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)
时间: 2024-02-01 18:02:43 浏览: 28
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)。
相关问题
已知齿轮时域同步平均信号,Matlab计算齿轮时域同步平均信号基本啮合频率的前i个边带分量的幅值
您好,已知齿轮时域同步平均信号,计算齿轮时域同步平均信号基本啮合频率的前i个边带分量的幅值可以采用以下步骤:
1. 对时域同步平均信号进行FFT变换,得到频域图像。
2. 计算基本啮合频率及其前i个边带分量在频域图像中的对应下标。
3. 计算基本啮合频率及其前i个边带分量的幅值。
以下是Matlab代码示例:
```matlab
% 已知齿轮时域同步平均信号,计算基本啮合频率及其前i个边带分量的幅值
% 假设采样频率为Fs,信号长度为N
% 对时域同步平均信号进行FFT变换
Y = fft(y_mean);
% 计算频域图像中基本啮合频率及其前i个边带分量的幅值
N = length(Y);
f = (0:N-1)*Fs/N;
f0_index = round(f0/Fs*N)+1;
i_index = round(f0/Fs*N)+[1:i];
amp = abs(Y([f0_index,i_index]));
```
其中,y_mean为已知的齿轮时域同步平均信号,amp为计算得到的齿轮基本啮合频率及其前i个边带分量的幅值。需要注意的是,该方法需要保证齿轮时域同步平均信号的长度为整数个齿轮啮合周期,否则会影响计算结果。
已知齿轮时域同步平均信号,matlab计算齿轮时间信号平均的标准偏差
如果已知齿轮时域同步平均信号,要计算齿轮时间信号平均的标准偏差,可以按以下步骤进行:
1. 对时域同步平均信号进行逆变换,得到原始的齿轮时间信号。
2. 对得到的齿轮时间信号进行平均,得到平均信号。
3. 对平均信号进行标准差的计算,即得到齿轮时间信号平均的标准偏差。
具体的MATLAB代码如下:
```
% 假设已知齿轮时域同步平均信号为avg_signal
% 进行逆变换,得到原始的齿轮时间信号
time_signal = ifft(avg_signal);
% 对齿轮时间信号进行平均,得到平均信号
mean_signal = mean(time_signal, 2);
% 对平均信号进行标准差的计算,即得到齿轮时间信号平均的标准偏差
std_mean = std(mean_signal);
```
这里使用ifft函数对时域同步平均信号进行逆变换,得到原始的齿轮时间信号;然后使用mean函数对齿轮时间信号进行平均,得到平均信号;最后使用std函数对平均信号进行标准差的计算,即得到齿轮时间信号平均的标准偏差。
相关推荐
![m](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)