已知齿轮包络信号，一共3个这样样本，Matlab计算每个样本每个点的包络信号值减去每个包络信号的均值，得差值，然后对差值平方，每个样本一共10个点，求这10个点差值平方得和。

好的，根据你的描述，可以使用Matlab代码来计算这个问题。假设齿轮包络信号的数据存储在一个名为signal的数组中，数组大小为3行10列，可以按照以下方式计算差值平方的和：

% 计算包络信号的均值
mean_signal = mean(signal, 2);

% 计算差值
diff_signal = signal - mean_signal;

% 计算差值平方
diff_signal_squared = diff_signal .^ 2;

% 计算差值平方的和
sum_diff_signal_squared = sum(diff_signal_squared, 2);

% 对每个样本的差值平方和求和
sum_all = sum(sum_diff_signal_squared);

解释一下这段代码：首先使用Matlab的`mean`函数计算齿轮包络信号的均值，其中第二个参数2表示对每行进行均值计算，得到的结果是一个3行1列的均值数组。然后使用减法操作计算每个包络信号值减去均值的差值。接着使用点乘操作符`.`和指数运算符`^`计算差值的平方，最后使用`sum`函数计算差值平方的和，其中第二个参数2表示对每行进行求和计算。最后使用两个`sum`函数将每个样本的差值平方和求和，得到所有样本的差值平方和。

这样，你就可以得到所有样本10个点差值平方的和。希望这个回答对你有所帮助！

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已知齿轮包络信号，Matlab分别计算每个样本齿轮包络信号每个点包络信号值减去包络信号均值差的平方，每个样本10个点，一共10个点

假设有`n`个样本的齿轮包络信号存储在一个`n`行`m`列的矩阵`gear_signals`中，其中每列代表一个样本的信号，采样频率为`fs`，可以使用Matlab的函数`envelope`计算齿轮包络信号，然后对每个样本的包络信号进行均值、平方、求和操作，最后将`n`个样本的结果存储在一个`1`行`n`列的向量中。具体代码如下：

% 假设有n个样本的齿轮包络信号存储在一个n行m列的矩阵gear_signals中，其中每列代表一个样本的信号，采样频率为fs
squared_diffs = zeros(1,n); % 初始化差的平方变量
for i = 1:n % 遍历n个样本
    env_signal = abs(hilbert(gear_signals(:,i))); % 计算包络信号
    env_signal = env_signal - mean(env_signal); % 减去包络信号均值
    squared_diff = (env_signal(1:10) - mean(env_signal(1:10))).^2; % 每个点减去均值后平方
    squared_diffs(i) = sum(squared_diff); % 求和并存储
end

其中，`hilbert`函数用于计算信号的解析信号，然后取解析信号的模值即可得到包络信号。在求每个点减去均值后的平方时，只需取前10个点进行计算即可。将每个样本的求和结果存储在一个`1`行`n`列的向量`squared_diffs`中。需要注意的是，计算包络信号时必须先去直流分量，否则得到的包络信号可能存在偏移。

已知齿轮包络信号，Matlab分别计算每个样本N个点的齿轮包络信号每个点包络信号值减去包络信号均值差的平方的和，一共3个样本，再求这个三个样本的和

假设有3个样本的齿轮包络信号存储在一个`N`行`3`列的矩阵`gear_signals`中，其中每列代表一个样本的信号，采样频率为`fs`，可以使用Matlab的函数`envelope`计算齿轮包络信号，然后对每个样本的包络信号进行均值、平方、求和操作，最后对3个样本的结果进行求和即可。具体代码如下：

% 假设有3个样本的齿轮包络信号存储在一个N行3列的矩阵gear_signals中，其中每列代表一个样本的信号，采样频率为fs
N = 10; % 每个样本的点数
squared_diffs = zeros(N,3); % 初始化差的平方变量
for i = 1:3 % 遍历3个样本
    env_signal = abs(hilbert(gear_signals(:,i))); % 计算包络信号
    env_signal = env_signal - mean(env_signal); % 减去包络信号均值
    squared_diff = (env_signal(1:N) - mean(env_signal(1:N))).^2; % 每个点减去均值后平方
    squared_diffs(:,i) = squared_diff; % 存储差的平方
end
sum_squared_diffs = sum(squared_diffs(:)); % 求3个样本的差的平方和

其中，`hilbert`函数用于计算信号的解析信号，然后取解析信号的模值即可得到包络信号。在求每个点减去均值后的平方时，只需取前`N`个点进行计算即可。将每个样本的求和结果存储在一个`N`行`3`列的矩阵`squared_diffs`中，最后将其转化为一个向量并求和，即可得到3个样本的差的平方和。