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pkurtosis

信号或谱图的谱峰

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语法

sk = pkurtosis (x)
sk = pkurtosis (x, sampx)
sk = pkurtosis (xt)
sk = pkurtosis (<年代pan class="argument_placeholder">＿＿＿,窗口)
sampx sk = pkurtosis(年代,f,窗口)
[sk,输出端]= pkurtosis (<年代pan class="argument_placeholder">＿＿＿）
［<年代pan class="argument_placeholder">＿＿＿,打]= pkurtosis (<年代pan class="argument_placeholder">＿＿＿“ConfidenceLevel”,p)
pkurtosis (<年代pan class="argument_placeholder">＿＿＿）

描述

例子

sk= pkurtosis (x）返回谱峰态的向量x的向量sk．pkurtosis使用归一化频率(跨越[0 π]的均匀间隔频率向量)来计算时间值。pkurtosis计算的声谱图x使用pspectrum使用默认窗口大小(样本中的时间分辨率)，80%窗口重叠。

例子

sk= pkurtosis (x，sampx）返回向量的谱峰度x按速率或时间间隔采样sampx．

sk= pkurtosis (xt）返回单变量的谱峰度时间表xt向量中sk．xt必须包含递增的有限时间样本。

例子

sk= pkurtosis (<年代pan class="argument_placeholder">＿＿＿，窗口）中指定的时间分辨率返回谱峰度窗口为pspectrum谱图计算。您可以使用窗口使用前面语法中的任何输入参数。

例子

sk= pkurtosis (年代，sampx，f，窗口）使用谱图或功率谱图返回谱峰度年代以及:

  • 采样率或时间，sampx，转换产生的原始时间序列信号年代

  • 谱图的频率向量f

  • 光谱图时间分辨率窗口

当您想要自定义的选项时，请使用此语法pspectrum，而不是接受默认值pspectrum选项pkurtosis适用。您可以指定sampx默认归一化频率为空。虽然窗口对于以前的语法是可选的，您必须为窗口使用此语法时。

［sk，输出信号) = pkurtosis (<年代pan class="argument_placeholder">＿＿＿）返回光谱峰度sk和频率矢量一起输出信号．可以将这些输出参数与前面语法中的任何输入参数一起使用。

例子

［<年代pan class="argument_placeholder">＿＿＿，打) = pkurtosis (<年代pan class="argument_placeholder">＿＿＿，“ConfidenceLevel”，p）返回光谱峰度阈值打使用置信水平p．打表示谱峰度在可选置信水平指示高斯平稳信号的范围p指定或接受为默认值。指定p允许您调整灵敏度的光谱峰度打导致非高斯或非平稳的行为。你可以使用打带有前面语法中的任何输入参数的输出参数。您也可以在前面的语法中设置置信度，但是除非返回或绘制，否则它不会起作用打．

pkurtosis (<年代pan class="argument_placeholder">＿＿＿）在不返回任何数据的情况下绘制谱峰度、置信度和阈值。您可以将此语法与前面语法中的任何输入参数一起使用。

例子

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打开生活的脚本

在白噪声中绘制chirp信号的谱峰度，看看如何检测非平稳的非高斯状态。探讨改变置信水平和调用规范化频率的效果。

创建一个啁啾信号，添加白色高斯噪声，然后绘图。

fs = 1000;t = 0:1 / fs: 10;f1 = 300;f2 = 400;xc =唧唧声(10 t f1, f2);X = xc + randn(1,length(t));情节(t, x)标题(<年代pan style="color:#A020F0">带有高斯白噪声的啁啾信号）

图中包含一个轴对象。标题为“带有高斯白噪声的啁啾信号”的轴对象包含一个类型为line的对象。

绘制信号的谱峰度。

pkurtosis (x, fs)标题(<年代pan style="color:#A020F0">带有高斯白噪声的啁啾信号的谱峰度）

图中包含一个轴对象。标题为“带有高斯白噪声的啁啾信号谱峰度”的轴对象包含两个线型对象。这些对象代表光谱峰度，0.95置信区间。

图中显示了从300-400 Hz明显的延伸偏移。这个偏移对应于代表非平稳啁啾的信号分量。两条水平红虚线之间的区域表示可能的平稳和高斯行为区域，定义为0.95置信区间。任何落在这个区域内的峰度点都可能是平稳的和高斯的。在该区域之外，峰度点被标记为非平稳或非高斯。在300hz以下，有一些额外的波动略高于区域阈值。这些漂移表示假阳性，信号是平稳的和高斯的，但由于噪声，已经超过了阈值。

通过将置信水平从默认的0.95更改为0.85来研究置信水平的影响。

pkurtosis (x, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“ConfidenceLevel”, 0.85)标题(<年代pan style="color:#A020F0">'噪声置信水平为0.85时啁啾信号的谱峰度'）

