【摘 要】
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对于机械振动与故障诊断等领域中常见的极高频（接近奈奎斯特频率）信号,传统的离散频谱校正方法存在着较大误差,负频率成分干涉严重是影响其频谱分析精度的重要因素。为提高极高
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对于机械振动与故障诊断等领域中常见的极高频（接近奈奎斯特频率）信号,传统的离散频谱校正方法存在着较大误差,负频率成分干涉严重是影响其频谱分析精度的重要因素。为提高极高频信号的频谱分析与校正精度,给出了一种计及负频率影响的离散频谱校正新方法。该方法基于Blackman窗,依据离散频谱的周期性并利用局部谱峰附近的3条谱线,建立包含正负频率贡献的离散频谱校正模型,通过对模型的求解获得频率、幅值和相位校正公式。采用频段内扫描的方式对频谱校正公式进行了仿真验证,结果表明所提方法可有效降低负频率成分对极高频信号频谱的
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