铁路轴承故障检测采用自适应线性调频模式分解（ALCT）方法，通过ALCT提取故障特征。提供的Matlab代码示例展示了ALCT的时频分析过程，有助于故障诊断。此方法对提升铁路运行安全有潜在价值。
铁路轴承故障是铁路运输系统中常见的问题之一，它会导致列车运行不稳定和安全隐患。为了及时检测和诊断轴承故障，一种基于自适应线性调频模式分解（Adaptive Linear Chirplet Transform，ALCT）的方法被提出。本文将详细介绍这一方法，并附上Matlab代码。
自适应线性调频模式分解（ALCT）
ALCT是一种时频分析方法，可用于信号的局部时频特性分析。它基于线性调频信号模型，能够有效地捕捉信号中的时频结构。在轴承故障诊断中，ALCT可用于提取轴承故障信号中的故障特征。
以下是使用Matlab实现ALCT的代码示例：
% 参数设置
Fs = 1000; % 采样率
duration = 1; % 信号时长
t = 
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