通用信号多维时频域指标特征提取分析系统

资 源 简 介

本项目是一套专门用于一维时间序列信号处理的高级算法工具库，旨在从复杂的原始数据中自动提取表征信号运行状态的核心特征。系统集成了16个关键的时域和频域统计指标，能够全面覆盖信号的能量、分布、冲击性及频谱特征。 在时域分析模块中，系统可以精准计算信号的均值、标准差与方差，用于描述信号的中心趋势及离散程度；提取偏斜度指标与峭度指标，以评估信号概率密度函数的分布形态及其对冲击成分的敏感性；计算峰-峰值、峰值、均方幅值、平均幅值及方根幅值，从不同维度量化信号的振幅强弱。此外，系统还包含波形指标、峰值指标等无量纲参数

详 情 说 明

通用信号多维时频域指标特征提取分析系统

项目介绍

通用信号多维时频域指标特征提取分析系统是一个专门针对一维时间序列信号设计的算法工具库。该系统旨在解决复杂原始信号中“特征难提取、维数高、物理意义不明确”的问题，通过集成化的算法模块，自动从原始采样数据中挖掘提取16项关键时频域指标。

该系统通过将海量的时域采样点映射为具有高度特征表达能力的16维特征向量，为后续的机械故障诊断、结构健康监测、生物电信号分析及声学信号处理提供了标准化、高可靠性的数据输入基准。

功能特性

• 多维度特征覆盖：系统集成了16个核心统计指标，涵盖了信号的中心趋势、离散程度、分布形态、冲击特性以及频谱能量演变规律。
• 高仿真信号合成：内置了模拟机械故障特征的信号生成模块，能够合成包含基础成分、周期性冲击及随机噪声的复合信号。
• 无量纲参数识别：特别提取了对早期微弱冲击信号高度敏感的波形指标、峰值指标及脉冲指标，适用于旋转机械的早期损伤识别。
• 多算法协同处理：结合了时域统计学方法与频域快速傅里叶变换（FFT）技术，从双重空间剖析信号属性。
• 直观可视化交互：系统支持时域波形图、单侧频谱图以及16项指标趋势的条形图展示，并支持将提取结果自动导出至工作区结构体。

系统逻辑与实现过程

系统主程序执行流程严格遵循信号处理的标准生命周期：

1. 参数初始化与信号生成：

系统设定采样频率（1000Hz）与时长，构建复合信号。该信号模拟了真实环境下机械振动的复杂性，由50Hz的正弦波（基础特征）、200Hz的调制周期性冲击信号（模拟故障成分）以及高斯随机噪声组成。

1. 时域特征提取逻辑：

- 基本统计特征：通过计算信号的算术均值、标准差和方差，量化信号的中心位置和波动范围。 - 分布特征：计算偏斜度（评估概率密度分布的对称性）和峭度（评估波形的尖锐程度及冲击强度）。 - 幅值量化特征：提取峰-峰值、绝对峰值、均方幅值、平均幅值以及方根幅值，从不同侧重维度描述信号的振幅强弱。 - 无量纲指标计算：在计算均方根值（RMS）的基础上，衍生出波形指标、峰值指标和脉冲指标，用于过滤幅值绝对大小的影响，聚焦于信号波形畸变的特征。

1. 频域特征提取逻辑：

- 使用快速傅里叶变换（FFT）将时域信号转换为频域，并计算单侧幅值谱。 - 在频谱分布的基础上计算功率谱密度（PSD）相关的指标。 - 提取重心频率（FC）、均方根频率（RMSF）以及频域标准差（VF），这些指标描述了信号能量在频率轴上的集中趋势、分散程度及演变规律。

1. 数据输出与分析展示：

- 控制台输出：在终端实时打印16项指标的名称及对应数值，确保结果可读。 - 图形化分析：系统自动开启四象限布局的图形窗口，同步展示时域波形、单侧频谱（带重心频率标注）及所有特征指标的横向对比条形图。 - 数据持久化：采用结构体封装所有特征结果，并动态生成变量输出至MATLAB基础工作区。

关键算法解析

• 分布形态算法（Skewness & Kurtosis）：

系统通过子函数实现了偏斜度和峭度的自定义计算。偏斜度基于三阶累积量归一化，描述分布的左/右偏侧；峭度基于四阶累积量，通常用于检测信号中是否存在异常的冲击成分。

• 频域质心算法（Frequency Center）：

该算法利用幅值谱的平方作为权值，对频率点进行加权平均。其物理数学意义在于寻找信号频谱的几何重心，能够有效反映信号主频成分的漂移情况。

• 指标无量纲化：

通过波形比率计算，消除了信号强度的量纲影响。例如，脉冲指标（峰值/平均幅值）能够极大地放大信号中的尖锐突变特征，在信噪比较低的早期机械故障预测中极具价值。

使用方法

1. 确保已安装MATLAB软件环境。
2. 直接运行主程序文件。
3. 若需分析用户实际数据，只需在“系统参数初始化”部分通过 load 指令读取外部一维向量替换内置的 signal 变量即可。
4. 运行结束后，可在MATLAB命令行窗口查看数值表，并在弹出的图形窗口中观察特征规律。
5. 所有提取结果可直接通过访问工作区中的 SignalFeatures 结构体，用于后续的特征降维或分类模型训练。

系统要求

• 环境要求：MATLAB R2016b 及以上版本（需支持 xline 等绘图函数）。
• 硬件配置：普通办公级个人计算机即可满足海量采样点的实时特征计算要求。
• 输入要求：支持任意一维时间序列信号（如振动信号、电流信号、声发射信号等）。