某發(fā)動機振動采樣數(shù)據(jù)處理優(yōu)化及算法設計

1 引言

當發(fā)動機某一元件表面出現(xiàn)局部損傷時，在受載運行過程中會撞擊與之相互接觸的其他元件表面，產(chǎn)生周期性的沖擊脈沖力，其振動信號往往表現(xiàn)出非平穩(wěn)性

。同時，故障產(chǎn)生的沖擊振動會激起各部件的高頻固有振動，從而導致幅值調制現(xiàn)象，而其調制信號的頻率與發(fā)動機發(fā)生局部故障的類型有關。因此如何有效地提取相應的調制信息，即故障頻率等信息是判斷發(fā)動機故障類型的關鍵。本文主要從振動信號采樣數(shù)據(jù)處理優(yōu)化及算法設計方面進行此項研究。

從孔子“禮”的實踐層面來看，禮的實踐途徑主要依靠“克己”與“為仁”來實現(xiàn)。顏淵問仁,子曰:“克己復禮為仁?！鼻拔奶岢?，孔子以仁釋禮并將“為仁”作為實踐禮的核心內容?？鬃拥目艘押蛷投Y兩者是相輔相成的關系。因為欲要達到仁的境地，必須克制心中不符合禮的目的與欲望，此外，內心中情感表達也需要通過禮的形式合宜地表現(xiàn)出來，也只有這樣，才可以達到仁。

2 振動采樣系統(tǒng)簡介

整機振動監(jiān)控設備是某發(fā)動機的數(shù)據(jù)采集和信號處理設備，通過與飛參模擬器和車臺的通訊，記錄接收到的發(fā)動機數(shù)據(jù)。采集來自振動傳感器、轉速傳感器的數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)處理功能，并對接收到的數(shù)據(jù)和處理結果進行存儲。另外，VMU能夠與上位機進行數(shù)據(jù)通訊，實現(xiàn)數(shù)據(jù)下載、軟件維護等功能。VMU應對經(jīng)硬件轉換和濾波處理的振動信號進行記錄和處理。

鄉(xiāng)農(nóng)科站來了一位新站長，這在全鄉(xiāng)引起了不大不小的轟動。原因是，新來的女站長不僅青春靚麗，還是農(nóng)大畢業(yè)生。她說話算話、吃苦耐勞，給鄉(xiāng)村農(nóng)業(yè)科學生產(chǎn)解決了許多難題，辦了很多實事，這不得不讓幾個曾經(jīng)的“大學漏子”刮目相看。在她的帶動下，幾個原來渾渾噩噩、無所事事的青年逐漸厭倦從前游手好閑的生活，開始腳踏實地地學知識，并悄悄地關注著她。作者用近乎完美的人物創(chuàng)設向我們展現(xiàn)了新時代的有為青年在社會主義新農(nóng)村建設中的重要帶動作用，而結尾處的留白則讓人產(chǎn)生無限遐想。

[21]Matt Burgess, “UK police are using AI to inform custodial decisions——but it could be discriminating against the poor”, WIRED, March 1, 2018.

每720ms記錄截取500ms內的振動原始信號進行傅里葉變換獲取實時頻譜，并根據(jù)實時采集的轉速信號計算各狀態(tài)下的的基頻和二倍頻。根據(jù)處理后的實時頻譜計算并記錄轉子基頻和二倍頻相應的振動速度幅值，以及其他在100Hz～9kHz內振動速度幅值超過0.1mm/s的頻率分量數(shù)據(jù)。

3 數(shù)據(jù)處理方式優(yōu)化

3.1 采樣方案與振動能量

3.1.1 采樣方案與點數(shù)優(yōu)化

采樣方案的正確性是采集的數(shù)據(jù)能夠被使用的前提。采樣頻率是提前設定好的，但是采樣頻率也受到硬件條件的限制，可能導致其并不能滿足信號處理的要求。因此可能需要細化頻譜。也可能為了后續(xù)處理的方便，采樣頻率選的過大，導致數(shù)據(jù)量大，則可用降采樣方法減少數(shù)據(jù)量。本文主要通過重采樣、插值等方式來進行優(yōu)化，如圖 1所示。

