循环谱峭度matlab代码

循环谱峭度（Cyclostationary Spectrum Estimation, CSE）是一种信号处理技术，用于分析非平稳信号的周期性成分。在MATLAB中，有现成的工具箱和函数可以计算循环谱，例如`cyclopspectrum`函数。

以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于计算一个信号的循环谱：

% 假设你有一个名为'time_data'的时间序列数据
time_data = ...; % 替换为实际数据

% 设置循环频率范围（例如，从-0.5到0.5以赫兹为单位）
fc = [-0.5:0.01:0.5];

% 计算循环谱
[CycSpec, f] = cyclopspectrum(time_data, fc);

% 显示循环谱
imagesc(f, fc, abs(CycSpec)); % 绘制循环谱图像
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Cyclofrequency (Hz)');
title('Cycle Spectrum of Time Data');

% 提取峰值或感兴趣的部分
[peaks, locs] = findpeaks(abs(CycSpec), 'MinPeakHeight', threshold); % 可能需要自定义threshold

相关问题

包络谱峭度matlab代码

包络谱峭度是一种用于信号分析的特征提取方法，常用于振动信号分析。以下是实现包络谱峭度的MATLAB代码：

function [kurt] = envspec_kurt(x, fs, nfft)
% x: 输入信号
% fs: 采样率
% nfft: FFT点数

% 计算包络谱
env = abs(hilbert(x));
spec = 20*log10(abs(fft(env, nfft)));
freq = linspace(0, fs, nfft);

% 计算包络谱峰度
[~, idx] = max(spec);   % 找到最大值点
kurt = kurtosis(spec(idx-2:idx+2));  % 以最大值点为中心，计算其前后两个点的峰度
end

使用示例：

% 生成一个测试信号
fs = 1000;          % 采样率
t = 0:1/fs:1-1/fs;  % 时间序列
f1 = 10;            % 信号频率
f2 = 100;
x = sin(2*pi*f1*t) + 0.1*sin(2*pi*f2*t);

% 计算包络谱峭度
nfft = 2^nextpow2(length(x));
kurt = envspec_kurt(x, fs, nfft);

注意，包络谱峭度的计算需要先对信号进行包络提取，这里使用了希尔伯特变换。此外，包络谱的分辨率取决于FFT点数，应该根据信号频率进行适当调整。

谱峭度分析matlab代码

谱峭度分析是一种基于信号处理的方法，用于描述信号的频谱特征。在MATLAB中，可以使用以下代码进行谱峭度分析：

% 导入信号
[s, Fs] = audioread('signal.wav');

% 计算功率谱密度
[Pxx, f] = pwelch(s, [], [], [], Fs);

% 计算谱峭度
m4 = moment(log(Pxx), 4);
m2 = moment(log(Pxx), 2);
SK = m4 / (m2^2) - 3;

% 绘制功率谱密度和谱峭度
subplot(2,1,1);
plot(f, 10*log10(Pxx));
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Power/Frequency (dB/Hz)');
title('Power Spectral Density');
subplot(2,1,2);
plot(f, SK);
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Spectral Kurtosis');
title('Spectral Kurtosis');

在这段代码中，首先导入信号。然后使用 `pwelch` 函数计算功率谱密度和对应的频率向量 `f`。接下来，使用 `moment` 函数计算谱峭度。最后，使用 `subplot` 和 `plot` 函数绘制功率谱密度和谱峭度曲线。

需要注意的是，这段代码中的 `signal.wav` 是一个音频文件，可以根据需要替换成其他信号。