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机械设备由于故障而诱发的信号往往具有奇异性（Singularity)，正确识别奇异性对设备监测诊断十分重要。采用高斯函数的一阶、二阶导数构成复数Hermitian小波进行奇异性识别，具有两个优点：其一是由于Hermitian小波的Fourier变换是实数，对信号进行变换时不会有相位的改变；其二是与Morlet小波相比较，Hermitian小波的实部和虚部振荡次数少，可用较少的数据点对信号进行卷积，从而不会损坏信号的奇异性。本文提出了基于Hermitian小波变换的时间－尺度幅图和相图的信号奇异性识别方法，