包络熵matlab代码

包络熵（Envelope Entropy）是一种非线性分析方法，用于分析信号的复杂性。以下是MATLAB代码实现：

function [EE] = envelope_entropy(x, m, r)

% x: 输入信号向量
% m: 阶数（即子序列长度）
% r: 门限值

N = length(x); % 输入信号的长度
EE = 0; % 包络熵的初始值

% 计算每个子序列的包络
for i = 1:N-m+1
    u(i) = max(abs(x(i:i+m-1)));
end

% 计算每个子序列的频率
for i = 1:N-m+1
    count = 0;
    for j = 1:N-m+1
        if abs(u(j)-u(i))<r
            count = count+1;
        end
    end
    p(i) = count/(N-m+1);
end

% 计算包络熵
for i = 1:N-m+1
    EE = EE - p(i)*log(p(i));
end

end

其中，输入信号向量为 `x`，阶数为 `m`，门限值为 `r`，输出包络熵为 `EE`。

相关问题

写一段包络熵Matlab代码

包络熵（Envelope Entropy）是一种用于分析信号的非线性特征量，它可以用来测量信号的复杂度和随机性。以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于计算信号的包络熵：

function e = envelope_entropy(x, m, r)
% x: 输入信号向量
% m: 采样延迟
% r: 阈值参数

% 计算信号的包络
env = abs(hilbert(x));

% 初始化计数器
count = 0;

% 计算熵
for i = 1:length(x)-(m-1)
    if sum(env(i+m-1) > env(i:i+m-1)+r) == m
        count = count + 1;
    end
end

% 计算包络熵
e = -log(count/length(x));
end

该函数接受三个输入参数：输入信号向量 x，采样延迟 m 和阈值参数 r。它首先通过对信号进行 Hilbert 变换来计算其包络。然后，它遍历信号并计算每个 m 个采样点的包络是否超过其前 m 个采样点的平均值加上阈值 r。如果是，则增加计数器的值。最后，它计算包络熵并将其返回。

请注意，这只是一个简单的示例代码，可能需要根据您的具体需求进行修改。

包络谱熵matlab代码

包络谱熵（Envelope Spectrum Entropy，ESE）是一种用于信号分析的特征提取方法，常用于诊断机械故障等领域。以下是MATLAB代码实现：

function ESE = EnvelopeSpectrumEntropy(signal, Fs, fmin, fmax, N, M)
% signal: 输入信号 
% Fs: 采样频率 
% fmin: 包络谱起始频率 
% fmax: 包络谱终止频率 
% N: FFT点数 
% M: 重叠点数

% 包络谱熵计算步骤：
% 1. 对信号进行分帧，每帧长度为N，重叠长度为M 
% 2. 对每一帧信号进行傅里叶变换 
% 3. 计算包络谱，取出fmin ~ fmax范围内的幅值 
% 4. 将包络谱幅值进行归一化处理 
% 5. 计算包络谱熵

% 分帧
L = length(signal);
frameNum = fix((L-N)/(N-M) + 1);
frameSignal = zeros(frameNum, N);
for i = 1:frameNum
    startIndex = (i-1)*(N-M) + 1;
    endIndex = startIndex + N - 1;
    frameSignal(i,:) = signal(startIndex:endIndex);
end

% 包络谱计算
ESE = zeros(frameNum, 1);
for i = 1:frameNum
    frameFFT = fft(frameSignal(i,:));
    frameFFT = frameFFT(1:N/2);
    frameFFT = abs(frameFFT) / N;
    f = Fs*(0:N/2-1)/N;
    index = find(f >= fmin & f <= fmax);
    envelopeSpectrum = frameFFT(index);
    envelopeSpectrum = envelopeSpectrum / max(envelopeSpectrum); % 归一化
    ESE(i) = -sum(envelopeSpectrum.*log2(envelopeSpectrum)); % 包络谱熵计算
end
end

其中，`signal`是输入信号，`Fs`是采样频率，`fmin`和`fmax`是包络谱的起始频率和终止频率，`N`是FFT点数，`M`是重叠点数。函数返回结果为每帧信号的包络谱熵。

使用示例：

load('bearing.mat'); % 载入示例信号
signal = bearing(1:10000);
Fs = 12000;
fmin = 100;
fmax = 2000;
N = 1024;
M = 512;
ESE = EnvelopeSpectrumEntropy(signal, Fs, fmin, fmax, N, M);

其中，`bearing.mat`是一个轴承故障信号的MATLAB数据文件，可以用来进行测试。