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1-9为有量纲参数和10-15无量纲参数。

python程序

def get_time_domain_features(data):'''data为一维振动信号'''x_rms = 0absXbar = 0x_r = 0S = 0K = 0k = 0x_rms = 0fea = []len_ = len(data.iloc[0, :])mean_ = data.mean(axis=1)  # 1.均值var_ = data.var(axis=1)  # 2.方差std_ = data.std(axis=1)  # 3.标准差max_ = data.max(axis=1)  # 4.最大值min_ = data.min(axis=1)  # 5.最小值x_p = max(abs(max_[0]), abs(min_[0]))  # 6.峰值for i in range(len_):x_rms += data.iloc[0, i] ** 2absXbar += abs(data.iloc[0, i])x_r += math.sqrt(abs(data.iloc[0, i]))S += (data.iloc[0, i] - mean_[0]) ** 3K += (data.iloc[0, i] - mean_[0]) ** 4x_rms = math.sqrt(x_rms / len_)  # 7.均方根值absXbar = absXbar / len_  # 8.绝对平均值x_r = (x_r / len_) ** 2  # 9.方根幅值W = x_rms / mean_[0]  # 10.波形指标C = x_p / x_rms  # 11.峰值指标I = x_p / mean_[0]  # 12.脉冲指标L = x_p / x_r  # 13.裕度指标S = S / ((len_ - 1) * std_[0] ** 3)  # 14.偏斜度K = K / ((len_ - 1) * std_[0] ** 4)  # 15.峭度fea = [mean_[0],absXbar,var_[0],std_[0],x_r,x_rms,x_p,max_[0],min_[0],W,C,I,L,S,K]return fea

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