matlab时域特征提取代码
时间: 2023-10-23 11:14:00 浏览: 46
以下是matlab时域特征提取代码:
```
clc;
close ;
clear all;
%数据导入
data=xlsread('E:\排球\原始数据 z方向.xlsx',1)';
%初始参数设置
[m,n]=size(data);
D=[];
DA=[];
%求解特征
for i=1:1:m
d=data(i,:);
d=d(~isnan(d));%去除NAN值
ave=mean(d);%均值
u=std(d);%标准差
time=length(d);%时间
theta=var(d);%方差
area=sum(abs(d));%面积
maxv=max(d);%最大值
minv=min(d);最小值
[dd,minp,maxp]=premnmx(d); %求解信息熵
entropy=yyshang(dd,9);%信息熵
D=[D;ave;maxv;minv;u;area;time;theta;entropy];
DA=[DA,D];
D=[];
end
DA=DA';
```
相关问题
matlab轴承故障时域特征提取代码
以下是一种基于时域特征提取的 MATLAB 代码示例,用于识别轴承故障:
```matlab
% 轴承故障时域特征提取代码示例
% 导入数据
data = load('bearing_data.mat');
x = data.x;
fs = data.fs;
% 设置参数
window_size = 2048; % 窗口大小
overlap_ratio = 0.5; % 重叠比例
nfft = 2^nextpow2(window_size); % FFT 点数
% 计算窗口移动步长
step_size = window_size*(1-overlap_ratio);
% 初始化特征向量
features = [];
% 按照窗口移动步长进行分帧处理
for i = 1:step_size:length(x)-window_size
% 取出当前窗口数据
window = x(i:i+window_size-1);
% 计算时域特征
rms_value = rms(window); % 均方根值
peak_to_peak = max(window)-min(window); % 峰峰值
kurtosis_value = kurtosis(window); % 峭度
skewness_value = skewness(window); % 偏度
crest_factor = peak_to_peak/rms_value; % 波峰因子
shape_factor = rms_value/mean(abs(window)); % 波形因子
% 将特征向量添加到特征矩阵中
features = [features; rms_value peak_to_peak kurtosis_value skewness_value crest_factor shape_factor];
end
% 显示特征矩阵
disp(features);
```
该代码将输入数据 x 按照窗口大小和重叠比例进行分帧处理,并针对每一帧计算均方根值、峰峰值、峭度、偏度、波峰因子和波形因子等时域特征,并将这些特征作为一行添加到特征矩阵 features 中。最后,特征矩阵将输出到 MATLAB 命令窗口中。可以根据实际需求对这些特征进行进一步处理和分析,用于轴承故障的诊断和监测。
matlab时域和频域特征提取代码示例
在MATLAB中,可以使用fft函数来计算信号的频谱。而对于非平稳数据,可以使用短时傅立叶变换(STFT)来分析其频率随时间的变化。下面是一个MATLAB代码示例,用于提取信号的时域和频域特征:
时域特征提取代码示例:
```matlab
% 读取音频文件
[y, Fs] = audioread('audio.wav');
% 计算音频信号的时域特征
rms_val = rms(y); % 均方根值
peak_val = max(abs(y)); % 峰值
zcr_val = sum(abs(diff(sign(y))))/(2*length(y)); % 过零率
% 显示时域特征
disp(['RMS值:', num2str(rms_val)]);
disp(['峰值:', num2str(peak_val)]);
disp(['过零率:', num2str(zcr_val)]);
```
频域特征提取代码示例:
```matlab
% 读取音频文件
[y, Fs] = audioread('audio.wav');
% 计算音频信号的频域特征
N = length(y);
Y = fft(y);
f = Fs*(0:(N/2))/N;
P = abs(Y/N).^2;
P = P(1:N/2+1);
% 显示频域特征
plot(f,P);
title('频谱图');
xlabel('频率 (Hz)');
ylabel('功率谱');
```
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