信号小波包去噪

资 源 简 介

信号小波包去噪

详 情 说 明

在机床主轴系统的振动信号分析中，小波包去噪技术发挥着重要作用。通过对振动数据进行预处理和特征提取，可以为后续的智能诊断模型提供高质量的输入数据。

振动信号采集过程中往往包含大量噪声，使用传统方法难以有效分离有用信号。小波包分解技术能够根据信号特性自适应地选择频带，实现更精细的信号分析。系统设计时采用三层分解结构，在保持信号主要特征的同时有效滤除噪声干扰。

该方案的一个重要特点是支持批量处理Excel格式的振动数据文件。通过自动化流程，可以高效处理大量实测数据，显著提升工作效率。处理后的数据不仅保留了原始信号的关键信息，还大大降低了数据维度。

去噪后的信号需要进行特征提取，这是连接信号处理与智能诊断的关键环节。常用的时域、频域特征参数被计算并组织成特征向量，这些特征将作为支持向量机和神经网络的输入，为设备状态识别和故障诊断提供可靠依据。