常见问题
振动信号的特征值具有多样性和复杂性，通常需要根据具体应用场景选择合适的特征提取方法。时域、频域和时频域特征是常用的分析手段，而非线性特征则适用于更复杂的信号分析。通过综合这些特征，可以更全面地理解振动信号的特性和系统状态。
从原始波形中提取特征值是信号处理中的关键步骤，通常用于模式识别、分类或分析任务。主要的方法有时域特征、频域特征、时频域特征、统计特征、特征选择与降维。
振动信号的特征值分析是机械故障诊断中的一种重要方法，通过提取振动信号的特征值，可以有效地识别和分类不同的故障类型。
声音和振动之间存在密切的关系，声音的本质就是由物体的振动产生的。
振动传感器的信号质量与线径确实存在一定的关系，体现在信号衰减，抗干扰能力、机械强度、安装和布线上。
不推荐高温产品用粘接方式安装，建议用螺钉安装。
振动信号的高频和低频部分在特征和应用上有显著差异
振动信号分析的依据是信号的物理特性、频谱特征、时频特性、统计特征以及与系统模型的对比。这些方法结合使用，能够有效评估机械系统的运行状态，实现故障诊断和预测性维护。
不同量程的传感器输出信号范围不同，选择合适的量程可以简化后续的数据处理和分析。例如，量程较小的传感器输出信号更集中，便于精确控制和分析。
选择振动传感器时，需要根据具体应用场景和需求权衡灵敏度的选择。高灵敏度适合精密测量，而低灵敏度更适合大范围或强振动的监测。
