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2.2 数据处理系统
该系统是在WindowsXP 平台下，利用Visual C++ 与matlab7.0 混合编程实现的。
本系统可以实现时域和频域特征值的提取，采用FFT 作为频谱分析算法，还利用了小波分析对信号特征量作进一步的分析，FFT 算法和小波分析算法部分利用matlab7.0实现，界面部分则由C 语言完成，代码执行效率高、实时性好。数据采集显示程序采集来的数据保存在一个txt 格式的文本中，直接载入这个文本，去掉其中的字符部分保存纯数据的文本就可以进行时域特征值计算和谱分析了。数据处理程序流程图如图3 所示。
3. 数据处理算法
采集卡采集来的信号是离散的时间序列，保存在一个txt 格式的文本当中。分别对这些信号进行时域分析和频域分析。
3.1 时域统计
时域统计指标根据量纲和无量纲分为两部分，一部分是常用的有量纲特征值，包括最大值、最小值、峰峰值、均方值和方差；另一部分成为无量纲的特征分析值，包括方根幅值、平均幅值、均方幅值、峭度、波形指标、峰值指标、脉冲指标和裕度。
3.2 频域分析
通过对采集来的振动信号进行FFT 之后就可以得到这组信号中各轴的转频和齿合频率及其高次谐波等的主要频率成分，各频率成分的幅值大小，同时，还利用小波分析的伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析来补充傅立叶变换的不足决的，并对这些数据建立详细的数据库档案。通过比较同一频率成分下幅值、能量的变化情况和有无新的频率成分产生，对于判断齿轮箱的故障产生的部位、故障类型和产生的原因提供了非常有利的手段。
小波变换中的多分辨分析可以对信号进行有效的时频分解，但由于其尺度是按二进制变化的，即对信号的频带进行指数等间隔划分。
每层分解都是将上层分解的低频信号再分解为低频和高频两部分，而没有对高频部分再进行分解，因而高频段的频率分辨率较差，而低频段的时间分辨率较差。小波包分析将频带进行多层次划分，能对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解，并能够根据被分析信号的特征，自适应地选择相应频带，使之与信号频谱相匹配，从而提高时-频分辨率。
4. 齿轮箱的主要故障及
