Matlab峰峰值特征提取程序
时间: 2024-03-17 20:39:40 浏览: 192
以下是一个基于Matlab语言的峰峰值特征提取程序示例:
```matlab
function [peak2peak] = peak_to_peak(signal)
[peaks, locs] = findpeaks(signal);
[valleys, ~] = findpeaks(-signal);
extrema = sort([peaks; valleys]);
peak2peak = max(signal(extrema)) - min(signal(extrema));
end
```
此程序使用了Matlab中的`findpeaks`函数,用于查找信号中的峰值和谷值。通过计算所有极值之间的差异,可以得到峰峰值。
与Python程序类似,此程序也基于一些假设,例如输入信号是周期性的,且周期相对较短。因此,在实际应用中,需要根据具体情况对其进行调整和修改。
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用matlab写一个针对轴承振动信号的特征提取程序
你好,我可以回答这个问题。针对轴承振动信号的特征提取程序可以使用matlab中的信号处理工具箱,常用的特征包括时域特征、频域特征和小波特征等。时域特征包括均值、方差、峰值、峰峰值、偏度、峭度等;频域特征包括功率谱密度、能量谱密度、频率峰值等;小波特征包括小波包能量、小波包熵等。具体实现可以参考matlab中的相关函数和文档。
MATLAB对txt文件提取15个时域特征值的程序
以下是MATLAB提取15个时域特征值的程序:
```matlab
% 读取txt文件数据
data = load('data.txt');
% 计算均值
mean_value = mean(data);
% 计算方差
var_value = var(data);
% 计算标准差
std_value = std(data);
% 计算最大值
max_value = max(data);
% 计算最小值
min_value = min(data);
% 计算峰值
peak_value = max(abs(data));
% 计算峰峰值
peak2peak_value = peak_value - min(abs(data));
% 计算偏度
skewness_value = skewness(data);
% 计算峭度
kurtosis_value = kurtosis(data);
% 计算能量
energy_value = sum(data.^2);
% 计算均方根值
rms_value = sqrt(mean(data.^2));
% 计算方根幅值
ra_value = mean(abs(data).^(1/3));
% 计算脉冲因子
pulse_factor = max(abs(data))/rms_value;
% 计算裕度因子
margin_factor = max(abs(data))/mean(abs(data));
% 计算峰值因子
crest_factor = peak_value/rms_value;
% 输出结果
disp(['均值:', num2str(mean_value)]);
disp(['方差:', num2str(var_value)]);
disp(['标准差:', num2str(std_value)]);
disp(['最大值:', num2str(max_value)]);
disp(['最小值:', num2str(min_value)]);
disp(['峰值:', num2str(peak_value)]);
disp(['峰峰值:', num2str(peak2peak_value)]);
disp(['偏度:', num2str(skewness_value)]);
disp(['峭度:', num2str(kurtosis_value)]);
disp(['能量:', num2str(energy_value)]);
disp(['均方根值:', num2str(rms_value)]);
disp(['方根幅值:', num2str(ra_value)]);
disp(['脉冲因子:', num2str(pulse_factor)]);
disp(['裕度因子:', num2str(margin_factor)]);
disp(['峰值因子:', num2str(crest_factor)]);
```
其中,`data.txt`为待处理的文本文件,包含一列数据。程序输出15个时域特征值,分别为均值、方差、标准差、最大值、最小值、峰值、峰峰值、偏度、峭度、能量、均方根值、方根幅值、脉冲因子、裕度因子和峰值因子。
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