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时域统计参数-峭度C代码下载
时域统计参数，峭度的C代码，DSP可用，用于机械故障诊断和状态检测等
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机械振动信号15个时域统计指标 时域统计指标计算公式 振动信号原始统计特征分为两类：时域统计特征、频域统计特征。 信号的时域特征是通过统计分析信号的各种时域参数、指标的估计或计算得到的，如表所示，分为有量纲参数和无量纲参数两种，其中1-...
matlab时域频域信号特征提取资料整合 ，快速谱峭度、小波谱峭度等； 7、基于数学工具和降维的特征，如 PCA，矩阵特征向量，矩阵的秩，特征根，SVD-奇异值、ICA 等等； 8、一些基于距离的度量、范数、马氏距离、分形参数，同胚流行等等； 9、...
matlab计算信号时域、频域特征参数 一、时域特征参数：自行百度 function T=compute_timefeatures(a) %计算信号的时域特征 m=mean(a); %平均值 r=rms(a); %有效值 p=peak(a); %峰值 c=crestfactor(a); %峰值因子 k=kurtosis(a); %峭度 s=shapefactor(a...
Python计算时域、频域特征参数 python计算时域数据的时域、频域统计参数 代码来自师兄分享的程序，以免丢失，在此当作笔记 def time_features(data): '''计算时域特征参数，输入的data为 样本数*样本长度 的二维数组''' f_sum = np.sum(data, ...
频域统计特征介绍 频域特征介绍 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。
故障诊断的几种时域故障计算(matlab2018) 信号的时域特征统计是指对时域参数、指标的估计和计算。常用的时域指标 均值: u = mean(x) 标准差： stdvalue = std(x) 方差： sigm = var(x) 峰峰值： P_Pvalue = max(x)-min(x) ...
《Deep residual shrinkage networks for fault diagnosis》 基于深度残差收缩网络的故障诊断（翻译与python代码） 基于深度残差收缩网络的故障诊断（翻译...python代码：https://github.com/zhao62/Deep-Residual-Shrinkage-Networks 引用格式： M. Zhao, S. Zhong, X. Fu, B. Tang, M. Pecht, Deep residual shrinkage networks for
大数据人工智能常用特征工程与数据预处理Python实践（2） 以大数据人工智能和Python工具视角，基于常用的特征工程和过程，系统的...算法涵盖了统计和机器学习技术，特征提取包括时域特征、派生特征等，特征选择包括特征分析和特征选择，体现了特征工程过程就成为机器学习过程。
【故障分析】基于matlab轴承故障分析（时频图+功率谱）【含Matlab源码 922期】 二、源代码 clc clear all x1=load('sig1.txt'); x2=load('sig2.txt'); x3=load('sig3.txt'); x4=load('sig4.txt'); x=x1;%sig1.txt fs=15360; N=length(x); t=(0:N-1)/fs; figure(); subplot(211); plot(t,x); ...
matlab学习 c=[a,b]或者c=[a b] 垂直 c=[a;b] 连接函数 Cat 指定方向 Cat（1，a，b）水平 Cat（2，a，b）垂直 Horzcat 水平方向 Vertcat 垂直方向 Repmat 对现有矩阵复制粘贴 ...
基于EEMD方法的降噪与解调在轴承故障诊断中的应用实证研究 对经验模态分解(EMD)方法和集合经验模态...阐述了经验模态分解(EMD)中有效本征模态分量(IMF)的两种选取方法(相关系数法、峭度准则)。将EEMD方法用于降噪，并对降噪后的数据进行频谱分析，构建出数据驱动的自适应降噪方
信号归一化功率_信号傅里叶变换系列文章（6）：傅里叶变换应用于轴承故障诊断... 据统计，在旋转机械的故障中，有3 0% 是由滚动轴承引起的，因此，对滚动轴承进行适时监测与故障诊断，就显得非常重要。滚动轴承在工作时，一般是外圈与轴承座或机壳相联接，固定或相对固定，内圈与机械的传动轴相...
MATLAB与信号处理课程手册 实时脚本和纯代码脚本的区别2.3.3. 共享实时脚本和函数2.4. 类2.4.1. 使用 MATLAB 进行面向对象的设计2.4.1.1. 为什么使用面向对象的设计2.4.2. 什么是 System Object2.4.2.1. 采用 System Object 编程的特点2
探索性数据分析 这是一种与两样本t检验相对应的技术，当你还在纠结于均值，尺度，偏度，异常值，峭度等等数字背后直观感觉时，其实简单的把数据的直方图就很明显了。 它除了比较两个变量的分布之外，还可以有另外的用法。比如...
