本发明属于智能制造相关技术领域，其公开了一种基于线性回归及高斯阈值的加工状态识别方法，所述方法包括以下步骤：(1)获取振动信号的MFCC特征；(2)对空转段及切削段的MFCC特征进行核密度估计以确定两个阶段的数据分布为近似正太分布，并使用n-σ原则对比不同n值下P{X≥n×σ}内数据量的大小以确定高斯阈值，进而使用该高斯阈值，并结合移动帧对MFCC特征进行处理以获得过零点特征；(3)基于线性回归及过零点特征提取梯度特征，接着分别对空转段及切削段的梯度特征数据进行统计分析以确定各段梯度特征数据的分布区域，并确定切入及切出位置，进而完成加工状态的识别。本发明提高了识别准确度，且适用性强。