图中包含一个轴对象。以信噪比为0.85的啁啾信号谱峰度为标题的轴对象包含2个线型对象。这些对象代表光谱峰度，0.85置信区间。

较低的置信水平意味着对非平稳或非高斯频率成分更敏感的检测。降低自信水平就会缩小打分隔的区域。现在，低水平的漂移——虚假警报——在数量和数量上都有所增加。设置置信度是实现有效检测和限制误报数量之间的一种平衡。

属性可以准确地确定和比较这两种情况的区域宽度pkurtosis返回它的表单。

[sk1, ~, thresh95] = pkurtosis (x);[sk2 ~, thresh85] = pkurtosis (x,<年代pan style="color:#A020F0">“ConfidenceLevel”, 0.85);[thresh95 thresh85]
打=<年代pan class="emphasis">1×20.3578 - 0.2628

再次绘制光谱峰度图，但这次省略了采样时间信息，以便pkurtosis土地归一化频率。

pkurtosis (x,<年代pan style="color:#A020F0">“ConfidenceLevel”, 0.85)标题(<年代pan style="color:#A020F0">“使用归一化频率的谱峰度”）

图中包含一个轴对象。标题为光谱峰度使用归一化频率的轴对象包含2个类型为线的对象。这些对象代表光谱峰度，0.85置信区间。

频率轴从Hz变为0到<年代pan class="emphasis">πrad /样品。

打开生活的脚本

的pkurtosis函数使用默认值pspectrum窗口大小(时间分辨率)。您可以指定要使用的窗口大小。在本例中，使用该函数kurtogram返回最佳窗口大小并将该结果用于pkurtosis．

创建一个带有白色高斯噪声的啁啾信号。

fs = 1000;t = 0:1 / fs: 10;f1 = 300;f2 = 400;x =唧唧声(10 t f1, f2) + randn(1、长度(t));

用默认窗口大小绘制光谱峰度。

pkurtosis (x, fs)标题(<年代pan style="color:#A020F0">“默认窗口大小的光谱峰度”）

图中包含一个轴对象。标题为“光谱峰度与默认窗口大小”的轴对象包含两个类型为line的对象。这些对象代表光谱峰度，0.95置信区间。

现在计算最佳窗口大小使用kurtogram．

kurtogram (x, fs)

图中包含一个轴对象。标题为K indexOf m ax baseline blank = blank 8的轴对象。5 2 6 7空白t l e v e l空白,空白O p t i m l空白W i n d O W空白e l n g t h空白=空白2 5 6,空白空白C e n t e r F r e问u e n C y空白=空白3 8 8。6 7 1 9空白H z，空白B an d w i d t H空白=空白3。空白H z包含一个类型为image的对象。

峰度图还说明了在300和400 Hz之间的啁啾，并表明最佳窗口大小为256。饲料w0成pkurtosis．

w0 = 256;pkurtosis (x, fs, w0)标题(<年代pan style="color:#A020F0">最佳窗口尺寸为256的谱峰度）

图中包含一个轴对象。标题为“光谱峰度与最佳窗口大小256”的轴对象包含2个类型为line的对象。这些对象代表光谱峰度，0.95置信区间。

主偏移具有较高的峰度值。较高的值改善了平稳分量和非平稳分量之间的区别，并增强了将非平稳分量作为特征提取的能力。

打开生活的脚本

当使用信号输入数据时，pkurtosis使用生成一个声谱图pspectrum使用默认选项。如果你想定制选项，你也可以自己创建光谱图。

创建一个带有白色高斯噪声的啁啾信号。

fs = 1000;t = 0:1 / fs: 10;f1 = 300;f2 = 400;x =唧唧声(10 t f1, f2) + randn(1、长度(t));

生成一个谱图，使用您的窗口、重叠和FFT点的数量规范。然后用那个声谱图pkurtosis．

窗口= 256;窗口重叠=圆(* 0.8);nfft = 2 *窗口;f (s, t) =光谱图(x窗口重叠,nfft fs);图pkurtosis(年代,f, f,窗口)

图中包含一个轴对象。标题为光谱峰度的轴对象包含2个类型为line的对象。这些对象代表光谱峰度，0.95置信区间。

与前面示例中的默认输入相比，偏移的幅度更高，因此更好地区分。然而，这里的偏移幅度没有峰度图优化窗口例子中那么高。

输入参数

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时间序列信号pkurtosis返回光谱峰度，指定为矢量。

采样率或采样时间，指定为下列之一:

  • 正数值标量-频率单位为赫兹

  • 持续时间的连续样本之间的时间间隔X

  • 向量,持续时间数组,或datetime的每个元素所对应的时间瞬间或持续时间x

当sampx表示一个时间向量，时间样本可以是非均匀的，用pspectrum中值时间间隔和平均时间间隔必须服从的约束:

