1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....是瞬时振幅和相函数和瞬时频率在表面上的希尔伯特变换每个元素,原始数据可以表示为真正的部分在下面的形式希尔伯特谱定义后,边际光谱可以被定义为边际谱提供了个每个频率值衡量的总振幅或能量的。这个光谱代表累积振幅在整个数据跨度在概率上的意义。的所有细节参考文献和傅里叶变换小波和可以展示人工信号。信号对应的切削力轴。切割条件对应于测试表给出测试在表中给出个低碳的钢是考虑切削力仿真。常量的切削力仿真采用参考。陈述的比较图,是给定的时频域,对比结果真实信号图在频率域比较。图显示了在时频表示使用傅里叶变换图为个非线性但弱平稳信号。图显示了基本频率约赫兹和三个谐波作为多个的基本频率。谐波的存在是典型的非对称信号。这种情况下，它没有任何物理意义。傅里叶变换的频率值是与常数在整个时间跨度覆盖范围的集和。作为傅里叶定义的频率不是个时间的函数,它可以很容易地看到,频率内容自身有意义的只有数据线性和平稳......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....产品质量也会降低。降低材料成本,防止切割工具损坏,检测技术的种无人驾驶在线刀具破损检测系统是很重要的。刀具磨损监测被广泛研究通过许多不同的方法。主要有两种方法利用传感技术检测。刀具破损种是直接法,措施和评估的体积变化的工具,另种是间接法,测量切削参数的操作过程。在切削过程中断和在冷却剂液体存在个刀具的条件下。直接过程的缺点是明显的。傅里叶变换及其改性短时间。傅里叶变换研究日益广泛，为了检测铣刀刀具磨损或刀具破损。该方法的缺限导致了由于切割过程的性质，假设处理过的数据严格线性和平稳是不可能的。另个缺点是英国金融时报谐波作为个多个基本频率,这使得它很难识别真正的频率。傅里叶变换演示只局限于频域。研究刀具可能方向是磨损过程，刀具提供了小波变换打破,但假设的线性数据对小波变换使得它难以可靠分析动态切削力信号在监控切削过程。探求希尔伯特黄变换的新方法提出了用于时间序列分析......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....测试损坏的刀具工具,测试图韦尔奇功率谱和边际谱的未损坏的刀具工具估计的动态力,测试图显示了希尔伯特边际谱,它类似于功率谱的傅里叶变换图对应于图和,但是图中所示是频率功率谱这个工具故障也是明显的。该工具故障表示更高的能量在希尔伯特边际谱附近也是是刀具磨损造成的变化的刀齿成不同的几何形状使信号转向低频率。新方法被用于不同的切割条件,测试表,以确认的可重复性。结果图对应上面的结果个转变成低的峰值跟踪频率和新频率出现刀具故障的结果。图显示了希尔伯特边际谱和傅里叶变换的比较。这个优点是显而易见的希尔伯特边际谱没有任何谐波它给出了固有数据,和轻微的振荡在基本频率呈现切割过程中更可靠。结论证明用本文方法来检测刀具故障的正确性假设的切削过程非线性和非平稳性也是要考虑的工具故障检测是基于外观，其他的频率在希尔伯特谱频域以及在希尔伯特边际谱频域工具故障在时频域和高分辨率是可能的,它允许其他现象在切削过程中被分析......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....也提出了个比较的传统方法感谢作者要感谢来自国立中央大学电火花加工实验室的燕教授的帮助，感谢对来自捷克技术大学布拉格,马丁的感谢以及他对小波变换的评论参考文献,,,,使用种新的光谱分析方法对刀具进行故障检测文摘本文给出了基于动态力在频域和时频域的铣削刀具故障监控调查。个新的数据分析技术,探求希尔伯特黄变换,用于分析这个过程频域和时频域。这种技术与韦尔奇功率谱的方法传统基于傅里叶变换的频率域的方法很相似。这种方法也包括非线性和非平稳性的切削过程。这种方法旨在跟踪主要峰的频率和时间频率域。主要工具的出现打破指示器是新的频率刀具故障。希尔伯特黄变换的分析技术涵盖了物理性质的切削过程。切割过程中并不像对待理论的过程,这是显而易见的的震荡频率在基本频率的刀具。刀具的发展是显而易见的结果了。关键词刀具故障光谱分析铣削过程监控,探求希尔伯特黄变换说明数控机床不能检测刀具在网上的方式......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....而不是频率变化进行研究了。连续的小波变换图和图应用到相同的数据集。小波是非常有用的对于数据的比较和形象处理。该表示方法通常是转向规模。规模的频率和位移时间成正比。小波变换的局部性质是允许在个频率的变化被检测到，因此它是有用的非平稳数据。小波分析的最严重的缺点又是由不确定性原理的限制产品的频率分辨率和时间跨度的频率值的定义不得低于是局部的和个小波不能包含太多的波然而有良好的频率分辨率，小基波也将包含许多波的。