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机械二维全息谱分析在毕设中的应用涉及多个关键算法模块。多抽样率信号处理技术用于适配不同采样频率下的数据,通过抽取和插值实现信号尺度变换,这对全息谱的时频分析尤为重要。Relief算法用于特征选择,通过计算各振动特征的分类权重,可筛选出对故障识别最敏感的谱分量。Pisarenko谐波分解则能从噪声背景中提取主导频率成分,其基于自相关矩阵特征分解的特性特别适合旋转机械的谐波特征提取。最后通过MATLAB实现的图像纹理特征分析模块,可量化全息谱图的能量分布、对比度等参数,为状态监测提供可视化判据。整套例程通过信号降维、特征增强和模式量化三个层次,构建了完整的机械故障诊断分析链。