对于信号特征提取，phm技术，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。
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
汽车零部件主要由汽车转向系零部件、汽车行走系零部件、汽车电器仪表系零部件、汽车灯具、汽车改装零部件、发动机零部件、传动系零部件、制动系零部件等八大部分组成。1.汽车转向系零部件：主销、转向机、转向节、球头销2.汽车行走系零部件：后桥、空气悬架系统、平衡块、钢板3.汽车电器仪表系零部件：传感器、汽车灯具、火花塞、蓄电池
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