1、算术平均滤波法 算术平均滤波法是指对一点数据连续采n个值，然后取其平均值。这种方法能够滤除一般的随机干扰信号，使信号变的平滑，但当n值较大时，灵敏度会降低，故n值要视具体情况进行选取。一般情况下取3～5平均即可。
2、计算平均值通常有以下几种方法： 算术平均值 ：这是最常见的一种平均值计算方法。它通过将所有数值加总后除以数值的个数来得出。公式为 （M = \frac{X_1 + X_2 + ... + X_n}{n}）。适用于大多数情况，尤其是当数据点之间的重要程度相等时。
3、分几种，有线信号（需要有线接入），卫星信号（卫星天线和接收机接收），普通模拟信号（普通的室外或者室内天线接收，信号差，一般只有几个地方频道）还有一种就是网络接收机，需要2M以上带宽的网络支持。拓展：电视信号，是指电视信号中除了图像信号以外，还包括同步信号。
神经网络是一种模拟生物神经网络结构和功能的计算模型。神经网络是由大量神经元相互连接组成的复杂网络结构。这些神经元通过接收输入信号并产生输出信号，以特定的模式和权重进行信息的传递和处理。神经网络的核心组成部分是神经元，它们模拟了生物神经系统中神经元的工作方式。
网络模型与算法研究。在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。人工神经网络应用系统。
视觉皮层理论 视觉皮层理论是理解图像处理的关键，如Hodgkin-Huxley和Pitzhugh-Nagumo模型，以及Eckhom、Rybak和Parodi等模型，为后续的数字模型提供了理论支持。4 小结 本章概述了理论背景，为后续章节的数字模型奠定了基础。
BP算法是一种比较成熟的有指导的训练方法，是一个单向传播的多层前馈网络。它包含输入层、隐含层、输出层，如图4-4所示。图4-4 地下水质量评价的BP神经网络模型 图4-4给出了4层地下水水质评价的BP神经网络模型。同层节点之间不连接。
模拟神经网络的方法是使用计算模型来仿真生物神经网络的结构和功能。首先，模拟神经网络的核心在于构建一个类似于生物神经网络的计算模型。这个模型通常由大量的神经元节点组成，每个节点都模拟了生物神经元接收、处理并传递信号的过程。
数据采集 首先，我们需要将传感器所获取的振动信号进行数据采集。在LabVIEW中，我们可以利用NI公司生产的高精度数据采集卡进行采集。采集卡通过信号调制进行处理，将模拟信号转化成数字信号，这样采集到的振动数据即可用于后续处理。
采集振动信号，需要传感器、采集设备、接入电脑，然后软件处理；典型的形式有几种：振动传感器（加速度传感器），产生模拟信号，经过PCI总线的采集卡，将模块信号转换为数据信号，然后由LabVIEW读取出来，显示在界面上。
你可以在While循环里面设置延时函数，每隔多少时间刷新一次。也可以将当前的while循环替换为定时while循环，设置定时的时间周期。这样这个while程序就会在你所设定的时间周期内运行一次。
如果你需要分析，当然可以了。LabVIEW中有非常丰富的波形分析功能，此外，NI公司还有专门的震动分析工具包。
这个直接用DAQ里的labview singalExpress就可以做，很简单，不过具体的DAQ采集卡需要你自己去了解，可能因卡而异，一般常用的有USB的和PCI总线的，都很好用，不过价格比较贵~个人推荐阿尔泰的USB系列也可以，价格公道些。
