柴油机信号一般为非平稳信号，采用传统的傅里叶分析，显得无能为力，因为它不能给出信号在某个时间点上的变化情况，而小波分析属于时频分析的一种，能够同时在时频域中对信号进行分析，所以它能有效的区分信号中的突变部分和噪声，从而实现信号的降噪，小波分析对非平稳信号消噪有着傅里叶分析不可以比拟的优点。基于小波分析时频局域化特性，无论是降噪处理还是特征信号的提取应用，小波变化都非常适合。
将信号进行小波分解后，可得到信号在各个频段上的分量，这样就实现了信号特征的分离，然后对每一分量进行处理，针对不同频段的信号特点，提取特征两来表征该分量信号的特征。小波变化是一种信号的时间-尺度分析方法，它具有多分辨率分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特性的能力，即在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，在高频部分具有较低的频率分辨率和较高的时间分辨率，很适合探测信号中夹带的瞬态反映现象并展示其成分。
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