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频域是通过傅里叶变换将时域进行变换,傅里叶变换具体请看https://blog.csdn.net/l494926429/article/details/51818012/,这是一位大牛,解释的很清除并且易懂。其中傅里叶变换,拉普拉斯变换,Z变换真的很重要!!!
[代码 ] [s,fk]=XFFT(x); function [s,fk]=XFFT(x,fs) [m,]=size(x); for i=1:m t=x(i,:); %%%%%% t=t-mean(t); N=length(t); n=0:N-1; f=n*fs/N; t_fft=2*abs(fft(t))/N; h=t_fft(1:N/2); %%%%%% s(i,:)=h; fk(i,:)=f(1:N/2); end
[代码 ] S=mean(s,2);;
[代码 ] MSF=msf(s,fk) function y=msf(x,fk) [m,]=size(x); for i=1:m p=x(i,:); h=fk(i,:); q=sum((h.^2).*p); a=sum(p); y(i,:)=q/a; end function y=vf(x,fk) [m,]=size(x); FC=fc(x,fk); for i=1:m s=x(i,:); h=fk(i,:); l=FC(i,:); a=((h-l).^2).*s; b=sum(a); c=sum(s); t=b/c; y(i,:)=t; end;
[代码 ] ```VF=vf(s,fk); ``
[代码 ] ```VF=vf(s,fk); ``
[代码 ] ```sva=var(s,1,2); ``
[代码 ] ```SKs=pxd(s)./(std(s,1,2).^3);
function y=pxd(x)
[m,n]=size(x);
for i=1:m
s=x(i,:);
t=mean(s);
h=sum((s-t).^3);
q=h/n;
y(i,:)=q;
end ``
[代码 ] ```SKs=pxd(s)./(std(s,1,2).^3);
function y=pxd(x)
[m,n]=size(x);
for i=1:m
s=x(i,:);
t=mean(s);
h=sum((s-t).^3);
q=h/n;
y(i,:)=q;
end ``
[代码 ] ```RVF=sqrt(VF); ``
[代码 ] ```P4=plwd(s,fk);
function y=plwd(x,fk)
[m,n]=size(x);
FC=fc(x,fk);
for i=1:m
a=x(i,:);
b=FC(i,:);
c=fk(i,:);
d=sum(((c-b).^3).*a);
e=sqrt((sum(((c-b).^2).*a))./n);
f=d/((e^3)*n);
y(i,:)=f;
end ``
[代码 ] ```P5=plqd(s,fk);
function y=plqd(x,fk)
[m,n]=size(x);
FC=fc(x,fk);
for i=1:m
a=x(i,:);
b=FC(i,:);
c=fk(i,:);
d=sum(((c-b).^4).*a);
e=sqrt((sum(((c-b).^2).*a))./n);
f=d/((e^4)*n);
y(i,:)=f;
end``
[代码 ] ```P6=pfgbl(s,fk); ``
其中s(k)(k=1,2,…,K)为时域信号序列x(i)的频谱序列,K为谱线数,f_k为第k条谱线的频率值,S ̅为样本频域幅值平均值,AC的计算公式为:
频域的特征S1反映振动能量的大小;S2-S4反映主频带的位置;S5-S12反映频谱的分散或集中程度。
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