伞齿轮双曲面减速机信号时频分析。现在，对于性质是不乱不变的信号，处理的理想工具仍旧是傅立叶分析。跟着t的变化，起时限作用的窗函数g(t)所确定的时间窗就在t轴上滑移，对信号进行分段截取，将其化为若干段局部平稳信号，对它们分别取傅立叶变换后得到组信号的“局部”频谱，从不同时刻的“局部”频谱的差异上，可看到双速电机减速机信号的时变特征。我们在后面要讨论的小波变换则具备这能力。时频分析着重于研究信号能量在某特定时间和频率处的分布。但其不足之处为:我们对信号作时频分析时，般对快变的信号，我们但愿伞同轴斜齿轮减速机有好的时间分辨率以观察其快变部门(如尖脉冲等)，即观察的时间宽要小，受时宽–带宽积的影响，这样，对该信号频域的分辨率必然要下降。伞同轴斜齿轮减速机信号处理已经成为当代科学技术工作的重要部门。前者给出了信号的线性表示，而后者是信号的非线性表示。从数学角度来看，信号与影像处理可以统看作是信号处理(影像可以看作是二维信号)，在同轴斜齿轮减速机小波分析地很多分析的很多应用中，都可以归结为双曲面减速机信号处理题目。信号处理的目的就是:正确的分析、诊断、编码压缩和量化、双曲面减速机快速传递或存储、精确地重构(或恢复)。反之，对渐变信号，因为它对应的是低频信号，所以我们但愿在低频处有好的频率分辨率，但不可避免的要降低时域的分辨率。

其中起限频作用。在齿轮故障诊断中，因为振动信号的不平稳性，时频分析得到越来越广泛的正视。(2)伞同轴斜齿轮减速机时窗越长，信号的“局部”平稳性越难于保证。因此，我们但愿双曲面减速机所采取的时频分析算法能自动适应这要求。双曲面减速机生产厂家短时傅里叶变换(STFT)是经典的时频分析方法，通过比较时频平面上信号的能量分布分析存在故障。然而，STFT只简朴选择伞同轴斜齿轮减速机低通窗函数，而未考虑信号特点，故时频分辨能力较差。显然，因为STFT的t?，u?不随?，t变化而变化，因而双曲面减速机不具备这自动调节能力。要进步频域分辨率就得增加时窗长度，同时造成时域分辨率下降;结公道论可知，STFT图将伞同轴斜齿轮减速机信号f(t)映射到个时频平面(t，w)上。小波变换也是有效的时频分析方法。(1)）窗函数g(t)所确定的双曲面减速机时频窗口具有相同的时宽和频宽，这不符合实际中高频信号的时域分辨率应比低频信号高的要求，即变换窗口大小应随频率而变，伞同轴斜齿轮减速机频率越高，窗口应越小。现有仿真扫频信号，伞同轴斜齿轮减速机产生的波形时域图以及STFT图如图4.27~图4.30所示，仿真信号采样频率设定为5120Hz，分析频率2000H。但是在实际应用中的大多数信号长短平稳的，而特别合用于非平稳信号的工具就是小波分析。因为快双曲面减速机变信号对应的是高频信号，因此对这类信号，我们但愿有好的时间分辨率，但同时就要降低伞同轴斜齿轮减速机高频的分辨率。/product/list-zhijiaojiansuji-cn.html