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。

人耳对产品噪声的主观感受可以由加速度传感器直接测量产品振动代替。

﹨三分之一倍频程谱可以分频段选择性评估，同时根据产品要求分频段定义上限值。但是一些瞬态信号，周期性信号也无法单独通过频率识别。

另一种方法是通过声品质心理声学指标参数来评价。应注意的是，由于非线性，这些特性需要jing确定义试验条件。目前，心理声学参数仅针对麦克风测试制定了评价标准

搞清楚零件的要求并且形成标准以及建立规范的流程体系对零件进行验证认可也是整车厂的重要能力之一。国际大厂通过长期的产品开发，积累了丰富的经验，有庞大的数据库来支持这些工作，轴系检测机构，工程师做开发时只要从数据库中选择合适的模板就可以了。现在国内各主机厂也在奋起直追，而且由于是从头开始，有时还对这些技术要求理解的更深入些。

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