包络分析
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基于MATLAB的信号包络分析系统
该系统实现信号包络分析功能，可提取时域信号的上、下包络线，适用于平稳与非平稳信号处理，支持机械故障诊断、生物医学信号处理等应用场景。 -
基于MATLAB的信号包络分析系统
该系统利用MATLAB实现信号包络分析，可提取时域信号的上、下包络，支持参数自定义与噪声适应。适用于振动分析、音频处理等场景，提供可视化界面便于用户观察原始信号与包络结果。 -
信号包络线提取与可视化分析系统
该项目旨在通过MATLAB平台实现对复杂函数或离散信号的上下包络线提取。在信号处理领域，包络线能够有效反映信号的振幅变化特征，是进行能量提取和特征分析的基础。系统核心逻辑首先通过极值检测算法定位原始信号中的所有局部极大值点和局部极小值点；其次利用三次样条插值或分段线性插值方法，将提取的控制点平滑地连接起来，从而构造出紧贴信号波峰与波谷的连续曲线。该方法不仅能够处理规则的周期信号，对包含频率调制或幅度调制的非简谐振动信号同样具有极高的适应性和准确性。为了增强工程应用价值，项目还专门设计了数据可视化模块，能够 -
表面粗糙度曲线上下包络线自动提取分析系统
该项目致力于解决机械精密测量与摩擦学研究中的表面形貌特征分析问题。其主要功能是自动化地从一维离散的表面粗糙度采样曲线中提取具有物理意义的上下边界包络线。系统的工作流程首先应用高性能寻峰寻谷算法，对输入的原始轮廓高度数据序列进行全量扫描，精准识别出所有的局部极大值点（波峰）与局部极小值点（波谷）。在获取特征点坐标后，系统通过线性连接相邻极大值点构建上包络线，并同步连接相邻极小值点构建下包络线。这种方法能够清晰地勾勒出表面形貌的波动范围，辅助工程师分析表面的接触特征、计算有效支撑长度率以及预测材料的磨损稳定性 -
轴承滚动体局部剥落故障诊断系统
该项目旨在通过MATLAB平台实现对滚动轴承中滚动体局部剥落故障的精准提取与诊断。系统核心功能包含对原始振动信号的读取、预处理、特征增强以及自动化的故障频率识别。针对滚动体局部剥落产生的周期性冲击信号，系统利用共振解调分析技术对高频细微冲击进行捕捉。通过希尔伯特变换（Hilbert Transform）获取信号的包络线，并进行包络谱分析，从而有效滤除噪声干扰并突出受故障调制的成分。系统将实时计算信号频率成分，并与理论计算得到的218.98Hz工作频率及其倍频进行精准比对。该程序支持自定义采样参数，能够处理 -
基于小波变换与深度学习的工业轴承故障智能诊断系统
本项目开发一套用于旋转机械核心部件——滚动轴承的健康监测与故障诊断平台。系统首先读取采集到的轴承振动加速度信号，利用小波阈值降噪算法有效滤除工业现场的强背景噪声。随后，通过包络分析和希尔伯特-黄变换（HHT）提取信号的时频域特征，精准定位冲击成分。核心模块集成了卷积神经网络（CNN）与支持向量机（SVM）混合分类算法，对内圈故障、外圈故障、滚动体故障及正常状态进行自动识别与分类。系统还配备了交互式用户界面（GUI），提供原始波形显示、频谱分析图谱绘制、特征参数实时计算以及最终的一键式故障诊断报告生成，广泛适用于工业4.0环境下的设备预测性维护。
