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资 源 简 介

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详 情 说 明

时域同步平均算法是一种广泛应用于振动信号处理的技术，特别适合从强噪声环境中提取周期性信号特征。其核心思想是通过对多段周期信号进行对齐平均，保留有效周期成分，同时抑制随机噪声。

该算法通常包含三个关键步骤： 信号分段 - 根据已知的周期特征将原始信号划分为多个等长片段 相位对齐 - 通过互相关或触发信号确保各段信号保持相同相位 算术平均 - 将对齐后的信号段逐点相加后求平均值

在旋转机械故障诊断中，时域同步平均能显著提高信噪比，帮助识别微弱的轴承或齿轮故障特征。算法的效果主要取决于周期定位的准确性和平均段数，理论上信噪比提升与平均次数的平方根成正比。现代实现中常结合数字滤波和重采样技术来优化处理效果。