对于信号特征提取，测试系统提供了几种有效的信号处理算法，如频谱分析、阶次谱分析、包络分析、角度域同步平均包络、边带谱分析或角度域同步倒谱分析，等。

与单纯的评价噪声的大小相比，频率成分、阶次谱、角度域和时域等算法在故障诊断中提供多维的数据评价。可以更有效的分离出产品不同的信号成分。

因此一个gao效强大的测试软件必须能够灵活的配置多种的信号处理方法进行数据分析。

部分检测标准：GB/T19055-2003 汽车发动机可靠性试验方法QC/T 25-2004汽车干摩擦式离合器总成技术条件QC/T 568-1999汽车机械式变速器台架试验方法QC/T 513-1999汽车前轴台架疲劳寿命试验方法QC/T 483-1999汽车前轴疲劳寿命限值QC/T 239-1997货车、客车制动器性能要求QC/T 479-1999货车、客车制动器台架试验方法QC/T 534-1999汽车驱动桥台架试验评价指标

根据每个零部件会产生不同特征的振动信号，用这种方法能够将不良品分类。

再利用不同的信号特征选择合适的信号处理方法做故障识别，比如：周期性或瞬态信号谐波信号时间或角度同步信号调制成分对于信号特征提取，马达检测设备，测试系统提供了几种有效的信号处理算法，如频谱分析、阶次谱分析、包络分析、角度域同步平均包络、边带谱分析或角度域同步倒谱分析，等。

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