平行轴减速机小波分解有边界问题。平行轴减速机小波包滤波与常规的滤波方法是不一样的，平行轴减速机小波包滤波的优势在于以下两方面：
(1) 小波包分解是正交分解，对F系列减速机信号的分解和重构即无冗余也无泄漏。信号的信息量是完整的，而F系列减速机常规的滤波方法，所得到的信号信息量通常是不完整的。
(2) 利用小波包滤波方法可以很方便地得到信号在任意频率段上的频率成份，而F系列减速机通常的滤波方法，在平行轴减速机滤波器系数选定所能够获得的频率成份是固定的，即只能得到信号在某一频率段上的成份。
在平行轴减速机小波分解中，F系列减速机保持高频部分不变，只对低频部分深入分解。小波包分解时，对高频部分和低频部分同时进行深入分解。另外，小波分解时，频带分布不均匀，高频时频带宽，频率分辨率差。小波包分解时，频带分布均匀，不管高频还是低频，其宽度一样，保持频率分辨率不变。根据F系列减速机小波分解和小波包分解可知，在同一尺度层上的所有子空间都是正交的，在不同尺度上的子空间有些是正交的，有些是非正交的。从子空间对应频带互不重叠的表现也可了解子空间之间的正交性质。显然，一个信号经完整小波包分解，实质上是将原信号在整个空间展开的过程，从F系列减速机数据结构来看，平行轴减速机是一种二分树结构；从数据分解关系来看，他是一种递推算法；从空间分解关系来看，它把正交小波分解的子空间作进一步细分；从频域划分来看，它将有限频带细分为若干更细频带的组合。
平行轴减速机小波分解有边界问题。由平行轴减速机信号变换的算法知道，要处理的原始信号中，总有有限个非零点，F系列减速机实施小波分解时要进行 2 抽 1 的采样，而在实施信号重建时，又要先进行插入 0 的操作，这就形成了边界问题。一般的处理方法有两种：一是根据己知实际信号向外延拓；二是假设非零点以外的点为零点。采用不同小波函数对信号分析的结果相差不大，但各有相对的优势。F系列减速机针对问题的不同可以采取比较适合的小波函数，但采用其余类型小波函数也能得到类似的结果。就故障诊断中的信号特点而言，本章采用的小波函数形式为：Daubechies 系。主要是因为：平行轴减速机其时域分辨率和频域相对都很好，所以有很好的时频局部化特性。小波函数具有双正交性。消失矩为 N，支撑宽度2N1，滤波器长度2N，支持压缩，可进行离散和连续小波变换。信号经小波包分解后，还可以由各分解后的子信号重建。F系列减速机振动信号通常是多种频率成分叠加的混合信号。因此，平行轴减速机及时的发现隐藏在F系列减速机中的早期故障信号存在一定的困难。小波包分析技术是检测振动信号中瞬变信息的有力工具。同时它的滤波功能可以有效的检测出减速机中啮合轮齿的磨损或断齿故障。http://www.vemte.com/Products/F87jiansuji.html