采樣方案分兩種情況，一是降采樣，數(shù)據(jù)量減少，信號特征不丟失；二是增采樣，數(shù)據(jù)量增加，分析細節(jié)信號特征。

(1)重采樣

采用多相濾波器對時間序列進行重采樣，得到的序列

的長度為原來的序列

的長度的

倍，

和

都為正整數(shù)。采取對信號進行插值的方式提高采樣頻率。

(2)插值函數(shù)

一元全區(qū)間插值原理

：為了避免龍格(Runge)現(xiàn)象對計算結果的影響，在給定的

個結點中自動選擇8個節(jié)點進行插值，且使用指定插值點

位于他們的中間，即選取滿足條件

<

+1

<

+2

<

+3

<

<

+4

<

+5

<

+6

<

+7

的8個結點，利用7次拉格朗日插值多項式計算插值點

處的函數(shù)近似值

=

(

)，即

(3-1)

當插值點

靠近

個節(jié)點所在的區(qū)間的某端時，選取的結點將少于8個；而當插值點

位于包含

個結點的區(qū)間外時，則僅取區(qū)間某端的4個節(jié)點進行插值。

在實際應用中，應對時間序列進行多處插值，因此在C語言中，首先生成插值點

[

-1]，然后使用拉格朗日插值多項式計算每個插值點出的函數(shù)近似值，最后將插值點和原始序列組合成新的時間序列，完成對時間序列的插值操作。

實際編程中采用

[10]= { 0

10,0

15,0

25,0

40,0

50,0

57,0

70,0

85,0

93,1

00 }，

[10]= {0

904837,0

860708,0

778801,0

670320,0

606531,0

565525,0

496585,0

427415,0

394554,0

367879 }，對程序進行驗證。

在注漿前，應先開展壓水試驗，據(jù)此檢查管路之間的連接是否牢固；管路的耐壓是否合格，是否存在漏水等情況；并對注漿參數(shù)進行檢驗，確認是否合理，對巖層的吸水量進行測定，明確漿液指標，如初始濃度與凝膠時間；預先測定壓力損失，并確定最終的注漿壓力。通過注漿，使巖層裂隙當中的填充物質排出到作業(yè)范圍之外。

3

1

2 振動信號時域、頻域計算方案優(yōu)化

創(chuàng)造力是一個復雜的多面結構，提高學生的創(chuàng)造性潛能不是一蹴而就的，離不開學生、教師、家庭、學校，乃至整個社會的支持與不斷努力，這里僅聚焦數(shù)學創(chuàng)造力發(fā)生發(fā)展的主陣地——數(shù)學課堂中創(chuàng)造力的培養(yǎng)．著眼于發(fā)展每位學生的數(shù)學創(chuàng)造性潛能，首先闡明中小學生數(shù)學創(chuàng)造力的具體表現(xiàn)（即“是什么”），再依據(jù)創(chuàng)造力研究領域著名的系統(tǒng)理論，指明課堂中數(shù)學創(chuàng)造力存在于學生、教師和教學任務3者構成的系統(tǒng)之中（即“在哪里”），并以這3者為聚焦點，評述并提煉國內外數(shù)學創(chuàng)造力培養(yǎng)的研究成果（即“如何培養(yǎng)”），最后提出結語和若干教學啟示，以期對致力于中小學生數(shù)學創(chuàng)新教育的教師和研究者有所啟發(fā)．

算法代碼存儲模塊主要是集成用戶需要的算法、函數(shù)的代碼，可將其根據(jù)時域、頻域、窗函數(shù)進行分類存放。其連接的算法維護模塊通過交互模塊的修改算法功能進行算法的增加或刪除。要對已存放的算法進行修改，建議采用增加新的算法對原有算法進行覆蓋的策略，降低數(shù)據(jù)庫的復雜程度。

