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第1章　绪论1

1.1　机械信号处理的基本概念和作用1

1.2　信号处理技术的发展概况2

1.3　机械信号处理的应用简介4

1.3.1　在机械振动和结构设计中的应用4

1.3.2　在产品质量和自动控制中的应用5

1.3.3　在机械监测和故障诊断中的应用5

1.4　本书的宗旨和内容安排6

第2章　信号处理中常用的数学变换8

2.1　傅里叶变换8

2.1.1　傅里叶级数8

2.1.2　傅里叶积分11

2.1.3　傅里叶变换12

2.1.4　卷积与相关函数14

2.2　拉普拉斯变换16

2.2.1　拉普拉斯变换的概念16

2.2.2　拉普拉斯变换的性质17

2.2.3　拉普拉斯变换的应用18

2.3 Z变换20

2.3.1　离散时间序列与Z变换20

2.3.2 Z变换的性质21

2.3.3 Z逆变换22

2.4　希尔伯特变换22

2.4.1　希尔伯特变换的定义22

2.4.2　希尔伯特变换的性质24

2.4.3　希尔伯特变换表25

第3章　机械信号的分类与测量27

3.1　测量系统的组成27

3.2　机械信号的分类28

3.2.1　确定性机械信号29

3.2.2　随机机械信号31

3.3　测量系统的特性34

3.3.1　概述34

3.3.2　线性测量系统基本性质35

3.3.3　测量系统的静态特性36

3.3.4　测量系统的动态特性38

3.3.5　不失真测量条件41

3.4　常见机械信号的测量43

3.4.1　传感器的分类43

3.4.2　电阻式传感器43

3.4.3　电感式传感器46

3.4.4　电容式传感器51

3.4.5　压电式传感器54

3.4.6　磁电式传感器57

3.4.7　光电式传感器60

3.5　测量系统的选择与调试63

3.5.1　测量方案选择63

3.5.2　测量方案选择原则65

3.5.3　测量系统的安装65

3.5.4　测量系统的调试69

3.6 Matlab编程实验71

3.6.1 Matlab简介72

3.6.2　观察吉布斯现象75

3.6.3　观察系统特性参数对测量结果的影响75

第4章　机械信号的预处理77

4.1　信号的放大77

4.1.1　运算放大器77

4.1.2　测量放大器78

4.1.3　电荷放大器79

4.2　信号的滤波80

4.2.1　理想模拟滤波器81

4.2.2　实际模拟滤波器及其基本参数82

4.2.3　模拟滤波器的设计84

4.3　信号的调制与解调87

4.3.1　幅度调制88

4.3.2　频率调制93

4.4　信号的数字化方法96

4.4.1　采样、混频和采样定理97

4.4.2　量化和量化误差98

4.4.3　截断、泄漏和窗函数99

4.4.4　选择模数转换模块的基本技术指标101

4.5 Matlab编程实验102

4.5.1　模拟滤波器设计102

4.5.2　振幅调制信号的产生104

第5章　机械信号的时域处理方法及其应用105

5.1　时域波形的合成与分解105

5.1.1　稳态分量与交变分量105

5.1.2　偶分量与奇分量105

5.1.3　实部分量与虚部分量105

5.1.4　正交函数分量107

5.2　时域统计特征参数处理方法107

5.2.1　有量纲型的幅值参数108

5.2.2　无量纲型参数108

5.2.3　高阶统计量指标110

5.3　信号的幅值分布特性112

5.3.1　概率密度定义112

5.3.2　二维联合概率密度函数114

5.3.3　典型信号的概率密度函数115

5.4　相关分析方法及其应用119

5.4.1　相关函数119

5.4.2　自相关函数性质及其应用122

5.4.3　互相关函数性质及其应用124

5.5 Matlab编程实验126

第6章　机械信号的频域处理方法及其应用128

6.1　频谱分析方法128

6.1.1　确定性信号的频谱128

6.1.2　离散傅里叶变换与快速傅里叶变换135

6.1.3　随机信号的功率谱密度138

6.2　功率谱方法的应用143

6.2.1　频率响应函数估计143

6.2.2　求相干函数143

6.3　倒频谱分析方法144

6.3.1　倒频谱的概念144

6.3.2　倒频谱与解卷积145

6.3.3　倒频谱的应用146

6.4　细化谱分析方法147

6.5 Matlab编程实验149

6.5.1　信号的频谱分析149

6.5.2　功率谱估计方法149

6.5.3 ZOOM-FFT与FFT的比较152

第7章　机械信号的时频域分析方法及其应用155

7.1　时频分析的基本概念155

7.1.1　傅里叶变换的时间和频率定位功能156

7.1.2　傅里叶变换的时频分辨率158

7.1.3　时频分析方法的发展159

7.2　信号的多分辨率分析160

7.3　信号的时宽与带宽163

7.3.1　时宽与带宽的概念163

7.3.2　不确定原理165

7.4　信号的分解166

7.4.1　信号分解的概念166

7.4.2　信号的正交分解168

7.5　短时傅里叶变换169

7.5.1　连续信号的短时傅里叶变换169

7.5.2　离散信号的短时傅里叶变换174

7.6　魏格纳-威利时频分析方法175

7.6.1　魏格纳-威利分布的定义和性质175

7.6.2 WVD的性质176

7.6.3 WVD的缺点180

7.6.4　几种典型信号的WVD180

7.7　小波分析方法及其应用182

7.7.1　小波变换的定义182

7.7.2　小波变换的特点183

7.7.3　离散小波变换186

7.7.4　机械信号处理中常用的小波187

7.7.5　应用实例189

7.8 Matlab编程实验194

7.8.1　观察窗函数的形状和长度对STFT的影响194

7.8.2　观察WVD产生干扰项的问题195

7.8.3　观察小波分析结果196

第8章　机械信号的其他处理方法及其应用198

8.1　经验模式分解方法198

8.1.1 EMD的基本概念198

8.1.2 EMD方法原理200

8.1.3 EMD方法的特点203

8.1.4 EMD方法的应用205

8.2　循环统计量方法206

8.2.1　机械信号的非平稳性和循环平稳性207

8.2.2　循环平稳过程及其描述209

8.2.3　循环谱与功率谱和时频分布的关系211

8.2.4　二阶循环统计特性及其应用214

8.3　盲源分离方法221

8.3.1　概述221

8.3.2　独立分量分析223

8.3.3 ICA快速算法226

8.3.4 ICA的应用227

参考文献231