包络谱峭度 matlab

包络谱和谱峭度是一种在信号处理中常用的方法，用于分析振动信号的特征。在MATLAB环境下，可以使用相关的函数和算法来计算包络谱和谱峭度。

1. 包络谱（Envelope Spectrum）是一种将振动信号转换为频域表示的方法，用于检测信号中的共振频率和故障特征。在MATLAB中，可以使用hilbert函数来计算信号的解析信号，然后通过对解析信号进行傅里叶变换来得到包络谱。

% 计算包络谱
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1; % 时间序列
f1 = 50; % 信号频率
f2 = 150; % 共振频率
x = sin(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2*t); % 生成振动信号

analytic_signal = hilbert(x); % 计算解析信号
envelope_spectrum = abs(fft(analytic_signal)); % 计算包络谱

% 绘制包络谱
f = (0:length(envelope_spectrum)-1)*(fs/length(envelope_spectrum));
plot(f, envelope_spectrum);
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Amplitude');
title('Envelope Spectrum');

2. 谱峭度（Spectral Kurtosis）是一种用于检测信号中的非线性和突变特征的方法。在MATLAB中，可以使用spectrogram函数来计算信号的短时傅里叶变换，然后通过计算每个频率点的谱峭度来得到谱峭度图。

% 计算谱峭度
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1; % 时间序列
f1 = 50; % 信号频率
f2 = 150; % 共振频率
x = sin(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2*t); % 生成振动信号

window_length = 256; % 窗口长度
overlap = 0.5; % 重叠率
nfft = 512; % FFT点数

[s, f, t] = spectrogram(x, window_length, round(overlap*window_length), nfft, fs); % 计算短时傅里叶变换
spectral_kurtosis = kurtosis(abs(s), 0, 1); % 计算谱峭度

% 绘制谱峭度图
imagesc(t, f, spectral_kurtosis);
set(gca, 'YDir', 'normal');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
title('Spectral Kurtosis');
colorbar;