matlab计算齿轮TSA信号带通数据段包络幅值分布特征量（NB4）

计算齿轮TSA信号带通数据段包络幅值分布特征量（NB4）的方法与一般的TSA信号类似，但需要根据齿轮的特点进行相应的调整。以下是MATLAB代码示例：

% 假设齿轮TSA信号为x，采样频率为fs，齿数为N，调整时间为tadj，齿轮转速为RPM，模数为M
f1 = RPM*N/60; % 齿轮基频
low = f1*(1-tadj); % 带通低频
high = f1*(1+tadj); % 带通高频
[b, a] = butter(5, [low, high]/(fs/2)); % 5阶巴特沃斯滤波器设计
y = filter(b, a, x); % 带通滤波

env = abs(hilbert(y)); % 包络检测
mu = mean(env); % 计算平均值
sigma = std(env); % 计算标准差

nb4 = (max(env) - mu) / sigma; % 计算NB4特征量

请注意，这只是一个示例代码，您需要根据具体情况进行修改。在实际应用中，您还需要考虑其他因素，如信噪比、采样率等。

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Matlab计算齿轮TSA信号带通数据段包络幅值分布特征量（NB4）程序

以下是一个简单的 Matlab 程序，用于计算齿轮TSA信号带通数据段包络幅值分布特征量（NB4）：

% 齿轮TSA信号带通数据段包络幅值分布特征量（NB4）计算程序
% 输入：data（齿轮TSA信号）
% 输出：nb4（NB4值）

function nb4 = calc_NB4(data)
    % 设置带通滤波器参数
    fs = 10000; % 采样频率
    f1 = 500; % 下限频率
    f2 = 1500; % 上限频率
    n = 4; % 滤波器阶数
    
    % 设计带通滤波器
    [b, a] = butter(n, [f1, f2]/(fs/2), 'bandpass');
    
    % 进行滤波
    filtered_data = filter(b, a, data);
    
    % 计算包络函数
    env = abs(hilbert(filtered_data));
    
    % 计算NB4值
    nb4 = prctile(env, 25) + 0.5 * (prctile(env, 75) - prctile(env, 25));
end

其中，`data` 是输入的齿轮TSA信号，`nb4` 是输出的 NB4 值。程序首先设置了带通滤波器的参数，然后使用 `butter` 函数设计了一个带通滤波器。接着使用 `filter` 函数对输入信号进行滤波，得到带通滤波后的信号。然后使用 `abs(hilbert(filtered_data))` 计算带通滤波后信号的包络函数。最后使用 `prctile` 函数计算包络幅值的第 25% 和第 75% 分位数，并计算出 NB4 值。

注意：此程序仅供参考，实际应用时需要根据具体情况进行修改和优化。

matlab计算齿轮TSA信号带通数据段包络幅值分布特征量（NB4）程序

以下是一个简单的Matlab程序示例，用于计算齿轮TSA信号带通数据段包络幅值分布特征量（NB4）。

% 设置参数
fs = 1000;      % 采样率
fc1 = 100;      % 带通滤波器截止频率1
fc2 = 200;      % 带通滤波器截止频率2
win_len = 100;  % 数据段窗口长度

% 生成测试数据
t = 0:1/fs:1;
x = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t) + sin(2*pi*200*t);

% 带通滤波
[b,a] = butter(2, [fc1,fc2]/(fs/2));
y = filter(b, a, x);

% 分段处理
n = length(y);
win_num = floor(n/win_len);
nb4_list = zeros(win_num, 1);
for i = 1:win_num
    start_idx = (i-1)*win_len + 1;
    end_idx = i*win_len;
    data = y(start_idx:end_idx);
    env = abs(hilbert(data));
    kurt_val = kurtosis(env);
    nb4_list(i) = kurt_val^2;   % 计算NB4值
end

% 输出结果
nb4_mean = mean(nb4_list);
nb4_std = std(nb4_list);
nb4_skew = skewness(nb4_list);
nb4_kurt = kurtosis(nb4_list);
fprintf('NB4 Mean: %.4f\n', nb4_mean);
fprintf('NB4 Std: %.4f\n', nb4_std);
fprintf('NB4 Skewness: %.4f\n', nb4_skew);
fprintf('NB4 Kurtosis: %.4f\n', nb4_kurt);

说明：

1. 在程序中设置了带通滤波器的截止频率和数据段的窗口长度等参数，可以根据需要进行修改。

2. 生成了一个测试数据，可以通过替换为实际数据来进行计算。

3. 通过带通滤波器和Hilbert变换，得到数据段的包络幅值，然后计算其峰度并求出NB4值。

4. 最后输出NB4的均值、标准差、偏度和峰度等特征量。

需要注意的是，以上程序仅仅是一个简单的示例，实际应用中需要根据数据特点和实际情况进行优化和改进。