已知齿轮包络信号，Matlab计算每个点包络信号值减去包络信号均值的差的平方，一共十个点，求这10个点的和。一共3个这样的样本，然后求和

假设有3个样本的齿轮包络信号存储在一个`N`行`3`列的矩阵`gear_signals`中，其中每列代表一个样本的信号，采样频率为`fs`，可以使用Matlab的函数`envelope`计算齿轮包络信号，然后对每个样本的每个点进行均值、减法、平方、求和操作，最后对3个样本的结果进行求和即可。具体代码如下：

% 假设有3个样本的齿轮包络信号存储在一个N行3列的矩阵gear_signals中，其中每列代表一个样本的信号，采样频率为fs
N = 10; % 每个样本的点数
squared_diffs = zeros(N,3); % 初始化差的平方变量
for i = 1:3 % 遍历3个样本
    env_signal = abs(hilbert(gear_signals(:,i))); % 计算包络信号
    env_signal = env_signal - mean(env_signal); % 减去包络信号均值
    squared_diff = (env_signal(1:N) - mean(env_signal(1:N))).^2; % 每个点减去均值后平方
    squared_diffs(:,i) = squared_diff; % 存储差的平方
end
sum_squared_diffs = sum(squared_diffs(:)); % 求3个样本的差的平方和

其中，`hilbert`函数用于计算信号的解析信号，然后取解析信号的模值即可得到包络信号。在求每个点减去均值后的平方时，只需取前`N`个点进行计算即可。将每个样本的求和结果存储在一个`N`行`3`列`的矩阵`squared_diffs`中，最后将其转化为一个向量并求和，即可得到3个样本的差的平方和。