基于条件谱矩的时间序列分析(以轴承故障诊断为例,MATLAB)

谱矩方法可以对数据的表面形貌做较为细致的描述．它以随机过程为理论基础，用各阶谱矩及统计不变量等具体的参数表征表面的几何形态，算术平均顶点曲率是一种基于四阶谱矩的统计不变量。

 鉴于此，采用条件谱矩方法对滚动轴承进行故障诊断，运行环境为MATLAB R2018A。

function varNames = SpectralMomentNameGenerate(order,isCentral)
%SPECTRALMOMENTNAMEGENERATE generate the variable name of time table
%according to the order value and centrality.
 
n = length(order);
varNames = cell(1,n);
if isCentral
    central = 'Central';
else
    central = 'NonCentral';
end
for i = 1:n
    varNames{1,i} = strcat(central,'SpectralMoment', num2str(order(i)));
end
 
end
完整代码：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJqTkp1u

工学博士，担任《Mechanical System and Signal Processing》《中国电机工程学报》《控制与决策》等期刊审稿专家，擅长领域：现代信号处理，机器学习，深度学习，数字孪生，时间序列分析，设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。