图具有非常明显的峰，频率对应的理论频率为赫兹。图显示的计算结果使用。在时间线的连续频率明显。计算时频域是基于方程的过程至然而瞬时频率可以利用希尔伯特变换计算，过零点，或正交参考。瞬时频率计算的概念允许的频率是在距离不是计算两峰之间，而是在个高峰，如果数据密度足够高。振荡图是描述的频率在个峰的变化。实验设备与设计用于在测试工件材料为碳钢的的名义材料组成为最大，为最大重量。刀具选择铣刀类型是高速钢含钴高速钢......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....这种方法成功的应用于许多时域分析中结构健康监测,振动演讲生物医学应用,等等。希尔伯特变换包括两个基本步骤信号分解用于经验模式分解,它实际上是个二元滤波器组,和瞬时频率计算。实验方法刀具磨损识别工具磨损通常由系列的过程引起的。刀具磨损会逐渐发生并导致严重的故障。可能发生的逐渐磨损附着力耐磨或扩散,它可能会出现在两个方面在个工具的正面或在它侧面。工具面与芯片接触的地方产生的碎屑。侧面磨损,另方面,通常归因于工具和工件材料之间的摩擦。般来说,增加切削速度，加快在接触区温度的升高,从而大大减少了工具的的寿命。铣削切削过程是指定的密集接触工具和刀具工件,并会导致刀具磨损和刀具破损。上述过程适用于改变刀具的几何工具。切牙归纳出切削力的波动部分作为个受迫振动的结果。变更刀具磨损或工具打破切削几何可以观察到光谱分析。物理本质的铣刀刀具磨损会忽略以下这部分研究......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....刀具没有什么损坏。这个结果对应于切削条件测试,表中给出。振幅的变化在每个第四峰对应于刀具破损图。速度的轴是验切割设置图段切削力数据集损坏刀具工具时间域图段切削力数据集未损坏的刀工具,时间域图希尔伯特谱的未损坏的刀具工具。希尔伯特谱的损坏刀具工具。图分解信号受损刀工具,最高能源组件时间域图显示了个部分损坏的刀具与图在时间域的对比的数据集,刀具没有什么损坏。这个结果对应于切削条件测试,表中给出。振幅的变化在每个第四峰对应于刀具破损图。速度的轴是因此每个牙齿的频率是方程。这个循环被标记为图。标记的时期秒大致对应到循环的个周期计算方程，但是,并不代表所有数据集大部分时间信号不是很稳定,工具破坏估计可能因此不可能的。傅里叶变换的缺点的提交的数据集见节是明显的。时间域表示不显示所有的数据集的内容。因此更好的给出了频域和时频域的数据。时频域图显示了损伤刀具的希尔伯特谱。这部论文的方法显示在基本频率的振荡强迫振动......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....和四个出屑槽。在连续的个五轴铣床中心进行试验，通过穿梁制造，具有最大主轴转速，以代号为控制系统。数控编程是在创建凸轮。进行干切削。实验是在表中给出的两个不同的切削条件下进行的。每个试验重复至少四次。对切割装置冲击试验的固有频率进行自然频率振动。通过对工件在各个方向的冲击锤测定自然频率和工具的固有频率也进行了测量。在所有情况下的频率高于千赫。三轴压电测力计基斯特勒被连接到电荷放大器。振动是由数据采集单元。数据采集单元被连接到总线控制卡的机为的采样率。使用进行数据处理。实验切削装置如图所示。所有信号被记录加载。些信号从不同的位置上采集。刀具齿频率应该使用以下公式计算是主轴转速以为单位，是在刀具工具中的牙齿数目。结果图实验切割设置图段切削力数据集损坏刀具工具时间域图段切削力数据集未损坏的刀工具,时间域图希尔伯特谱的未损坏的刀具工具。希尔伯特谱的损坏刀具工具。图分解信号受损刀工具......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....这个瞬时频率可以通过使用希尔伯特黄变换计算。这个轻微的振荡更好的描述切削过程。切割过程中通过使用希尔伯特黄变换不是像对待理论的过程。结果的径向力轴在坐标铣床的介绍。图显示了希尔伯特谱的受损刀工具。用刀具的损坏来模拟磨牙齿的三角形状。瞬时频率的变化是很明显的。低频率的漂移显示高的瞬时波动频率刀具损坏。最明显的指示器的刀具破裂处是外观大约赫兹的新频率。在图中这个频率实际上对应着差距由于刀具工具故障在被损坏的刀具的时间域中。差距被标记在图中是个灰色的长方形。这个方程允许频率分离,就像个带通滤波器。优势是滤波器不需要使用。这两个重要的组件的分解信号的损坏刀具如图所示。这些频率对应于在希尔伯特光谱中的最高的能量图。这组件从最高的频率排序成最低频率。在时频域数据表示的优势是非常明确地。傅里叶变换和希尔伯特黄变换之间的差别是显而易见的结果可以看出在时间频率域或在高频率分辨率,是不可能使用傅里叶变换的......”。