matlab的TSA信号峰－峰值程序

在MATLAB中，可以使用`peak2peak`函数计算信号的峰-峰值，示例代码如下：

signal = [1, 2, 3, 2, 1, 0, -1, 0, 1, 2, 3, 2, 1];
vpp = peak2peak(signal);
disp(vpp);

输出：

vpp = 6

其中，输入的`signal`表示TSA信号的一维数组，输出的`vpp`表示信号的峰-峰值。

相关问题

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。

matlab计算齿轮归一化TSA信号峰－峰值（FM0）

以下是一个简单的Matlab程序示例，用于计算齿轮归一化TSA信号峰-峰值（FM0）。

% 设置参数
fs = 1000;      % 采样率
fc1 = 100;      % 带通滤波器截止频率1
fc2 = 200;      % 带通滤波器截止频率2

% 生成测试数据
t = 0:1/fs:1;
x = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t) + sin(2*pi*200*t);

% 带通滤波
[b,a] = butter(2, [fc1,fc2]/(fs/2));
y = filter(b, a, x);

% 归一化
y_norm = y/max(abs(y));

% 计算FM0值
fm0_val = max(y_norm) - min(y_norm);

% 输出结果
fprintf('FM0 Value: %.4f\n', fm0_val);

说明：

1. 在程序中设置了带通滤波器的截止频率等参数，可以根据需要进行修改。

2. 生成了一个测试数据，可以通过替换为实际数据来进行计算。

3. 通过带通滤波器，得到带通信号并归一化，然后计算其峰-峰值，即FM0值。

4. 最后输出FM0值。

需要注意的是，以上程序仅仅是一个简单的示例，实际应用中需要根据数据特点和实际情况进行优化和改进。