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---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---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。
根据整车试验结果，气囊参数进行调整锁定之后，需从新进行dv/pv、子系统的验证。所以一套试验至少要做两轮。越是要求高的主机厂，整车开发周期越长，汽车马达检测，中间需要大量的验证优化改进。一般车辆的生命周期是5年，很多gao端主机厂在全新车型上市的时候，下一代车型的架构件已经开始定dian 了。架构件是长周期，对整车性能有底层影响的零件。
产生噪音的本质是机械振动。由瞬态激励或正常运行期间发生的周期性变化的激励引起的，通过路径传递产生典型的运行工况噪声。当动力学变化引起---型振荡时，会出现与正常噪声的偏差。所有的机械结构都是这样，即使它们只能通过心理声学参数才能区分出来。
如果可以将异常噪声和被测产品的零部件结构对应起来，那么就可以确定噪声源。软件中识别噪声的特征量定义就是基于零部件结构、物理模型和它们的运动学特性
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