已知齿轮时域同步平均信号，Matlab计算齿轮TSA信号带通数据段包络幅值分布特征量（NB4）

为了计算齿轮TSA信号带通数据段包络幅值分布特征量（NB4），可以按照以下步骤进行：

1. 导入齿轮时域同步平均信号数据，可以使用Matlab中的load函数或csvread函数等。

2. 对信号进行带通滤波，提取出感兴趣的频段。可以使用Matlab中的fir1函数或butter函数等。

3. 对带通滤波后的信号进行包络检测，得到包络信号。可以使用Matlab中的hilbert函数或envelope函数等。

4. 对包络信号进行分段处理，将信号分成若干个数据段，每个数据段的长度为N。

5. 对每个数据段计算其幅值的均值、标准差、偏度和峰度等特征量。可以使用Matlab中的mean、std、skewness和kurtosis等函数。

6. 将每个数据段的特征量组成一个向量，得到一个特征矩阵，其中每一行表示一个数据段的特征量。

7. 对特征矩阵进行主成分分析（PCA），将特征矩阵降维为2或3维。

8. 对降维后的特征矩阵进行聚类分析，得到各个类别的数据段。

9. 对每个类别的数据段计算其幅值的均值、标准差、偏度和峰度等特征量，得到每个类别的特征向量。

10. 对每个类别的特征向量计算其平均值和标准差，得到每个类别的平均特征向量和标准特征向量。

11. 对平均特征向量和标准特征向量进行可视化展示，可以使用Matlab中的scatter函数或plot函数等。

12. 根据平均特征向量和标准特征向量的分布情况，可以分析出齿轮TSA信号带通数据段包络幅值分布特征量（NB4）。