时域、频域、信息熵等40多种时频域特征提取算法。
#时频域特征提取#
时域信号特征包括：最大值、最小值、峰值、峰峰值、均值、绝对平均值、方根幅值、方差、标准差、有效值（均方根）、峭度、偏度、波形因子、峰值因子、脉冲因子、裕度因子、余隙因子。
频域信号特征包括：平均频率、重心频率、频率均方根、频率标准差。
小波特征包括：8个子带小波能量比、小波能量熵、8个子带的小波尺度熵、小波奇异谱熵。
熵特征包括：样本熵、排列熵、模糊熵、近似熵、能量熵、信息熵。
matlab代码，有excel数据和mat数据代码使用案例，注释清晰
2026-02-21 14:30:46
330KB
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故障诊断，时域特征提取，包含有量纲参数和无量纲参数，一共17个特征参数值；频域特征提取，一共3个特征参数值；时频域特征提取，一共18个特征参数值；所有matlab程序代码均有详细注解说明，直接代入原始数据运行即可得到结果。
2024-03-24 20:15:03
2.01MB
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对信号进行频域特征提取，先通过傅里叶变换得到信号频谱，再计算频谱特征，包括重心频率，均方频率和频率方差
2022-11-07 22:28:36
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利用matlab提取出频域和时域信号的29个特征，主运行文件feature_extraction，fre_statistical_compute和time_statistical_compute分别提取频域和时域的特征，生成的29个特征保存在生成的feature矩阵中。
2022-11-07 22:06:28
8.45MB
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针对信号的时域特征和频域特征提取，带测试数据，能够运行
2022-11-05 13:33:36
3.07MB
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目前支持进行提取的特征包括：
1.max ：最大值 2.min ：最小值 3. mean ：平均值 4.peak ：峰峰值 5.arv ：整流平均值
6.var ：方差 7.std ：标准差 8.kurtosis ：峭度 9.skewness ：偏度 10.rms ：均方根
11.waveformF ：波形因子 12.peakF ：峰值因子 13.impulseF ：脉冲因子
14.clearanceF：裕度因子 15.FC：重心频率 16.MSF：均方频率 17.RMSF：均方根频率
18.VF：频率方差 19.RVF：频率标准差 20.SKMean：谱峭度的均值 21.SKStd：谱峭度的标准差
22.SKSkewness：谱峭度的偏度 23.SKKurtosis：谱峭度的峭度
function fea = genFeatureTF(data,fs,featureNamesCell)
% 时域、频域相关算法的信号特征提取函数
2022-10-08 16:20:13
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MATLAB时频域特征提取已封装为函数，可实现一行代码提取时域频域特征。亲测好用！
可以直接生成原始信号的特征向量。包括以下22个特征：
% max ：最大值
% min ：最小值
% mean ：平均值
% peak ：峰峰值
% arv ：整流平均值
% var ：方差
% std ：标准差
% kurtosis ：峭度
% skewness ：偏度
% rms ：均方根
% waveformF ：波形因子
% peakF ：峰值因子
% impulseF ：脉冲因子
% clearanceF：裕度因子
% FC：重心频率
% MSF：均方频率
% RMSF：均方根频率
% VF：频率方差
% RVF：频率标准差
% psdE：功率谱熵
% svdpE：奇异谱熵
% eE：能量熵
%
2022-05-01 16:06:37
2KB