杭州爱华仪器有限公司
一、原理
峰度（Kurtosis），亦可称之为峭度，峰度定义是四阶中心矩与方差平方的比值。杭州爱华介绍其计算公式如下：
上式中：n表示信号的长度，
表示信号的均值，但是在实际计算过程中，为了比较其他分布与正态分布之间的差异，通常会在这个基础上减去3，得到最终的峰度计算值。如下式所示：
这样服从正态分布的数据的峰度值为0，因为正态分布的四阶中心矩与方差平方的比值恰好等于3。简单来说，峰度可以用来描述信号的非平稳特性，尤其是短时间内突发的噪声干扰，如果一段数据的峰度值越大，则表明该段数据中含有的突发性噪声干扰成分较多。下面以一段数据分析对比为例，杭州爱华仪器有限公司采用信号仿真方法生成一组随机白噪声信号和一组添加有突发性冲击干扰的白噪声信号，分别计算两组信号的峰度值可以发现，含有突发性冲击特征干扰的白噪声信号的峰度值为8.29，明显大于不含有干扰的白噪声信号2.98。
峰度也可以用于振动信号分析，在轴承故障诊断中较为常见，用于衡量轴承中由于故障引发的冲击特征的强度判断，若峰度越大，表示信号中存在较大的脉冲成分。
二、峰度在噪声监测中的应用
（1）峰度在城市交通噪声监测中的应用
城市交通噪声通常具有明显的非平稳特性，即噪声水平随时间变化很大。例如，在高峰时段，车辆流量增加，噪声水平上升；而在夜间，噪声水平可能会显著下降。通过计算不同时间段内的声压级（SPL）数据的峰度，可以定量描述噪声的非平稳性。高峰度值表明存在较多的突发性噪声事件，如急刹车、鸣笛等。
（2）峰度在工业噪声监测中的应用
工业生产过程中产生的噪声也可能非常不规则，特别是在机器启动、停机或故障时。通过分析工业噪声的峰度，可以识别出异常操作或设备故障，从而及时采取措施进行维护或调整。可以及时发现并处理潜在的安全隐患。同时在声源识别领域，峰度及其衍生指标可以作为特征指标并用与声源识别模型的训练，提高模型的识别精度。
（3）峰度在声暴露领域的应用
等能量假说认为，噪声暴露引起的噪声性听力损失（noise-induced hearing loss，NIHL）是能量强度乘以暴露时间的函数，与噪声的时域结构特征无关，然而研究表明，在同等能量的噪声暴露水平下，脉冲噪声或者含有冲击成分的非稳态噪声会导致更大程度的听力损失。为了准确评估噪声暴露的影响，Goley学者认为峰度可以用于修正噪声强度，提出了一种利用峰度调整噪声8h等效A声级（LAeq8h）的评估听力损失的方法，这一方法直接校正测量得到的等效A声级指标，其调整模型如下：
上式中，βN是噪声的实际峰度，βG是稳态噪声的峰度，实际计算过程中稳态噪声的峰度βG取10，λ为修正系数。