首先介紹排序算法中的冒泡排序法：首先將數(shù)據(jù)進行排序，采用冒泡排序法，基本過程為：首先從表頭開始往后掃描線性表，在掃描過程中逐次比較相鄰兩個元素的大小。若相鄰兩個元素中，前面的元素大于后面的元素，則將他們互換，稱之為消去了一個逆序。顯然，在掃描的過程中，不斷地將兩相鄰元素中的大者往后移動，最后將線性表中的最大者換到了表的最后，這也是線性表中最大元素應有的位置。

然后，從后到前掃描剩下的線性表，同樣，在掃描的過程中逐次比較相鄰元素的大小。若相鄰元素中，較小的在后面，則將他們互換，這樣就又消去了一個逆序。顯然，在掃描的過程中，不斷地將兩相鄰元素中地小者往前移動，最后就剩下線性表中的最小者換到了表的最前面，這也是線性表中最小元素應有的位置。

對剩下的線性表重復上述過程，知道剩下的線性表為空為止，此時的線性表已經(jīng)變?yōu)橛行颉?/p>

⑤參見應品廣《中國需要什么樣的競爭中立(上)——不同立場之比較及啟示》，《中國價格監(jiān)管與反壟斷》2015年第2期。

(2)頻域分析方法

主要提供了功率譜計算以及相關函數(shù)計算。設有限長序列

(

)(

=0,1,…,

-1)的功率譜為

(

)。用平均周期圖方法進行功率譜估計的計算過程如下：

①把

(

)分成長度分為

的

段，相鄰段重疊

2個樣本，同時對每段數(shù)據(jù)加窗處理，這樣第

段數(shù)據(jù)為：

(3-2)

其中

(

)為窗函數(shù)(如矩形窗、漢明窗等)。

②用FFT算法計算序列

(

)的

點離散傅里葉變換

(

)：

(3-3)

如果

<

，序列

(

)要補

-

個零。

③計算周期圖：

(

)=|

(

)|

,0≤

≤

-1,0≤

≤

-1

(3-4)

④計算

段周期圖的平均值，從而得到功率譜的估值為：

(3-5)

其中，

(3-6)

3

1

3 振動總量計算優(yōu)化

振動能量積分優(yōu)化

振動總量一般通過振動速度有效值進行衡量，由于一般的試驗都是通過采集振動的加速度信號來進行分析。因此首先應對原始的振動加速度信號進行積分，再求振動速度信號的均方根值

。

離散點的數(shù)值積分采用梯形求積法，由于對于連續(xù)信號求積分，是將信號進行分段近似為求多個梯形的面積和實現(xiàn)的。對于離散信號，其采樣時間間隔可以作為梯形的高進行離散積分的求解。

對振動速度信號求均方根值的放法為，取

個點進行一次均方根值處理，

可以根據(jù)經(jīng)驗選取，取的大則計算更準確，取的小則相應速度更快。

3.2 振動數(shù)據(jù)處理及算法庫結構

3.2.1 振動有效值(均值、峰峰值、均方根值等)優(yōu)化

飲食治療要點：關鍵在于限制進食量，降低體重。其次是限制甜食，吃糖可使甘油三酯含量增高。第三，補充維生素、礦物質和食物纖維，飲食不宜過分精細，主食應粗細搭配，多吃蔬菜、水果和藻類。適當增加蛋白質尤其是大豆蛋白的攝入。第四，適當限制膽固醇、脂肪，尤其是動物脂肪的攝入。第五，禁酒，酒可使這類患者的甘油三酯含量增高。

