建议收藏！16种常用时域指标，附Python与MATLAB代码

在做故障诊断，机器学习预测等常常会用到这些指标，通过综合分析这些时域指标，能够对信号的特性有更深入的了解，从而为进一步的信号处理、模型建立和决策制定提供依据。

16种常用时域指标如下：

每种指标的解释如下：

1. 最大值：反映数据中的最大观测值。

2. 最小值：反映数据中的最小观测值。

3. 均值：数据的算术平均值，反映中心趋势。

4. 绝对平均值：数据绝对值的平均，忽略正负符号影响。

5. 方差：数据平方的均值。

6. 标准差：数据偏离均值的平均离散程度。

7. 均方根，也称有效值（RMS）：信号能量的有效强度。

8. 方根幅值：平方根后平均再平方，反映幅值特征。

9. 峰值：数据的最大绝对值，衡量瞬时强度。

10. 峰峰值：最大值与最小值的差，表征整体波动范围。

11. 峰值因子：峰值与有效值之比，评估信号冲击特性。

12. 裕度因子：峰值与方根幅值之比，常用于机械故障诊断。

13. 脉冲因子：峰值与均值之比，检测瞬态冲击。

14. 波形因子：有效值与均值之比，描述能量分布特性。

15. 偏斜度：衡量数据分布不对称性。

16. 峭度：评估数据分布尖锐或平坦程度。

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MATLAB代码：

clear
clc
% 生成一个10行1000列的随机数据
data = rand(10,1000);
for i = 1:size(data,1)  
    xdata = data(i,:); %遍历每一行
    max_data = max(xdata); %1.最大值
    min_data = min(xdata); %2.最小值
    mean_value = mean(xdata);  %3.均值
    Absolute_mean_value=mean(abs(xdata));  %4.绝对均值
    variance_value = mean((xdata-mean_value).^2);   %5.方差
    standard_deviation_value = std(xdata);  %6.标准差
    r=rms(xdata); %7.均方根，有效值
    h = mean(sqrt(abs(xdata)))^2;   % 8.方根幅值
    p=max(abs(xdata))-min(xdata);  %9.峰值
    p_p = max(xdata)-min(xdata);  % 10.峰峰值
    c=p/r;    %11. 峰值因子
    ma=p/mean(sqrt(abs(xdata)))^2;  %12. 裕度因子
    v=p/mean(abs(xdata)); %13. 脉冲因子
    s=r/mean(abs(xdata));  %14. 波形因子
    skewness_value = skewness(xdata);%15.偏斜度
    k=kurtosis(xdata)-3;  %16. 峭度
    Feature_data(i,:) = [max_data,min_data,mean_value,Absolute_mean_value,...
        variance_value,standard_deviation_value,r,h,p,p_p,c,ma,v,s,skewness_value,k];
end

python代码：

import numpy as np
from scipy.stats import skew, kurtosis


# 生成一个10行1000列的随机数据
data = np.random.rand(10, 1000)


# 初始化存储特征数据的数组
Feature_data = np.zeros((10, 16))  # 10行，16个特征


# 遍历每一行
for i in range(data.shape[0]):
    xdata = data[i, :]  # 获取当前行数据


    # 计算各个特征
    max_data = np.max(xdata)  # 1. 最大值
    min_data = np.min(xdata)  # 2. 最小值
    mean_value = np.mean(xdata)  # 3. 均值
    Absolute_mean_value = np.mean(np.abs(xdata))  # 4. 绝对均值
    variance_value = np.mean((xdata - mean_value) ** 2)  # 5. 方差
    standard_deviation_value = np.std(xdata, ddof=1)  # 6. 标准差（样本标准差）
    r = np.sqrt(np.mean(xdata**2))  # 7. 均方根（有效值）
    h = np.mean(np.sqrt(np.abs(xdata))) ** 2  # 8. 方根幅值
    p = np.max(np.abs(xdata)) - np.min(xdata)  # 9. 峰值
    p_p = np.max(xdata) - np.min(xdata)  # 10. 峰峰值
    c = p / r  # 11. 峰值因子
    ma = p / h  # 12. 裕度因子
    v = p / np.mean(np.abs(xdata))  # 13. 脉冲因子
    s = r / np.mean(np.abs(xdata))  # 14. 波形因子
    skewness_value = skew(xdata)  # 15. 偏斜度
    k = kurtosis(xdata)  # 16. 峭度


    # 将特征存储到数组中
    Feature_data[i, :] = [
        max_data, min_data, mean_value, Absolute_mean_value,
        variance_value, standard_deviation_value, r, h, p, p_p,
        c, ma, v, s, skewness_value, k
    ]


# 打印结果
print("特征数据矩阵：")
print(Feature_data)

测试：

随机写了一个

data = [1, 55, 3, 5, 6, 8, 9, 5, 1, 23, 2, 1, 5, 6, 1, 2, 3, 1, 5, 2, 3, 2, 1, 2, 3, 5, 4, 6, 2, 1, 3, 21];

matlab输出结果为：

Python输出结果为：

结果一致，完美！

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时域指标