传统的基于快速傅里叶变换( FFT)的频谱分析方法是振动信号分析中最常用的分析方法，NC7S02M5X但傅里叶分析方法仅适用于分析平稳信号，这限制了它在机械设备故障诊断中的应用。肘频分析方法是近几年来涌现出来的新的分析方法，可以有效地应用于非平稳信号的分析，弥补了传统的傅里叶分析方法的缺陷。小波分析以其良好的时频局部化特性，成为时频分析方法中发展最快的一种分析方法。由于法国学者I．Daubechies和S．Mallat在小波变换的快速算法上的贡献，使小波变换得以由数学界的研究课题变为工程领域广泛应用的工具，在信号的多尺度分析、特征点检测、降噪和压缩等很多方面取得成功。对于LabVIEW这样一个主要用于测试领域的优秀的虚拟仪器软件开发平台，实现小波变换具有重要的实际意义。

   小波变换与传统的傅里叶变换和短时傅里叶变换密切相关，它们的变换过程使用同样的数学工具将信号与基本函数进行比较。不同之处在于基本函数的结构不同。傅里叶变换是用一组有谐波联系的复正弦函数分解信号，刻画出一个信号的频率特性，但缺少频率随时间变化的信息；短时傅里叶变换，或者叫加窗傅里叶变换，可以同时刻画出信号的时域和频域特性，但是一旦选定了窗函数的类型，信号在时域和频域的分辨率就确定了。然而从信号的自然本质上说，低频信号总是有比较长的周期，而高频信号有较短的周期。因此对低频信号应采用宽时窗，以提高谱线分辨率；而对高频信号应采用窄时窗，以提高时间分辨率。