上一篇文章讲解了有关双树复小波变换的一些理论知识，以及在信号处理和图像处理方面的东西，链接如下
双树复小波变换DualTree Complex Wavelet Transform在信号处理中的应用 哥廷根数学学派的文章 知乎 httpszhuanlan.zhihu.comp
这一章讲讲DTCWT在轴承故障诊断中的应用，首先回顾两篇文章，所用的数据也是那两篇文章
基于包络谱的轴承故障诊断方法第篇 哥廷根数学学派的文章 知乎 httpszhuanlan.zhihu.comp
基于包络谱的轴承故障诊断方法第篇 哥廷根数学学派的文章 知乎 httpszhuanlan.zhihu.comp
以第个NSK轴承X方向的第组Hz振动数据为例
其原始信号的包络谱如下
可见内圈故障特征频率，但幅值相对较小，接下来使用DTCWT进行分解分析
分解层数设置为层，先看双树系数的实部
再看实部的包络谱
再看双树系数的虚部
相应的包络谱
可见实部的包络谱的某几级系数的故障特征频率更明显
再以第个NSK轴承X方向的第组Hz振动数据为例
其原始信号的包络谱如下
分解层数设置为层，先看双树系数的实部
相应的包络谱
仔细看第个子图
第个子图的故障特征频率已经十分明显了
再看双树系数的虚部
虚部树的包络谱
效果就不说了，显而易见
同理，再以第个NSK轴承X方向的第组Hz振动数据为例，其包络谱，双树系数的实部，实部的包络谱，
双树系数的虚部，虚部的包络谱分别如下图
效果就不用多说了，好的一批了
