信号噪声看似简单但于工业现场却不是一个好解决的问题；
如果一段振动信号出现噪声，不仅会无法进行设备诊断，更有可能因为讯号大幅增加导致错误警报，影响系统判断。
我们先看一下常见的噪声讯号图示：

在工厂内，常见噪声发生的原因有很多，比如：线材破损、接头接触不良、接头进水、讯号接地不良、讯号线旁有强电电缆…等等；
即使我们在一开始就做好讯号接地（非电源接地）、强弱电线轨分离，或因为工业现场先天性限制，进行外部绝缘、隔离等方式降低噪声干扰的可能性，也还是无法保证100%不会出现杂讯干扰的现象。

因此诺佤推出AI自动噪声判断功能，根据多年来搜集到各种设备，多达40万笔各样振动正常、异常讯号，透过AI训练出高准确度判断模型，可精准标记出异常讯号，并且拥有AI模型特性，如果出现特别机型判断准确度不够理想时，可新增标记资料进行优化。

当有异常讯号时，Phoenix GM3S会自动用紫色点标记，并且可以在软件界面中对【显示杂讯】作【不勾选】将其隐藏，以呈现没有噪声讯号的趋势图，以及在上抛振动总量OA值到SCADA等系统时，自动避开有噪声的资料，避免人员错误判断。