對振動信號進行趨勢項去除、平滑處理、自適應去噪處理，獲取處理后的統(tǒng)計值，擬合峰值曲線，實現(xiàn)振動總量的幅值校準。

所謂趨勢項是在測試信號中存在線性項或緩變的非線性項成分。工程實際測量的信號大部分是復雜周期信號與隨機信號的混合，而且周期信號往往是研究對象。趨勢項的存在會使數(shù)值積分的結果產(chǎn)生很大的誤差，嚴重地背離真實情況。因此，在測試信號(積分求速度、位移時)中常要先消除趨勢項，這是積分中的一個重要的中間步驟。

去趨勢提供兩種方式，如圖3所示。去趨勢項的一般方法是，首先計算信號均值，然后在每個點上減去均值，得到最后去趨勢項的結果。這個方法主要對振動加速度信號進行處理，當被積函數(shù)中存在常數(shù)時，積分后的結果將產(chǎn)生趨勢項。因此應以前對加速度信號進行處理，以保證積分后的速度信號沒有趨勢項。除了這種減掉均值的辦法，還有通過高通濾波操作，濾除低頻成分，也可以一定程度上提高積分后計算振動有效值的準確性。

在3.1.3振動總量的計算中，已經(jīng)使用到了去趨勢的方法提高振動有效值的準確性。首先對信號進行濾波，是為了一定程度上濾除信號的噪聲，防止噪聲對振動總量的疊加導致振動總量比實際的高；其次對濾波后的信號進行去趨勢，可以防止被積函數(shù)產(chǎn)生常數(shù)值導致積分后的振動速度信號有趨勢項，影響振動有效值。在后續(xù)地面的數(shù)據(jù)處理中，提供LMS自適應去噪處理，需要有一個傳感器測試環(huán)境噪聲，作為函數(shù)的一個輸入。此算法用于信號增強，因此目標信號的輸出結果直接看輸出誤差。

3.2.2 頻率值的統(tǒng)計采樣(總量、峰值)優(yōu)化

整體數(shù)據(jù)庫的多知識模塊排序和巡查算法、數(shù)據(jù)庫知識特征標簽的訓練完善功能設置與運算周期(或根據(jù)接收數(shù)據(jù)量的自適應)設置，知識模塊的調用函數(shù)算法設置。其整體的算法庫結構設計見圖。

對穩(wěn)定的同一信號多次采樣，出現(xiàn)(總量、峰值等)結果不一致的情況，首先檢查是否滿足采樣定理并進行處理；其次檢查測試傳感器及傳輸系統(tǒng)是否出現(xiàn)異常并進行處理；然后在前兩項沒有問題的情況下采取多段等長度信號平均、均方根，或者多次自相關的措施，實現(xiàn)統(tǒng)計采樣(總量、峰值)的穩(wěn)定。

采用頻域平均法對信號進行處理。首先對信號平均分段，對分段后的每一段信號進行快速傅里葉變換，將變換后的多段信號進行平均處理。如圖4所示，其中分段時為了避免泄漏可選擇窗函數(shù)進行分段，一般的直接分段可視為采用矩形窗進行分段。

3.2.3 頻譜處理、泄漏優(yōu)化&軟件頻率泄漏處理

對振動時域信號進行頻域變換，針對不同窗函數(shù)進行補償函數(shù)設計，減少泄漏，并強化有用信號峰值，采用自適應算法對頻譜幅值進行校準；采用窄帶濾波或小波分解重構算法，實現(xiàn)泄漏信號的處理。

首先借用公認的可靠數(shù)采系統(tǒng)進行實際信號采樣，然后采用把這些實際采樣信號與仿真信號進行對比分析的措施，對軟件信號處理后的泄漏能量估計進行估計；對各類窗函數(shù)應用進行泄漏評價，選用補償函數(shù)對應用前后進行對比。

