由于干扰噪声较强，共振稀疏分解在滚动轴承早期故障阶段并不能有效提取瞬态冲击成分。针对此问题提出基于最大相关峭度解卷积（Maxim Correlated Kurtosis Deconvolution，MCKD）和共振稀疏分解(Resonance Sparse Signal Decomposition，RSSD)相结合的故障特征提取方法。该方法首先利用MCKD对振动冲击信号进行处理，有效降噪并突出故障信号尖脉冲，然后使用共振稀疏分解将信号分解成包含谐波信号的高共振分量与包含瞬态冲击信号的低共振分量，最后利用包络功率谱根据低共振分量提取故障特征频率。通过仿真和试验验证了该方法可以准确提取故障特征频率，凸显故障特征。
