菜鸡的鼻祖
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故障特征提取——基于频率切片小波变换(FSWT)

提出背景

传感器所检测到的信号，往往会受到噪声或干扰的影响，有时所需的特征信号往往比这种噪声小得多。而通过傅里叶变换和小波变换等频域分析方法有可能无法提取到异步电动机的故障特征。
　　特别是由于傅里叶变换不能反映出采集到的信号在局部时间内的频率特征，后来被应用在断条故障特征提取中较为常见的包络谱的方法都无法同时提供信号在时频域上的信息。因此有发展出了时频局部分析法。
　　基于频率切片小波变换(Frequency Slice Wavelet Transform,FSWT)的方法却同时具备了快速傅里叶变换与小波变换两种方法的优点，并且FSWT引入了尺度因子和频率切片函数(Frequency Slice function,FSF)，可以使信号同时在时频域上得到良好的描述，此外频率切片小波变换还能在特定区间进行信号特征提取，因此对于异步电动机等机电设备的故障诊断有更强的应用性。

《基于电流法的异步电动机故障诊断方法的研究_袁野》

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