已知齿轮时域同步平均信号,Matlab计算齿轮信号平方差序列的归一化峭度
时间: 2024-01-30 13:16:08 浏览: 107
您好,已知齿轮时域同步平均信号,计算齿轮信号平方差序列的归一化峭度可以采用以下步骤:
1. 对每个时刻的齿轮信号进行平均,得到平均信号。
2. 计算每个时刻的齿轮信号与平均信号的差值,得到一系列差值序列。
3. 对差值序列进行平方运算,并对每个时刻的差值平方求和,得到总和。
4. 将总和除以时刻数,得到方差。
5. 对差值序列进行四次方运算,并对每个时刻的差值四次方求和,得到四次方和。
6. 将四次方和除以时刻数,得到四次方平均。
7. 计算归一化峭度,即四次方平均除以方差的平方。
以下是Matlab代码示例:
```matlab
% 已知齿轮时域同步平均信号,计算齿轮信号平方差序列的归一化峭度
% 假设采样频率为Fs,信号长度为N
% 对每个时刻的齿轮信号进行平均,得到平均信号
y_mean = mean(y,2);
% 计算每个时刻的齿轮信号与平均信号的差值
y_diff = y - y_mean;
% 对差值序列进行平方运算,并对每个时刻的差值平方求和
y_diff_square = y_diff.^2;
sum_y_diff_square = sum(y_diff_square,2);
% 将总和除以时刻数,得到方差
variance = sum_y_diff_square/N;
% 对差值序列进行四次方运算,并对每个时刻的差值四次方求和
y_diff_4thpower = y_diff.^4;
sum_y_diff_4thpower = sum(y_diff_4thpower,2);
% 将四次方和除以时刻数,得到四次方平均
mean_y_diff_4thpower = sum_y_diff_4thpower/N;
% 计算归一化峭度,即四次方平均除以方差的平方
kurtosis_norm = mean_y_diff_4thpower./(variance.^2);
```
其中,y为已知的齿轮时域同步平均信号,kurtosis_norm为计算得到的齿轮信号平方差序列的归一化峭度。需要注意的是,归一化峭度的计算结果与原始信号的幅度大小有关,因此需要对归一化峭度进行修正。
阅读全文