由于種種原因，現場對振動篩分機采集的加速度信號中，往往都含有一次趨勢項。
通常對振動篩振動信號數據的測試，還包含其它成分的趨勢項，一次趨勢項和二次趨勢項在積分的過程中被放大。
在積分前，通過相關算法得到此趨勢項的，從原始信號中消除后再進行數值積分。
實踐發現，由于我們在截取數據時，不能得到的整周期數據，不能正負抵消，從而造成對趨勢項估計的誤差，所以信趨勢項不可能被剔除。
在積分的過程中，微小誤差增大，所以需要進行再次修正。所以，我們將加速度數據進行數值積分后，再對得到的速度波形進行基線修正，從而剔除掉存在的趨勢項。
基線修正的根據，是通過物理模型，以一定的合理的邊界條件或初始條件來求修正函數的系數和常數。
通常用冪級數多項式作為基線的修正函數，對動態測試波形如壓力、應變、振動加速度、速度和位移及各種物理量的波形作必要的修正。
在趨勢項的消除中，通常用到的辦法有平均斜率法和最小二乘法，最小二乘法比較精確。
本文關鍵詞：篩分機,振動篩分機
