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。
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。当动力学变化引起非典型振荡时，马达检测机构，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
汽车供应链对质量越来越关注，伴随着众多零部件和原材料在很多不同的地区和供应商采购，期望着每一个质量环节都能达到高的质量标准，同时也期望在开始就知道这些质量信息，并期望着众多的供应商能在现在和未来都能持续满足他们的需要，这是一个挑战，同时也是一个机遇以证明产品质量并且与汽车供应链建立持续的互动联系。
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