www.pudn.com > 1.rar > fre_statistical_compute.m, change:2010-04-11,size:1568b


function [fac]=fre_statistical_compute(f,y) 
%%对频域信号进行统计分析 
%%2008年10月10日 
fre_line_num=max(size(y)); 
p1 = mean(y);                                                 % 均值频率 特征1,反映频域振动能量的大小; 
p2 = sum((y-p1).^2)/fre_line_num;                             % 标准差 特征2,表示频谱的分散或者集中程度; 
p3 = sum((y-p1).^3)/(fre_line_num*sqrt(p2^3));                % 特征3,表示频谱的分散或者集中程度; 
p4 = sum((y-p1).^4)/(fre_line_num*p2^2);                      % 特征4,表示频谱的分散或者集中程度; 
meanf = sum(f.*y)/sum(y); 
p5 = meanf;                                                   % 频率中心 特征5,反映主频带位置的变化; 
sigma = sqrt(sum((f-meanf).^2.*y)/fre_line_num); 
p6 = sigma;                                                   % 特征6,表示频谱的分散或者集中程度; 
p7 = sqrt(sum(f.^2.*y)/sum(y));                               % 均方根频率 特征7,反映主频带位置的变化; 
p8 = sqrt(sum(f.^4.*y)/sum(f.^2.*y));                          % 特征8,反映主频带位置的变化; 
p9 = sum(f.^2.*y)/sqrt(sum(y)*sum(f.^4.*y));                  % 特征9,反映主频带位置的变化; 
p10 = sigma/meanf;                                            % 特征10,表示频谱的分散或者集中程度; 
p11 = sum((f-meanf).^3.*y)/(sigma.^3*fre_line_num);           % 特征11,表示频谱的分散或者集中程度; 
p12 = sum((f-meanf).^4.*y)/(sigma.^4*fre_line_num);           % 特征12,表示频谱的分散或者集中程度; 
p13 = sum(sqrt(abs(f-meanf)).*y)/(sqrt(sigma)*fre_line_num);  % 特征13,表示频谱的分散或者集中程度; 
fac=[p1;p2;p3;p4;p5;p6;p7;p8;p9;p10;p11;p12;p13];