该代码针对滚动轴承故障振动信号呈现出非线性、非平稳性及噪声背景较强等特点，为了有效提取故障特征，使用的一种共振稀疏分解（Resonance-based sparse signal decomposition，RSSD）与小波变换相结合的振动信号特征提取技术的相关仿真实验程序和轴承数据分解程序。其中，共振稀疏分解是基于品质因子可调小波变换与形态分量分析的一种新的信号分解方法，与常规的基于频带划分的信号分解方法不同，它依据信号各分量的振荡形态不同对信号进行分解。 同时还提供了可调谐 Q 因子小波

共振稀疏分解常用算法匹配追踪法，用于轴承故障的分离(Resonance sparse decomposition algorithm matching tracking method is commonly used for bearing fault separation)

ＲＳＳＤ方法的基础是品质因子可 调 小 波 变 换（ＴＱＷＴ）方法，其关键是构建品质因子可调小波。依据信号的共振属性，通过带通滤波器组实现分解过程，