产生噪音的本质是机械振动。由瞬态激励或正常运行期间发生的周期性变化的激励引起的，通过路径传递产生典型的运行工况噪声。当动力学变化引起非典型振荡时，会出现与正常噪声的偏差。所有的机械结构都是这样，即使它们只能通过心理声学参数才能区分出来。
如果可以将异常噪声和被测产品的零部件结构对应起来，那么就可以确定噪声源。软件中识别噪声的特征量定义就是基于零部件结构、物理模型和它们的运动学特性
对于信号特征提取，马达检测机构，测试系统提供了几种有效的信号处理算法，如频谱分析、阶次谱分析、包络分析、角度域同步平均包络、边带谱分析或角度域同步倒谱分析，等。
与单纯的评价噪声的大小相比，频率成分、阶次谱、角度域和时域等算法在故障诊断中提供多维的数据评价。可以更有效的分离出产品不同的信号成分。
因此一个gao效强大的测试软件必须能够灵活的配置多种的信号处理方法进行数据分析。
汽车是一个由数以万计零部件组成的机电混合复杂系统，零部件种类繁多，但又各司其职，在汽车整体中发挥着自己独有的作用。通常情况下，汽车零部件生产厂商在产品生产出以后，都需要对零部件进行检测，目的是为了确保产品质量的可靠性。汽车生产厂商，也需要对零部件安装到整车后的匹配性能进行通过测试。汽车零部件检测项目主要由金属材料类零部件检测项目和高分子材料类零部件检测项目两大部分组成。
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