時域特徵是信號處理和分析中的一個重要概念，它直接在時間域中對系統進行分析，具有直觀和準確的優點。時域特徵可以分為有量綱統計特徵和無量綱統計特徵，它們在機械故障診斷和性能評估中發揮著關鍵作用。以下是詳細介紹：
有量綱統計特徵。這類特徵的數值大小會因外界一些物理量的變化而變化，如均值、均方根值、峰值等。它們容易理解、計算簡單，但在不同工作環境下表現不夠穩定。例如，均值通常用於檢測，但其他參數的計算通常會用到平均值。均方根值（RMS）反映振動信號的能量強度和穩定性，是工程人員通常最關心的指標。峰值則對早期的微弱故障敏感，其變化範圍不大時設備運行良好，異常變大時可能表明設備健康狀況出現問題。
無量綱統計特徵。這類特徵不易受外界因素的干擾影響，且通常對早期的微弱故障敏感，如峭度、偏度、裕度指標等。峭度反映振動信號的衝擊特性，對衝擊比較敏感。偏度反映振動信號的非對稱性，如果偏度變大則可能表明設備某一個方向的摩擦或碰撞較大。裕度指標常用來檢測機械設備的磨損狀況。
時域特徵提取是信號處理的重要步驟，它涉及從原始數據中計算出這些特徵，以便於進一步的分析和診斷。