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如何通过结合CEEMDAN和SVM技术，有效提升滚动轴承早期故障诊断的准确性？

滚动轴承作为关键机械零部件，广泛应用于各类旋转机械装置以及现代交通工具，如高铁和飞机。

这些现代化交通工具的稳定运行离不开滚动轴承的正常工作，因此滚动轴承的健康状况对设备的安全性和可靠性具有至关重要的影响。在这种背景下，对于滚动轴承早期故障进行有效诊断显得尤为重要。

支持向量机（SVM）是一种机器学习方法，它建立在统计学习理论基础之上。