3.2.4 濾波、加窗以及加窗后幅值保持優(yōu)化

(1) 濾波算法構建

構建軟件濾波算法，并減少濾波器應用的能量泄漏和虛假信號，用軟件設計實現(xiàn)加窗的窗口長度自適應變化。

進行濾波器設計時，可以采用多種不同的軟件工具。例如Matlab信號處理模塊中提供了濾波器設計方法的工具函數(shù)，并且集成了能夠快捷實現(xiàn)濾波器設計分析的工具箱FDATool(Filter Design Analysis Tool)。在實際工程應用中，Matlab的使用依然存在著一定的局限性，C/C++等編程語言相較于Matlab而言更加面向于底層代碼，具有更高的運算效率

，這些特點使得在使用C/C++進行程序設計時更加靈活，便于在工程應用中實現(xiàn)軟硬件的優(yōu)化。

窗函數(shù)法、頻率采樣法和等波紋設計法為FIR數(shù)字濾波器的常用設計方法，這些設計方法的本質都是使得濾波器的幅頻特性盡可能地逼近理想幅頻特性。使用C語言進行濾波器設計時，窗函數(shù)法具有算法原理簡單，計算速度快，容易實現(xiàn)的特點。同時，使用這種方法便于將不同類型的濾波器與不同類型的窗函數(shù)集成到一個程序下，實現(xiàn)濾波器、窗函數(shù)的人工選項，以滿足不同的工程需求，所以本課題中的濾波器的設計方法均為窗函數(shù)法。各類窗函數(shù)的性能指標如表1所示。

按照上述分類標準，根據(jù)第1.1節(jié)中船舶領域統(tǒng)計模型，分別對4類目標船周圍最近船舶相對其運動的軌跡最近距離時刻的相對位置分布進行統(tǒng)計，得到圖7。

此處僅介紹窗函數(shù)長度選取方法。根據(jù)阻帶衰減選擇合適的窗函數(shù)，根據(jù)過渡帶寬度計算加窗的窗口長度，計算公式如下：

(3-7)

(3-8)

其中，

為窗口長度，

為過渡帶寬，

為阻帶起始頻率，

為通帶截止頻率，

為給定抽樣頻率。通過上述計算即可實現(xiàn)加窗的窗口長度自適應變化。

(2) 加窗以及幅值保持

對長時間信號進行截斷加窗、分段頻域處理，并比較各頻率處信號峰值，保留最大值，或進行歸一化處理比較，實時顯示信號處理峰值圖。

在振動信號頻譜中，為了消除加窗導致的信號頻譜幅度的不一致問題，通常需要對加窗后信號的頻譜進行幅值修正。一般情況下，幅值修正過程遵循兩個原則:幅值相等原則和能量相等原則。

通過向客戶提供業(yè)務來收取手續(xù)費和傭金以獲得收益的中間業(yè)務在從前的盈利模式中不占主要地位，由于從存貸利差中獲取的利潤減少，商業(yè)銀行除了調整存貸利率外，還會將目光投向中間業(yè)務。在中間業(yè)務方面，服務內容的多樣性和質量優(yōu)良性是商業(yè)銀行爭取客戶的重點優(yōu)勢。例如各種代收代付業(yè)務，代理保險、貴金屬、基金，為客戶量身定制的包括上下游業(yè)務鏈條的一攬子服務方案等。如若要從中賺取可觀的利潤，在未來，中間業(yè)務是有很大的開發(fā)空間。

能量相等原則：在時域截斷后，頻譜分析的能量恢復系數(shù)應該使加窗后能量與同樣長度的矩形窗的能量相等。

幅值相等原則：在時域截斷后，頻譜分析的恢復系數(shù)使加窗后峰值處的幅值與加同樣長度的矩形窗時峰值頻率處的幅值相等，但加矩形窗的峰值頻率必須是無泄漏的頻率成分以保證整周期采樣截斷。

(2) 在模型桶內涂上凡士林，鋪設塑料膜以適當消除邊界效應，再以密度控制法進行分層填土。覆蓋層土體分層填筑，每層填筑5 cm(夯實后高度)，控制地基土重度在18 kN/m3～18.5 kN/m3。

