matlab计算齿轮残差信号幅值分布增强型特征量（NA4*）

齿轮残差信号幅值分布增强型特征量NA4*是对NA4的改进，它考虑了齿轮残差信号的幅值分布形状。在MATLAB中，可以通过以下步骤计算NA4*：

1. 读取齿轮残差信号数据，假设数据存储在变量data中。

2. 对数据进行离散化，并计算出每个区间的采样点数，假设离散化后的幅值数据存储在变量A中，每个区间的采样点数存储在变量N中。

   edges = [-inf -3 -2 -1 0 1 2 3 inf]; % 定义离散化区间边界
   [N,~,bins] = histcounts(data,edges); % 计算每个区间的采样点数
   A = (edges(1:end-1)+edges(2:end))/2; % 计算每个区间的幅值

3. 计算幅值的平均值和标准差。

   mu = sum(A.*N)/sum(N); % 计算平均值
   sigma = sqrt(sum(N.*(A-mu).^2)/sum(N)); % 计算标准差

4. 计算NA4*值。

   fi = N/sum(N); % 计算每个区间的频率
   NA4 = sum(fi.*(A-mu).^4); % 计算NA4值
   NA4_star = NA4/(sigma^4); % 计算NA4*值

完整的MATLAB代码如下：

% 读取齿轮残差信号数据
data = load('gear_residual_signal.mat');

% 离散化数据
edges = [-inf -3 -2 -1 0 1 2 3 inf];
[N,~,bins] = histcounts(data,edges);
A = (edges(1:end-1)+edges(2:end))/2;

% 计算幅值的平均值和标准差
mu = sum(A.*N)/sum(N);
sigma = sqrt(sum(N.*(A-mu).^2)/sum(N));

% 计算NA4*值
fi = N/sum(N);
NA4 = sum(fi.*(A-mu).^4);
NA4_star = NA4/(sigma^4);