谱峭度分析matlab代码
时间: 2023-09-19 08:11:44 浏览: 138
谱峭度分析是一种基于信号处理的方法,用于描述信号的频谱特征。在MATLAB中,可以使用以下代码进行谱峭度分析:
```matlab
% 导入信号
[s, Fs] = audioread('signal.wav');
% 计算功率谱密度
[Pxx, f] = pwelch(s, [], [], [], Fs);
% 计算谱峭度
m4 = moment(log(Pxx), 4);
m2 = moment(log(Pxx), 2);
SK = m4 / (m2^2) - 3;
% 绘制功率谱密度和谱峭度
subplot(2,1,1);
plot(f, 10*log10(Pxx));
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Power/Frequency (dB/Hz)');
title('Power Spectral Density');
subplot(2,1,2);
plot(f, SK);
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Spectral Kurtosis');
title('Spectral Kurtosis');
```
在这段代码中,首先导入信号。然后使用 `pwelch` 函数计算功率谱密度和对应的频率向量 `f`。接下来,使用 `moment` 函数计算谱峭度。最后,使用 `subplot` 和 `plot` 函数绘制功率谱密度和谱峭度曲线。
需要注意的是,这段代码中的 `signal.wav` 是一个音频文件,可以根据需要替换成其他信号。
相关问题
快速谱峭度分析法matlab代码
以下是快速谱峭度分析法的 Matlab 代码示例:
```matlab
function [kurt, freq] = fast_kurtosis(signal, fs, nfft, overlap)
% signal: 输入信号
% fs: 采样频率
% nfft: FFT 长度
% overlap: 重叠窗口长度
% 分帧
frame_len = nfft - overlap;
num_frames = floor((length(signal) - overlap) / frame_len);
signal = signal(1:num_frames*frame_len+overlap);
signal = reshape(signal, frame_len, num_frames).';
% 加窗
window = hamming(nfft);
signal = bsxfun(@times, signal, window);
% FFT
spectrum = fft(signal, nfft, 2);
% 快速谱峭度计算
mean_spectrum = mean(spectrum, 1);
var_spectrum = var(spectrum, [], 1);
kurt = mean(abs(bsxfun(@minus, spectrum, mean_spectrum)).^4, 1) ./ var_spectrum.^2 - 3;
% 频率轴
freq = (0:nfft-1) / nfft * fs;
% 取一半的频谱
kurt = kurt(1:nfft/2);
freq = freq(1:nfft/2);
end
```
该函数的输入参数为信号 `signal`、采样频率 `fs`、FFT 长度 `nfft` 和重叠窗口长度 `overlap`,输出参数为峰度 `kurt` 和频率轴 `freq`。在函数内部,首先对输入信号进行分帧和加窗处理,然后进行 FFT 计算,最后通过快速谱峭度计算得到信号的峰度。函数中还包括了频率轴的计算和对一半的频谱的提取。需要注意的是,由于峰度的计算需要对频谱进行平方和四次方的计算,因此需要对信号进行加窗处理来减小频谱泄漏的影响。
包络谱峭度matlab代码
包络谱峭度是一种用于信号分析的特征提取方法,常用于振动信号分析。以下是实现包络谱峭度的MATLAB代码:
```matlab
function [kurt] = envspec_kurt(x, fs, nfft)
% x: 输入信号
% fs: 采样率
% nfft: FFT点数
% 计算包络谱
env = abs(hilbert(x));
spec = 20*log10(abs(fft(env, nfft)));
freq = linspace(0, fs, nfft);
% 计算包络谱峰度
[~, idx] = max(spec); % 找到最大值点
kurt = kurtosis(spec(idx-2:idx+2)); % 以最大值点为中心,计算其前后两个点的峰度
end
```
使用示例:
```matlab
% 生成一个测试信号
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间序列
f1 = 10; % 信号频率
f2 = 100;
x = sin(2*pi*f1*t) + 0.1*sin(2*pi*f2*t);
% 计算包络谱峭度
nfft = 2^nextpow2(length(x));
kurt = envspec_kurt(x, fs, nfft);
```
注意,包络谱峭度的计算需要先对信号进行包络提取,这里使用了希尔伯特变换。此外,包络谱的分辨率取决于FFT点数,应该根据信号频率进行适当调整。
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