表2是幾種常見窗函數(shù)的理論上的幅值相等恢復系數(shù)和功率恢復相等系數(shù)。

3.2.5 數(shù)據(jù)處理算法庫結構及選取方案優(yōu)化

集成信號處理函數(shù)，對數(shù)據(jù)處理算法：fft、自功率譜、互功率譜、短時fft、小波分析、統(tǒng)計函數(shù)(均值、均方值、均方根值、高階統(tǒng)計量、偏度、斜度)、窗函數(shù)等，分別建立函數(shù)庫和菜單項選擇，設置菜單選擇調用函數(shù)功能，方便數(shù)據(jù)處理；

輔導員是高校思想政治教育的骨干，加強輔導員隊伍建設與培養(yǎng)，推動其職業(yè)化發(fā)展對大學生社會主義核心價值觀的培養(yǎng)至關重要。針對傳統(tǒng)思想政治教育中，輔導員尷尬的職業(yè)地位，高校應積極轉變教育管理觀念，從輔導員與大學生的關系出發(fā)，為其提供更廣闊的空間，提升職業(yè)認同；加強其政治理論建設，提高其滲透、解讀、踐行社會主義核心價值觀的能力。

首先需要有交互模塊，作為用戶和機器進行“對話”的模塊，包括數(shù)據(jù)輸入、圖形顯示、算法選擇、算法修改(增、刪算法，修改已有算法的代碼可用新的算法覆蓋)。

算法調用模塊主要是執(zhí)行算法，與交互模塊的調用算法功能連接，實現(xiàn)采用所選擇的算法進行數(shù)據(jù)處理。

(1)時域和頻域統(tǒng)計函數(shù)

3.3 圖形界面顯示算法設計

在圖形界面顯示算法設計中，主要從圖的整體方案出發(fā)，開展各部分的優(yōu)化設計任務。首先根據(jù)對輸入條件和廠家需求的分析，得到功能設計優(yōu)化的內容，之后評估可使用的各類顯示算法框架，最終進入函數(shù)段編寫階段。通過對函數(shù)段的不斷優(yōu)化和調整，最終整合為一個模塊，并進行最終的模塊測試。此外，因為此模塊主要進行顯示算法的設計，需要調用其他信號分析算法來實現(xiàn)更詳細的信號分析，信號的具體分析算法不是本算法主要設計內容，所以下述報告中涉及到信號分析算法時只做舉例，廠家可使用研究內容中給出的信號分析程序自行拓展。

間接減壓主要指傳統(tǒng)頸后路手術方式，包括全椎板切除術、椎管擴大椎板成形術及選擇性半椎板切除術等。一般認為，當發(fā)生廣泛OPLL（累及＞3個椎體）時，可優(yōu)先選擇后路手術（技術簡便、并發(fā)癥發(fā)生率低），擴大脊髓活動空間為脊髓間接減壓。

3.4 功能測試

以西儲大學軸承振動數(shù)據(jù)集為例測試所設計的圖形顯示界面。軸承振動采樣率為48kHz，點擊轉速為1500rpm，每個樣本的數(shù)據(jù)點為1600。最終，F(xiàn)FT的分析點數(shù)設置為1600。對其中某個樣本進行測試時，得到的測試結果如 圖所示。

首先可以看到，通過鼠標點擊實現(xiàn)了顯示范圍的設置，接著通過對所關心頻率段進行抓取，在圖形顯示界面上方實現(xiàn)了此段頻譜的各類統(tǒng)計特征顯示。

振動信號時域、頻域計算方案優(yōu)化。對采集振動信號，通過仿真和工程采樣信號的對比，進行自適應幅值校準，強化振動信號時、頻域分析的準確性。進行時域統(tǒng)計分析時，可以實現(xiàn)：均值、均方值、均方根值、高階統(tǒng)計量、趨勢項、偏度、斜度、最大值、最小值，部分信號截取后統(tǒng)計分析的準確性校準。進行頻域統(tǒng)計分析時，也可以實現(xiàn)：頻域均值、頻域均方值、功率譜、頻域能量對比等的準確性校準；采用工程化處理措施實現(xiàn)頻率域信號的正確顯示與記錄。圖2給出了相應的優(yōu)化方案。

