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。