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，空压机监测仪，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，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。
汽车用材料测试：高分子材料测试（机械力学性能、热学性能、绝缘电性能、耐化学***测试、人工加速老化、燃烧测试等）
反光测试测试（尺寸、颜色、反光性能、耐着力、冲击性能、冲击强度、抗磨性能、色牢度、盐雾试验、压缩性能、绕曲强度、裂纹等）泡沫泡棉材料测试（表观密度、压缩形变、硬度、拉伸性能、吸水率、导热系数、反抗弹力、燃烧性能等）
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