准确提取振动信号的特征是滚動轴承故障检测的关键问题，为此提出一种基于S能量谱特征提取的故障诊断方法该方法对振动信号进行S变换，得到时频矩阵并构建S能量谱，对S能量谱进行奇异值分解（Singular Value DecompositionSVD）分析，得到能够反映S能量谱特征的奇异值利用变量预测模型（Variable Predictive Model based Class Discriminate，VPMCD）方法通过建立特征值之间的內在关系，构建故障识别模型将所提方法应用于滚动轴承故障检测，实验结果表明S能量谱特征提取轴承故障诊断方法具有较高的正判率。

1. 一种有效分离深能级瞬态谱测试信号的数值模拟方法对化合物半导体Schottky势 皇测试样品的深能级瞬态谱测试信号进行数值模拟并有效分离数个相互耦合的深能级缺 陷，其特征在于包含以下步骤： 50、 利用深能级瞬态谱测试仪器测试在多个温度点{TJ下，测试样品在时间间隔[ti t2]间的结电容差δ cMP οω，利用半经验拟合方法得到深能级缺陷谱信号Δ CMP (1\)曲线， 获得曲线中可分离显著峰所对应的测试样品中各个深能级的初始参数； 51、 对化合物半导体Schottky势皇的物理區域进行离散处理生成网格单元； 52、 求解热平衡Poisson方程获得网格的节点静电势，设置电子/空穴准Fermi势为0,设 置电子/空穴系综温度为室温值并儲存为全局初始值； 53、 选取测试样品时的多个温度点{Ti}，对于每个温度点Ti计算对应的DLTS数值计算 {曰^Γ Δ Csim (Ti); 54、 将数值计算信号δ csim οω与仪器测试信号δ cexP οω进行比较拟合，分析两条曲线 的偏离情况； 55、 根据数值计算曲线与仪器测试曲线的偏离情况，调节深能级缺陷参数或数目并重 複S2~S4,直至两条曲线的偏离情况满足需求。

2. 如权利要求1所述的有效分离深能级瞬态谱测试信号的数值模拟方法其特征在于， 所述的S5中深能級缺陷参数或数目包含:缺陷浓度、坐标空间分布函数、缺陷间耦合强度。