平行轴减速机的振动信号频域。以上关于平行轴减速机及齿轮故障信号处理和诊断方法的研究，均是基于平稳振动信号时域处理的角度进行的。在信号分析过程中，F系列减速机最终的处理方法还是频谱分析。在机械诊断学领域，所涉及的信号从统计意义上讲不仅仅是平稳的，而常常要遇到非平稳瞬变和随时间变化明显的调制信号。此类信号的频率特征与时间有明显的依赖关系，平行轴减速机提取和分析这些时变信息对机械诊断意义重大。本节主要从频域分析角度来对F系列减速机故障信号进行故障信息的提取。
细化谱 (ZOOM-FFT) 相对于 FFT 是一大改进，它有效的避免了相近频率间的混叠现象，细化了频谱，使得故障平行轴减速机在频域范围内对其典型故障频率的识别更加有效。本节对细化谱 (ZOOM-FFT) 的功能及优点从理论及实践上作了充分说明如果把各样点的数值，F系列减速机分别用正弦线连接起来，可能会连成频率最低的正弦线形状。在这四种波形中，频率低于采样频率的 1/2 的只有 100Hz 一个波形 。由采样数值构成的正弦曲线正好与 100Hz 的波形曲线一致。这样，由这四种波形采样而得到的离散值完全一致，根本弄不清是从哪个波形上采来的，或者说得到的离散值不能唯一确定原来的波形，这就是F系列减速机所谓的频率混叠问题，即低频和高频混叠。产生混叠的原因，是由于采样间隔过宽。平行轴减速机高频信号的采样点会形成一个虚假的低频信息，混入到低频成分中而使低频的分析失真。
由分析可知，在有F系列减速机模数转换(离散采样)的数据处理中，频率混叠的现象是必然存在的，不可避免。问题是如何使其影响变得很小，达到忽略的程度。这主要有两种措施：
(1) 平行轴减速机选择采样间隔 T 足够小，即采样频率足够大，这就提高了分析的截止频率，使得与分析频率混叠的那些频率成分推到人们不感兴趣的高频段上去。不存在物理意义.
(2) 在采样以前先行滤波，使所研究的最高平行轴减速机频率以上的信息不再包含滤波以后的数据中，然后选择F系列减速机截断频率等于所研究的最高频率，这样就能得到频率以下的不产生混叠的结果。从节省计算时间、计算机存储和成本方面来看，第二种措施比第一种措施为好。
平行轴减速机细化快速博里叶变换 (ZOOM-FFT) 是在 FFT 应用中，用以增加F系列减速机频谱中某些有限部分上的分辨能力的方法，即“局部放大”的方法。因为标准的分析结果的频率分布是在零赫兹到(奈奎斯特截止频率)的范围内，频率分辨率是谱线的条数(一般是原始采样点数的一半)决定的。而实际应用中常有这种情况，即对平行轴减速机整个频率范围内的某一部分希望有较高的分辨率。而要提高分辨率，或使所得谱的任一部分的分辨率增加K倍。只能增加整个采样点到KN点，结果使F系列减速机整个谱范围内所有点的频率分辨率都增加了K倍，而代价是运算次数亦增加K倍。这对于较大的K和N是不经济以致不可能。所谓细化 (ZOOM)变换即只对固定某窄带宽部分进行放大，其动态范围和分辨率都提高了。图 4.20 表示了这个概念。http://www.vemte.com/Products/F77jiansuji.html