故障诊断中的振动信号处理PDF电子书下载

1绪言 1

1.1信号处理与分析大意 1

目录 1

1.2信号处理技术发展概况 2

1.3信号处理技术的工程应用概况 4

2简单波形的分析 6

2.1“拍”波的分析 6

2.2波形的近似分析 8

2.3波形的包络线分析 9

2.4波形的叠加消去分析 11

3随机信号的统计特征 14

3.1随机信号的分类 14

3.2随机信号的统计特征参数 20

4.1数据的准备 49

4信号处理的一般步骤 49

4.2数据的检验 59

4.3数据分析概述 67

5频谱分析的理论基础 72

5.1傅里叶级数和傅里叶变换 72

5.2广义函数（奇异函数） 82

5.3褶积和褶积定理 88

5.4采样波形的傅里叶变换 95

5.5离散傅里叶变换（DFT） 98

5.6离散傅里叶变换（DFT）与连续傅里叶变换的关系 104

5.7离散傅里叶变换（DFT）应用举例 106

5.8快速傅里叶变换（FFT） 112

6.1导出过程的谱密度及其单位的注释 123

6功率谱密度函数分析及应用 123

6.2功率谱密度函数的模拟分析 126

6.3功率谱密度函数的数字分析 131

6.4互功率谱密度函数分析 148

6.5功率谱密度函数分析的应用 149

7相关分析与应用 157

7.1自相关函数的快速傅里叶变换分析 157

7.2互相关函数的快速傅里叶变换分析 158

7.3相关分析的应用 159

8传递与相干函数分析及应用 163

8.1物理系统的响应特性 163

8.2相干函数与传递函数的应用 166

9.1倒频谱分析 171

9倒频谱和细化快速傅里叶变换（ZOOM—FFT）分析 171

9.2倒频谱分析的应用 173

9.3细化快速傅里叶变换（ZOOM—FFT）分析 180

9.4FFT分析装置简介 182

9.5模数转换的机理简介 183

10信号处理的时序法简介 188

10.1时序模型的概念 188

10.2自回归滑动平均模型（ARMA），格林函数和逆函数 189

10.3n阶自回归模型（AR(n)），m阶滑动平均模型（MA(m)），（n,m）阶自回归滑动平均模型（ARMA(n,m)）的谱 196

10.4模型阶的判别 199

10.5时间序列的建模步骤 203

10.6应用举例 207

参考文献 214