时域特征提取：https://blog.csdn.net/qq_37240982/article/details/107425077
时频域特征提取：https://blog.csdn.net/qq_37240982/article/details/107425452

时域、频域、时频域特征提取matlab程序的zip：
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频域特征

（1）提取的频域特征
频域分析可按频率观察信号特征，一般情况下，时域的分析更加直观，而频域的表示更加简洁，在频域上观察信号使得问题的分析更加深刻和便捷。目前来说，从时域到频域已成为信号分析的趋势。但是，这两种分析手段是相互联系、相辅相成和互有优势的。常规的频谱分析是指对信号进行傅立叶变换以进行分析。频谱分析包括幅度频谱和相位频谱且幅度频谱是最常用的。当减速器关键部件的健康状态发生改变时，样本数据信号频谱中的频率分量会相应地改变。故可以先通过分析振动信号的频域特征准确地表征信号频谱信息，然后获悉在不同工况下减速器关键部件运行时的健康状态。研究者常用的频域特征参数包括重心频率、平均频率、均方根频率以及频率标准差
等。表达式如表 2.4 所示：

（2）提取频域特征的matlab程序

function [ frequencystruct ] = frequencyDomainFeatures( src,fs)
%计算频域统计特征
%***********************对信号进行FFT变换*******************************
FS=fs;
N=length(src);n=0:N-1;
freq=n*fs/N; 
f=abs(fft(src,N)*2/N); x=f(1:N/2);  %纵坐标    频率幅值
freq=freq(1:N/2)';  %横坐标    频率值% plot(freq,x);
% title('原始信号频域波形');
% xlabel('频率/hz');
% ylabel('幅值/v');%********************************计算频域特征值*****************************
frequencystruct.MF=mean(x); %平均频率
frequencystruct.FC=sum(freq.*x)/sum(x);%重心频率
frequencystruct.RMSF=sqrt(sum([freq.^2].*x)/sum(x));%频率均方根
frequencystruct.RVF=sqrt(sum([(freq-frequencystruct.FC).^2].*x)/sum(x));%频率标准差%第一级边频带幅值和=上下最靠近啮合频率的边频带对应序号的频率幅值    这里随便写
%已知：行星轮个数、转频，可以找到啮合频率，然后得到边频带，即可计算% frequencystruct.FSB=x(1000)+x(2000);%第一级边频带幅值和
% frequencystruct.FSI=frequencystruct.FSB/2;%边频带指数
% frequencystruct.FM0=(max(x)-min(x))/frequencystruct.FSB;%FM0
% frequencystruct.FSLF=frequencystruct.FSB/std(x,1);%边频带等级因子end

时域、频域、时频域特征提取matlab程序的zip：
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