【摘 要】
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非局部平均算法（Non-Local Means,NLM）拥有十分优异的去噪性能,被广泛应用于二维图像信号处理领域,并逐渐应用于一维轴承故障信号检测中.该方法能够利用信号中存在的冗余冲击成
【基金项目】
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国家自然科学基金（51205130,51265010）,江西省科协重点活动（赣科协字[2014]154号）,江西省研究生创新专项资金（YC2015-S239）,江西省自然科学基金（2016BAB216134）
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非局部平均算法（Non-Local Means,NLM）拥有十分优异的去噪性能,被广泛应用于二维图像信号处理领域,并逐渐应用于一维轴承故障信号检测中.该方法能够利用信号中存在的冗余冲击成分,以包括局部结构的小窗口或邻域为单元,利用局部结构相似性进行加权运算,抑制随机噪声信号,使冲击特征得到增强.但对于强烈背景噪声干扰下的信号,诊断效果不够理想.提出一种基于非局部平均算法的权重包络谱诊断方法,该方法对信号各点进行加权运算,通过权值比对,使信号冲击分量的尖锐特性得到进一步增强.通过与EEMD方法对比,以及实验
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