將其作爲檢測工具，利用譜峭度構造最優濾波器提取軸承故障資訊。
應用髮夾線高低阻抗線設計的橢圓函數濾波器具有體積小、*損低、寬阻帶、高陡峭度的顯著優點。
特別地，模型的係數可選擇得與股票收益分佈的實際估計評均值、方差、撓度和峭度相匹配，因而就可能產生出與實際觀測的股票收益分佈較爲一致的期權價格。
隨後計算出代表故障特徵的振動信號的峯值指標、峭度指標、脈衝指標和裕度指標等參數。
本文提出了一種基於峭度和自相關函數聯合最大化的算法，並將此算法應用於胎兒心電的分離研究。
基於峭度的組分分析方法用來解析重疊峯。
藉助於*分量分析(ICA)方法，提出高階統計量-峭度值作爲基圖像分類標準，實現了干擾信號的有效抑制。
並結合調製信號的恆模特*，提出了基於廣義峭度的恆模盲信號提取算法。
偏度大部分呈正偏，峭度大部分爲負值，說明種羣直徑分佈範圍較大，中徑材佔多數。
重點論述簡易診斷中加速度和峭度係數兩個參數的門限確定以及譜分析中的故障判斷，達到簡易診斷和精密診斷的良好結合。
分析了偏度、峭度等統計參數，提出用新統計矩代替傳統的峭度，監測軸承表面損傷類故障。
峭度是隨機變量非高斯*的一個經典度量。
