVars)try, opts = setvaropts(opts, txtVars, 'WhitespaceRule','preserve'); catch, endtry, opts = setvaropts(opts, txtVars, 'EmptyFieldRule','auto');      catch, endendcatch, endtryT = readtable(fpath, opts);catchtry, T = readtable(fpath, 'VariableNamingRule','preserve'); catchT = readtable(fpath, 'PreserveVariableNames', true);endendelsetry, T = readtable(fpath, 'VariableNamingRule','preserve'); catchT = readtable(fpath, 'PreserveVariableNames', true);endendif 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) == 0error('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));elsedata = 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); endmeta.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; ends = strrep(s,'，',','); s = strrep(s,'；',';');parts = split(string(s), ",");if numel(parts)>=2K(end+1,1) = strtrim(parts(1));V(end+1,1) = strtrim(strjoin(parts(2:end), ",")); %#ok<AGROW>endendmeta.kv = table(K, V, 'VariableNames', {'Key','Value'});endfs = 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;endendendend% ---------- 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-10HPm1 = 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);endif 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.'; endif 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); endif iscell(x)trys = string(x);catchs = string(cellfun(@(z)string(z), x, 'UniformOutput', false));endelses = string(x);ends = strrep(s, " ", "");s = strrep(s, ",", "");    % 千分位逗号num = str2double(s);elsecontinue;  % 其它类型不处理endif ~isnumeric(num) || all(isnan(num)) || numel(num)~=ncontinue;  % 丢掉全 NaN 或长度不匹配的列endcols = [cols, num];                 %#ok<AGROW>vnames(end+1,1) = string(V{i});     %#ok<AGROW>endA = 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)>0code = upper(extractBefore(key + " ", 2));elsecode = "X";endfs_khz = rec.fs/1000; if isnan(fs_khz), fs_khz = 0; endfs_khz = round(fs_khz);if ~isnan(rec.load_hp)loadVal = rec.load_hp;elseif ~isnan(rec.load_pct)loadVal = rec.load_pct;elseloadVal = 0;endloadVal = round(loadVal);if isfield(rec,'is_vs') && rec.is_vsbaseName = sprintf('%s-VS-%d-%d', code, fs_khz, loadVal);elserpm = rec.rpm; if isnan(rpm), rpm = 0; endbaseName = 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);endoutname = [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), "");   % BOMlines = 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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