Matlab计算齿轮归一化时域同步平均信号峰－峰值

齿轮归一化时域同步平均信号峰-峰值可以通过Matlab中的`ptp`函数结合平均值的计算实现。首先需要计算出齿轮归一化时域同步平均信号（即多次采样后的平均信号），然后再计算该信号的峰-峰值。

假设齿轮归一化时域同步平均信号为x(t)，则可以通过以下代码计算出齿轮归一化时域同步平均信号的峰-峰值：

% 计算平均值
avg_x = mean(x);

% 计算峰-峰值
peak_to_peak = ptp(x-avg_x);

其中，`mean(x)`函数返回齿轮归一化时域同步平均信号x(t)的平均值。`x-avg_x`表示对信号进行去直流操作，即减去平均值。`ptp`函数则计算出去直流后的信号的峰-峰值，即最大值与最小值之差。

`peak_to_peak`即为齿轮归一化时域同步平均信号的峰-峰值。

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Matlab计算齿轮归一化TSA信号峰－峰值

齿轮归一化TSA信号峰-峰值可以通过Matlab中的`ptp`函数实现。`ptp`函数可以计算时域信号的峰-峰值，即信号最大值与最小值之间的差值。

假设齿轮归一化TSA信号为x(t)，则可以通过以下代码计算出齿轮归一化TSA信号的峰-峰值：

% 计算峰-峰值
peak_to_peak = ptp(x);

其中，`ptp(x)`函数返回齿轮归一化TSA信号x(t)的峰-峰值，即最大值与最小值之差。`peak_to_peak`即为齿轮归一化TSA信号的峰-峰值。

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程序

可以使用以下MATLAB代码计算齿轮信号平方差序列的归一化峭度：

% 假设时域同步平均信号为 avgSignal，采样率为 Fs

% 计算齿轮信号平方差序列
squaredSignal = avgSignal.^2 - mean(avgSignal.^2);

% 归一化处理
normalizedSignal = (squaredSignal - mean(squaredSignal)) / std(squaredSignal);

% 计算归一化峭度
kurtosisValue = kurtosis(normalizedSignal);

在上述代码中，`avgSignal`为时域同步平均信号，`Fs`为采样率。首先计算齿轮信号的平方差序列`squaredSignal`，然后对其进行归一化处理得到`normalizedSignal`。最后，使用MATLAB内置函数`kurtosis`计算归一化峭度，结果保存在变量`kurtosisValue`中。