之后，對關心頻段進行更新，使用綠線確定的頻段范圍替換了原有的通過紅線確定的頻段，圖形上方的顯示內容更新為新頻段的各類統(tǒng)計特征。

此外，可以看到在圖形界面中，隨著鼠標的移動，鼠標所在的橫縱坐標軸數(shù)據(jù)都實現(xiàn)了實時顯示，進一步通過與圖形進行對比，可以很好地實現(xiàn)頻譜上每個點包括各個峰值點的定位，能夠給出更加細節(jié)的頻譜信息。

此部分包含了優(yōu)化設計的內容，都旨在實現(xiàn)一些圖形界面顯示算法。

最終，同樣實現(xiàn)對信號進行分段統(tǒng)計并輸出了其各分段的統(tǒng)計值柱狀圖，柱狀圖的形式可以替換為曲線圖和表格輸出。

4 總結

本文的研究內容是對某發(fā)動機振動采樣系統(tǒng)軟件進行優(yōu)化設計和仿真驗證，驗證結果表明設計的采樣方案和優(yōu)化設計能有效完成振動信號的后處理性能要求。研究過程中的主要工作成果如下：

1)進行了數(shù)據(jù)處理方式的優(yōu)化。

(a) 使用插值的方法對采樣點數(shù)進行優(yōu)化。

(b) 進行了振動信號時域、頻域計算方案的優(yōu)化。

(c) 對于振動信號頻域計算，提供了使用周期圖法直接進行功率譜估計的函數(shù)，其中該函數(shù)還可完成相關函數(shù)的計算，并進行了仿真驗證。

(d) 提供了振動總量的計算優(yōu)化方案，其函數(shù)包含了梯形積分、去均值、計算均方根值等算法，計算結果符合實際情況，100多萬個點使用C語言程序運行時間為3.9s，時間開銷不大。

表7列示了供給側改革下技術人員聘任的回歸結果。其中Inovation-Policy系數(shù)在混合樣本和非國有企業(yè)樣本中顯著為正的0.040，且分別通過了1%和5%水平檢驗。這表明民營企業(yè)在創(chuàng)新驅動供給側改革階段并沒有采用過于保守穩(wěn)健的創(chuàng)新策略，理解并正確認知了創(chuàng)新在市場競爭中的作用與地位，開始大量聘用儲備技術人員，為下一階段的創(chuàng)新研發(fā)作鋪墊。該結果很好地修正了利用R&D研發(fā)投入與專利產(chǎn)出作為衡量指標的局限性，證實了創(chuàng)新驅動供給側改革對民營企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)投入的引導與激勵作用。

2)進行了振動數(shù)據(jù)處理優(yōu)化及算法庫的建立。

(a) 提供了LMS自適應濾波算法，對信號進行降噪處理，其次提供了小波分解算法對信號進行分解，可根據(jù)需要提取感興趣的部分進行進一步的研究，且都寫了函數(shù)的形式方便調用。

(b) 對于頻率值每次不一致的情況提供了頻域平均算法，以提高頻率的準確性。

(c) 針對加窗導致的幅值衰減進行了幅值保持優(yōu)化并給出了仿真示例。

(d) 集成了本節(jié)所用到的C語言程序，將其寫成函數(shù)形式方便調用，并分別做了兩個庫，一個是振動總量的計算函數(shù)庫，一個是統(tǒng)計量計算函數(shù)庫。

3)進行了圖形界面顯示算法的設計。

包括自適應的橫、縱坐標調整，基頻、峰峰值、倍頻的顯示，對感興趣的頻率段的抓取顯示以及轉換成柱狀圖的模式切換，為方便使用，均寫成了函數(shù)的形式方便調用。

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