信号的相关峭度代码
时间: 2023-09-13 20:05:16 浏览: 34
下面是一个简单的Python代码,用于计算两个信号的相关峭度:
```python
import numpy as np
def kurtosis_corr(x, y):
# 计算x和y的相关峭度
n = len(x)
mx, my = np.mean(x), np.mean(y)
vx, vy = np.var(x), np.var(y)
cov = np.sum((x-mx)*(y-my))/(n-1)
kx = np.sum((x-mx)**4)/(n*vx**2) - 3
ky = np.sum((y-my)**4)/(n*vy**2) - 3
corr_kurt = (kx*ky - cov**2)/(vx*vy)
return corr_kurt
```
其中,x和y表示两个信号的数据,n为数据长度,mx和my为x和y的均值,vx和vy为x和y的方差,cov为x和y的协方差。kx和ky分别表示x和y的峭度,corr_kurt表示x和y的相关峭度。通过调用该函数,可以计算出两个信号的相关峭度。
相关问题
信号的matlab相关峭度代码
下面是一个简单的MATLAB代码,用于计算两个信号的相关峭度:
```matlab
function corr_kurt = kurtosis_corr(x, y)
% 计算x和y的相关峭度
n = length(x);
mx = mean(x); my = mean(y);
vx = var(x); vy = var(y);
cov = sum((x-mx).*(y-my))/(n-1);
kx = sum((x-mx).^4)/(n*vx^2) - 3;
ky = sum((y-my).^4)/(n*vy^2) - 3;
corr_kurt = (kx*ky - cov^2)/(vx*vy);
end
```
其中,x和y表示两个信号的数据,n为数据长度,mx和my为x和y的均值,vx和vy为x和y的方差,cov为x和y的协方差。kx和ky分别表示x和y的峭度,corr_kurt表示x和y的相关峭度。通过调用该函数,可以计算出两个信号的相关峭度。
一维信号峭度提取matlab代码
以下是一个简单的 MATLAB 代码示例,用于计算一维信号的峭度:
```matlab
function kurt = kurtosis(signal)
% 计算一维信号的峭度
% 输入参数:signal 为一维信号
% 输出参数:kurt 为峭度值
% 计算信号的均值和标准差
meanVal = mean(signal);
stdVal = std(signal);
% 计算中心化后的信号
centeredSignal = signal - meanVal;
% 计算峭度
kurt = mean(centeredSignal.^4)/(stdVal^4) - 3;
end
```
使用方法:
假设有一个长度为 N 的一维信号 `x`,则可以调用上述函数来计算其峭度:
```matlab
k = kurtosis(x);
```
其中 `k` 为计算得到的峭度值。