一、两者的作用对比
| 内容 | 原始振动信号 | 卡尔曼滤波后的信号 |
|---|---|---|
| 保留所有频率成分 | 是，包括高频+噪声 | 否，滤掉了部分高频和噪声 |
| 噪声含量 | 可能较高 | 明显更低，更平滑 |
| 非平稳性分析（如瞬时冲击） | 更完整 | 可能被滤平，冲击信号被“抹掉” |
| 趋势提取（如慢变化） | 不稳定 | 更稳健，低频成分更清晰 |
二、针对 STFT/CWT 的分析目的分类
✅ 情况一：你想发现局部突变、短时高频扰动
如：
- 电机轴承冲击故障
- 门机关闭瞬间的振动异常
- 地震加速度记录中瞬时强震
推荐：使用原始数据
原因：这些信息往往位于高频，卡尔曼滤波会削弱甚至抹去这部分成分。
✅ 情况二：你想分析长期趋势、振动主频、周期性模式
如：
- 正常运行中的模态振型识别
- 低频疲劳激励分析
- 稳定运行状态下的频率分布
推荐：使用卡尔曼滤波后的数据
原因：滤波后信号更平滑，更能突出主频，且不被随机高频噪声污染。
✅ 情况三：你想用 CWT/STFT 做特征提取 + AI 分类/聚类
如：
- 故障类型识别
- 模式聚类
- 卷积网络输入（scalogram/spectrogram）
推荐策略：
- 用原始数据提取一个特征组（保留完整能量）
- 用滤波数据提取另一个特征组（稳定主频）
- 融合两组结果（双通道）或比较效果
三、可视化示例建议
你可以用以下方式做比较：
- 用原始 vs 滤波后数据分别画 CWT / STFT
- 比较两者在某一瞬间频谱变化
- 比较能量分布是否集中、干净、是否有突变
四、结论总结
| 分析目标 | 推荐输入数据 |
|---|---|
| 检测高频冲击、瞬时扰动 | 原始数据（不滤波） |
| 分析主频、模态、稳定周期 | 卡尔曼滤波数据 |
| 构建 AI 模型特征 | 原始 + 滤波（融合） |
| 展示时频演化趋势 | 滤波数据（美观、可读） |