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基于matlab的負熵和峭度信號的盲分離。基于峭度的FastICA算法的收斂速度要快，迭代次數比基于負熵的FastICA算法少四倍以上。SMSE隨信噪比增大兩種判據下的FastICA算法都逐漸變小，但是基于峭度的算法的SMSE更小，因此基于峭度的FastICA算法性能要優于基于負熵的FastICA算法。程序已調通，可直接運行。

基于matlab的快速譜峭度方法，選擇信號峭度最大的頻段進行濾波，對濾波好信號進行包絡譜分析。輸出快速譜峭度及包絡譜結果。程序已調通，可直接運行。

基于matlab的多尺度和譜峭度算法對振動信號進行降噪處理，選擇信號峭度最大的頻段進行濾波，輸出多尺度譜峭度及降噪結果。程序已調通，可直接運行。

基于matlab的通過峭度指標與互相關系數篩選IMF進行SVD分解去噪，分辨虛假imf，提取最大峭度imf圖。輸出去噪前后時域及其包絡譜結果。程序已調通，可直接運行。

最小熵反褶積(MED)，最優最小熵反卷積調整卷積 (OMEDA),多點最優最小熵解卷積調整（Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted，MOMEDA），最大相關峭度（Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,簡稱MCKD）解卷積方法是以相關峭度作為解卷積的目標函數，尋找最優濾波器參數，使相關峭度值達到最大

峭度(Kurtosis)與峰值因子 電機在啟停階段和運行過程中，經常出現沖擊噪聲。在評價沖擊 噪聲的幅值時，除了聲壓級、響度等常見參數以外，還可能需要 峭度(Kurtosis)和峰值因子(Crest Factor)。峭度（或稱為峰度）多 用于統計學，主要評價數據的散布特點，數據越發散，峭度越大。

圖4 隨機控制試驗 由于并非所有振動都是高斯隨機分布，因此時域峰值振動的次數可以增加或減少，通過控制隨機信號的峭度，控制振動峰值的概率分布。 圖5 峭度值為3和5的時域對比 峭度統計量用于測量隨機振動中的峰值或“尖峰”的數量，如圖5所示。峭度為3時，高峰值較少，隨機振動在分布上接近高斯隨機。

圖4 隨機控制試驗 由于并非所有振動都是高斯隨機分布，因此時域峰值振動的次數可以增加或減少，通過控制隨機信號的峭度，控制振動峰值的概率分布。 圖5 峭度值為3和5的時域對比 峭度統計量用于測量隨機振動中的峰值或“尖峰”的數量，如圖5所示。峭度為3時，高峰值較少，隨機振動在分布上接近高斯隨機。

為了進一步證明交叉相關能量比熵衰退指數的優異性，研究引入常態化的均方根和峭度值指數與其進行比較，其結果如圖6所示。

基于matlab的滾動軸承故障診斷，基于小波包分解，得到數據峭度值，以正常與故障數據峭度差值進行最大尺度重構，對重構信號進行包絡譜分析。程序已調通，可直接運行。

在此示例中，我們將使用840 nm中心波長，60 nm FWHM光源，該光源透過以下方式在空氣中提供5μm的軸向分辨率：這些光譜特性來自Superlum市售的超發光二極管，它具有生物成像的共同波長和足夠高的分辨率的帶寬。 我們將忽略準直光學，而是從入射光束進入干涉儀開始。

15.峭度分析峭度指標反映振動信號中的沖擊特征。峭度指標峭度指標對信號中的沖擊特征很敏感，正常情況下應該其值在3左右，如果這個值接近4或超過4，則說明機械的運動狀況中存在沖擊性振動。一般情況下是間隙過大、滑動副表面存在破碎等原因。

基于matlab的不同目標函數的盲源信號分離基于負熵的；基于負熵的改進算法； 基于峭度的；基于互信息的；基于非線性PCA的。輸出解混前后信號結果。程序已調通，可直接運行。

時域波形分析主要考察振動信號的時間歷程，根據時域波形特征值，尤其是歪度和峭度的變化情況，對其周期性和隨機性給出定性評價，從而評估出設備所處的狀態，該法能夠判斷出90%的故障特征；