1 One hundred. < 平均时间间隔 平均时间间隔 < One hundred.

如果您指定sampx是空的,那么pkurtosis使用归一化频率。换句话说，它假设一个均匀间隔的频率向量生成[0 π]。

信号时间表pkurtosis返回谱峰度，指定为时间表它包含单个变量和单个列。xt必须包含递增的有限行时间。如果时间表有没有丢失或重复的时间点，你可以用技巧在清除时间表缺失，重复，或不一致的时间．xt可以非均匀采样，用pspectrum中值时间间隔和平均时间间隔必须服从的约束:

1 One hundred. < 平均时间间隔 平均时间间隔 < One hundred.

窗口时间分辨率用于内部pspectrum谱图计算，指定为样品中的正标量。窗口对于使用现有的谱图作为输入的语法来说是必需的，而对于其他的语法来说是可选的。你可以使用这个函数kurtogram来确定要使用的最佳窗口大小。pspectrum默认使用80%的重叠。

信号的功率谱图或频谱，指定为矩阵(谱图)或列向量(谱)。

  • 如果年代很复杂,pkurtosis对待年代作为原始信号(谱图)的短时傅里叶变换(STFT)。

  • 如果年代是真实的,那么pkurtosis对待年代为原始信号(功率谱图)短时傅里叶变换绝对值的平方。因此，每一个元素年代必须是负的。

如果您指定年代，pkurtosis使用年代而不是生成自己的谱图或功率谱图。例如，请参见使用自定义谱图绘制光谱峰度．

数据类型:单|双
复数的支持:金宝app是的

谱图或功率谱图的频率年代当年代显式提供给pkurtosis，指定为以赫兹为单位的矢量。的长度f必须等于里面的行数年代．

用于确定信号是否可能是高斯和平稳的置信度，指定为从0到1的数字标量值。p影响打频谱峰度值表示高斯平稳信号的范围。因此，置信度提供了一个检测灵敏度调优参数。峰度值在此范围外表示，其概率为(1-p)，非高斯或非平稳行为。例如，请参见用不同的置信水平绘制非平稳信号的谱峰度．

输出参数

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谱峰态，返回为双向量。谱峰度是一个统计量，在平稳和高斯数据中，谱峰度值较低，而在瞬态数据中，谱峰度值较高。频谱峰度的一个用途是检测和定位可能由故障或退化引起的非平稳或非高斯行为。高值峰度数据揭示了这些信号成分。

频率与sk值，返回为以赫兹为单位的矢量。

用于平稳高斯行为的谱峰度频带大小，指定为一个数值标量，表示以…为中心的频带厚度sk＝ ０行，给定置信水平p．外旅行打-分隔带指示可能的非平稳或非高斯行为。置信水平p直接影响带的厚度和结果的灵敏度。例如，请参见用不同的置信水平绘制非平稳信号的谱峰度．

更多关于

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谱峰态

谱峰度(SK)是一种统计工具，可以指示和精确的非平稳或非高斯行为在频域，通过采取:

  • 只有平稳高斯噪声存在的频率的小值

  • 在瞬变发生的频率处的高正值

这种能力使SK成为检测和提取旋转机械系统故障相关信号的强大工具。SK可以自行识别特征或条件指标，进行故障检测和分类。作为包络分析等其他工具的预处理，SK可以提供最优频带等关键输入[２]，［1］．

光谱峰度，或K（f)，表示信号x（t)可以根据信号的短时傅里叶变换(STFT)计算，年代（t，f)：

年代 （ t ， f ） ＝ ∫ − ∞ + ∞ x （ t ） w （ t − τ ） e − 2 π f t d t ，

在哪里w（t)为STFT中使用的窗函数。K（f)计算为:

K （ f ） ＝ 〈 | 年代 （ t ， f ） | 4 〉 〈 | 年代 （ t ， f ） | 2 〉 2 − 2 ， f ≠ 0 ，

在哪里<年代pan class="inlineequation"> 〈 · 〉 为时间平均运算符。

如果信号x（t)只包含平稳高斯噪声，则K（f)在每个频率f有一个渐近正态分布，均值为0，方差为4/米,在那里米沿着时间轴的元素数在吗年代（t，f)．因此，有一个统计阈值<年代pan class="inlineequation"> 年代 α 给定置信水平α为:

年代 α ＝ Φ − 1 （ α ） 2 米 ，

在哪里<年代pan class="inlineequation"> Φ − 1 为标准正态分布的分位数函数。

重要的是要注意STFT窗长N<年代ub>w直接驱动频率分辨率f<年代ub>年代/N<年代ub>w,在那里f<年代ub>年代为抽样率。窗的大小必须短于瞬态脉冲之间的间隔，但长于单个瞬态脉冲。

参考文献

[1] sncf的J。谱峰度:描述非平稳信号的有用工具。机械系统和信号处理．2006年第20卷第2期282-307页。

安东尼，J, R. B.兰德尔。谱峭度:在旋转机械振动监测和诊断中的应用。机械系统和信号处理．2006年第20卷第2期308-331页。

扩展功能

另请参阅

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