matlab计算齿轮差分信号幅值分布特征量（FM4）

在MATLAB中计算齿轮差分信号幅值分布特征量（FM4）可以按照以下步骤进行：

1. 读取齿轮差分信号数据，假设信号数据保存在名为"signal"的变量中。

2. 计算差分信号，假设差分信号保存在名为"diff_signal"的变量中。可以使用MATLAB内置函数"diff"来计算差分信号，例如：

diff_signal = diff(signal);

3. 计算差分信号的均值和标准差，可以使用MATLAB内置函数"mean"和"std"来计算，例如：

u = mean(diff_signal);
s = std(diff_signal);

4. 计算z-score序列，可以使用MATLAB内置函数"zscore"来计算，例如：

z_score = zscore(diff_signal);

5. 将z-score序列按照绝对值从小到大排序，可以使用MATLAB内置函数"sort"来排序，例如：

sorted_z_score = sort(abs(z_score));

6. 找到序列中绝对值最大的前25%的值，可以使用MATLAB内置函数"prctile"来计算，例如：

M = prctile(sorted_z_score, 75);

7. 计算FM4的值为M除以u，例如：

FM4 = M / u;

完整的MATLAB代码如下：

% 读取齿轮差分信号数据
signal = load('signal.mat');

% 计算差分信号
diff_signal = diff(signal);

% 计算差分信号的均值和标准差
u = mean(diff_signal);
s = std(diff_signal);

% 计算z-score序列
z_score = zscore(diff_signal);

% 将z-score序列按照绝对值从小到大排序
sorted_z_score = sort(abs(z_score));

% 找到序列中绝对值最大的前25%的值
M = prctile(sorted_z_score, 75);

% 计算FM4的值
FM4 = M / u;

需要注意的是，在读取齿轮差分信号数据时，需要根据实际情况选择合适的文件格式和读取方式。上述代码中使用的是MATLAB内置函数"load"来读取MATLAB格式的数据文件，如果数据文件不是MATLAB格式，需要使用其他函数进行读取。