●前言
章緒論1
1.1DSP的基本概念1
1.2DSP繫統及其實現2
1.3振動信號及其基本描述3
1.3.1周期振動信號的合成和分解4
1.3.2非周期振動信號的性質10
1.4信號處理的應用11
1.4.1在結構振動和設計中的應用11
1.4.2在產品質量和自動控制中的應用11
1.4.3在結構監測和故障診斷中的應用12
第2章信號的分類與測量13
2.1振動信號處理的基本概念和作用13
2.2信號的分類14
2.3信號的測量15
2.3.1傳感器的分類16
2.3.2傳感器的選擇原則17
2.3.3常見振動信號測試傳感器17
習題21
第3章振動信號的處理22
3.1信號的放大22
3.1.1運算放大器22
3.1.2測量放大器23
3.1.3電荷放大器24
3.2信號的濾波25
3.2.1理想模擬濾波器25
3.2.2實際模擬濾波器及其基本參數27
3.3信號的調制與解調29
3.3.1幅度調制29
3.3.2頻率調制34
3.4信號的數字化方法36
3.4.1采樣、混頻和采樣定理36
iv振動信號處理與數據分析
3.4.2量化和量化誤差38
3.4.3截斷、洩漏和窗函數38
3.4.4選擇模/數轉換模塊的基本技術指標40
習題41
第4章線性信號分析算法43
4.1傅裡葉變換43
4.1.1傅裡葉級數43
4.1.2傅裡葉積分44
4.1.3離散傅裡葉變換的性質45
4.1.4卷積與相關函數49
4.2快速傅裡葉變換51
4.2.1時間抽取基-2FFT算法51
4.2.2頻率抽取基-2FFT算法56
4.2.3基-4FFT算法58
4.2.4分裂基FFT60
4.2.5進一步減少運算量的措施(蝶形算法)63
4.3序列的Z變換64
4.3.1Z變換的定義64
4.3.2序列特征對收斂域的影響65
4.3.3逆Z變換68
4.3.4Z變換的性質72
4.4希爾伯特變換74
4.4.1希爾伯特變換的定義74
4.4.2希爾伯特交換的性質76
4.4.3希爾伯特變換表77
習題79
第5章振動信號的時域處理82
5.1時域波形的合成分解82
5.1.1穩態分量與交變分量82
5.1.2偶分量與奇分量83
5.1.3實部分量與虛部分量83
5.1.4正交函數分量84
5.2時域統計特征參數處理方法84
5.2.1有量綱型的幅值參數84
5.2.2無量綱型參數85
5.2.3高階統計量指標87
5.3信號的幅值分布特性89
5.3.1概率密度定義89
5.3.2二維聯合概率密度函數91
5.3.3典型信號的概率密度函數92
5.4相關分析方法及其應用95
5.4.1相關函數95
5.4.2自相關函數性質及其應用97
5.4.3互相關函數性質及其應用99
習題101
第6章振動信號的頻域處理方法及其應用102
6.1頻譜分析方法102
6.1.1確定性信號的頻譜102
6.1.2離散傅裡葉變換與快速傅裡葉變換109
6.1.3隨機信號的功率譜密度112
6.2功率譜方法的應用117
6.2.1從經典譜估計到現代譜估計117
6.2.2譜估計的參數模型方法118
6.2.3AR模型的Yule-Walker方程121
6.2.4AR模型的穩定性及其階的確定122
6.2.5AR譜估計的性質125
6.2.6AR模型參數提取方法130
6.2.7MA和ARMA模型譜估計135
6.3倒頻譜分析方法138
6.3.1倒頻譜的概念138
6.3.2倒頻譜與解卷積139
6.3.3倒頻譜的應用140
6.4細化譜分析方法141
習題143
第7章振動信號的時頻域分析方法及其應用144
7.1時頻分析的基本概念144
7.2信號的時寬與帶寬146
7.2.1時寬和帶寬的概念146
7.2.2不確定原理148
7.3信號分解149
7.3.1信號分解的概念149
7.3.2信號的正交分解151
7.4短時傅裡葉變換152
7.4.1連續信號的短時傅裡葉變換152
7.4.2離散信號的短時傅裡葉變換154
7.5小波分析方法及其應用155
7.5.1小波變換的定義155
7.5.2小波變換的特點157
7.5.3離散小波變換160
7.5.4振動信號處理中常用的小波160
習題163
第8章振動信號的其他處理方法及其應用164
8.1經驗模式分解方法164
8.1.1EMD的基本概念164
8.1.2EMD方法原理166
8.1.3EMD方法的特點168
8.1.4EMD方法的應用170
8.2循環統計量方法171
8.2.1振動信號的非平穩性和循環平穩性172
8.2.2循環平穩過程及其描述174
8.2.3循環譜與功率譜和時頻分布的關繫176
8.2.4二階循環統計特性及其應用179
8.3盲源分離方法185
8.3.1概述185
8.3.2獨立分量分析187
8.3.3ICA快速算法191
8.3.4ICA的應用192
習題195
第9章全矢譜算法概述196
9.1平面全矢譜分析與方法196
9.1.1旋轉機械的動態檢測現狀196
9.1.2全矢譜技術基礎199
9.1.3全矢譜數值計算方法203
9.2基於非平穩信號的全矢譜技術205
9.2.1全矢短時傅裡葉變換及其應用205
9.2.2短時傅裡葉變換定義207
9.2.3短時傅裡葉變換窗函數的選擇207
9.2.4全矢短時傅裡葉變換的分析與計算208
9.3全矢譜分析的工程應用實例209
參考文獻212
內容簡介
《振動信號處理與數據分析》以工程振動信號為研究對像，以信號的采集到後續的處理為主線，從振動信號拾取出發，依次對獲得的數字信號進行時域、頻域以及時頻域的處理。介紹經驗模態分解和全矢譜融合等新的處理算法和思想，有針對性地結合振動信號監測處理而組織編寫內容，兼顧傳承與發展，探討振動信號處理算法及原理。《振動信號處理與數據分析》涉及相關知識要點：傅裡葉級數展開、離散傅裡葉變換、Z變換、快速傅裡葉變換、時域統計特征、EMD分解、全矢譜技術等理論及其在工業現場的應用案例。
