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第1章 绪论1

1.1 DSP的基本概念1

1.2 DSP系统及其实现2

1.3 振动信号及其基本描述3

1.3.1 周期振动信号的合成和分解4

1.3.2 非周期振动信号的性质10

1.4 信号处理的应用11

1.4.1 在结构振动和设计中的应用11

1.4.2 在产品质量和自动控制中的应用11

1.4.3 在结构监测和故障诊断中的应用12

第2章 信号的分类与测量13

2.1 振动信号处理的基本概念和作用13

2.2 信号的分类14

2.3 信号的测量15

2.3.1 传感器的分类16

2.3.2 传感器的选择原则17

2.3.3 常见振动信号测试传感器17

习题21

第3章 振动信号的处理22

3.1 信号的放大22

3.1.1 运算放大器22

3.1.2 测量放大器23

3.1.3 电荷放大器24

3.2 信号的滤波25

3.2.1 理想模拟滤波器25

3.2.2 实际模拟滤波器及其基本参数27

3.3 信号的调制与解调29

3.3.1 幅度调制29

3.3.2 频率调制34

3.4 信号的数字化方法36

3.4.1 采样、混频和采样定理36

3.4.2 量化和量化误差38

3.4.3 截断、泄漏和窗函数38

3.4.4 选择模/数转换模块的基本技术指标40

习题41

第4章 线性信号分析算法43

4.1 傅里叶变换43

4.1.1 傅里叶级数43

4.1.2 傅里叶积分44

4.1.3 离散傅里叶变换的性质45

4.1.4 卷积与相关函数49

4.2 快速傅里叶变换51

4.2.1 时间抽取基-2FFT算法51

4.2.2 频率抽取基-2FFT算法56

4.2.3 基-4FFT算法58

4.2.4 分裂基FFT60

4.2.5 进一步减少运算量的措施（蝶形算法）63

4.3 序列的Z变换64

4.3.1 Z变换的定义64

4.3.2 序列特征对收敛域的影响65

4.3.3 逆Z变换68

4.3.4 Z变换的性质72

4.4 希尔伯特变换74

4.4.1 希尔伯特变换的定义74

4.4.2 希尔伯特交换的性质76

4.4.3 希尔伯特变换表77

习题79

第5章 振动信号的时域处理82

5.1 时域波形的合成分解82

5.1.1 稳态分量与交变分量82

5.1.2 偶分量与奇分量83

5.1.3 实部分量与虚部分量83

5.1.4 正交函数分量84

5.2 时域统计特征参数处理方法84

5.2.1 有量纲型的幅值参数84

5.2.2 无量纲型参数85

5.2.3 高阶统计量指标87

5.3 信号的幅值分布特性89

5.3.1 概率密度定义89

5.3.2 二维联合概率密度函数91

5.3.3 典型信号的概率密度函数92

5.4 相关分析方法及其应用95

5.4.1 相关函数95

5.4.2 自相关函数性质及其应用97

5.4.3 互相关函数性质及其应用99

习题101

第6章 振动信号的频域处理方法及其应用102

6.1 频谱分析方法102

6.1.1 确定性信号的频谱102

6.1.2 离散傅里叶变换与快速傅里叶变换109

6.1.3 随机信号的功率谱密度112

6.2 功率谱方法的应用117

6.2.1 从经典谱估计到现代谱估计117

6.2.2 谱估计的参数模型方法118

6.2.3 AR模型的Yule-Walker方程121

6.2.4 AR模型的稳定性及其阶的确定122

6.2.5 AR谱估计的性质125

6.2.6 AR模型参数提取方法130

6.2.7 MA和ARMA模型谱估计135

6.3 倒频谱分析方法138

6.3.1 倒频谱的概念138

6.3.2 倒频谱与解卷积139

6.3.3 倒频谱的应用140

6.4 细化谱分析方法141

习题143

第7章 振动信号的时频域分析方法及其应用144

7.1 时频分析的基本概念144

7.2 信号的时宽与带宽146

7.2.1 时宽和带宽的概念146

7.2.2 不确定原理148

7.3 信号分解149

7.3.1 信号分解的概念149

7.3.2 信号的正交分解151

7.4 短时傅里叶变换152

7.4.1 连续信号的短时傅里叶变换152

7.4.2 离散信号的短时傅里叶变换154

7.5 小波分析方法及其应用155

7.5.1 小波变换的定义155

7.5.2 小波变换的特点157

7.5.3 离散小波变换160

7.5.4 振动信号处理中常用的小波160

习题163

第8章 振动信号的其他处理方法及其应用164

8.1 经验模式分解方法164

8.1.1 EMD的基本概念164

8.1.2 EMD方法原理166

8.1.3 EMD方法的特点168

8.1.4 EMD方法的应用170

8.2 循环统计量方法171

8.2.1 振动信号的非平稳性和循环平稳性172

8.2.2 循环平稳过程及其描述174

8.2.3 循环谱与功率谱和时频分布的关系176

8.2.4 二阶循环统计特性及其应用179

8.3 盲源分离方法185

8.3.1 概述185

8.3.2 独立分量分析187

8.3.3 ICA快速算法191

8.3.4 ICA的应用192

习题195

第9章 全矢谱算法概述196

9.1 平面全矢谱分析与方法196

9.1.1 旋转机械的动态检测现状196

9.1.2 全矢谱技术基础199

9.1.3 全矢谱数值计算方法203

9.2 基于非平稳信号的全矢谱技术205

9.2.1 全矢短时傅里叶变换及其应用205

9.2.2 短时傅里叶变换定义207

9.2.3 短时傅里叶变换窗函数的选择207

9.2.4 全矢短时傅里叶变换的分析与计算208

9.3 全矢谱分析的工程应用实例209

参考文献212