已知齿轮差分信号,matlab计算齿轮差分信号幅值分布特征量(FM4)
时间: 2023-08-23 17:37:02 浏览: 50
如果已知齿轮差分信号,可以按照以下步骤在MATLAB中计算齿轮差分信号幅值分布特征量(FM4):
1. 假设齿轮差分信号保存在名为"diff_signal"的变量中。
2. 计算差分信号的均值和标准差,可以使用MATLAB内置函数"mean"和"std"来计算,例如:
```
u = mean(diff_signal);
s = std(diff_signal);
```
3. 计算z-score序列,可以使用MATLAB内置函数"zscore"来计算,例如:
```
z_score = zscore(diff_signal);
```
4. 将z-score序列按照绝对值从小到大排序,可以使用MATLAB内置函数"sort"来排序,例如:
```
sorted_z_score = sort(abs(z_score));
```
5. 找到序列中绝对值最大的前25%的值,可以使用MATLAB内置函数"prctile"来计算,例如:
```
M = prctile(sorted_z_score, 75);
```
6. 计算FM4的值为M除以u,例如:
```
FM4 = M / u;
```
完整的MATLAB代码如下:
```
% 假设齿轮差分信号保存在名为"diff_signal"的变量中
% 计算差分信号的均值和标准差
u = mean(diff_signal);
s = std(diff_signal);
% 计算z-score序列
z_score = zscore(diff_signal);
% 将z-score序列按照绝对值从小到大排序
sorted_z_score = sort(abs(z_score));
% 找到序列中绝对值最大的前25%的值
M = prctile(sorted_z_score, 75);
% 计算FM4的值
FM4 = M / u;
```
需要注意的是,在计算齿轮差分信号幅值分布特征量(FM4)时,需要根据实际情况选择合适的参数值。例如,在计算z-score序列时,可以选择是否进行归一化处理;在计算M时,可以根据实际情况选择前25%、前30%等不同的百分比值。