工程信号处理及应用PDF电子书下载

第一章 数学变换 1

1.1 傅立叶变换 1

一、傅立叶级数 1

二、傅立叶积分 5

三、傅立叶变换 6

1.2 拉普拉斯变换 27

一、拉氏变换的概念 27

二、拉氏变换的性质与周期函数的拉氏变换 28

三、拉氏变换的应用 30

1.3 Z变换 31

一、离散时间序列与Z变换 81

二、Z变换的性质 32

三、Z反变换 33

四、离散系统特性的描述 34

1.4 希尔伯特（Hilbert）变换 35

一、希尔伯特变换的定义 35

二、希尔伯特变换的性质 36

三、希尔伯特变换表 38

第二章 快速傅立时变换 40

2.1 信号的分类与描述 40

2.2 信号的数字化 43

一、采样与采样定理 43

二、迭混误差 45

三、量化与量化误差 46

2.3 离散傅立叶变换（DFT） 48

一、DFT计算表达式 48

二、离散逆傅立叶变换（IDFT） 49

三、DFT的主要性质 50

2.4 傅立叶变换与离散傅立叶变换 51

一、连续时间函数与连续频率函数 51

二、连续时间函数和离散频率函数 52

三、离散时间序列与连续频率函数 52

2.5 快速傅立叶变换（FFT） 54

一、DFT运算特点 54

二、DFT的快速算法 54

三、FFT的基本算法 55

四、FFT的实现 60

2.6 泄漏与加窗 61

一、用矩形窗截取 62

二、加窗处理 63

2.7 窗函数 64

第三章 数字滤波 70

3.1 概述 70

3.2 基本原理 72

3.3 模拟滤波器近似 77

一、基本概念 77

二、勃特沃斯近似 78

三、切比雪夫近似 80

四、椭圆近似 83

五、贝塞尔近似 87

六、变换 88

3.4 无限冲激响应数字滤波器 88

3.5 有限冲激响应数字滤波器 92

第四章 信号的幅值统计与应用 98

4.1 载荷信号的特征参数 98

一、载荷信号的峰值和谷值 98

二、载荷信号幅值的平均值，方差和标准差 98

三、载荷信号的有效值 100

4.2 载荷信号的分布特性 101

一、概率密度函数与概率分布函数 101

二、偏态参数与峰态参数 101

三、载荷信号的幅值直方图与累计频次图 102

4.3 载荷信号幅值的计数法 104

一、峰值计数法 104

二、振程计数法 105

三、雨流计数法 106

4.4 雨流计数法 106

4.5 各种计数法的评价和选用 108

一、同一复合周期波形的四种计数法结果的比较 109

二、同一随机信号的四种计数方法的结果比较 110

三、计数法的评价和选用 111

4.6 幅值直方图与寿命预估 111

一、求概率分布函数 111

二、寿命预估 112

第五章 相关分析及应用 114

5.1 概述 114

5.2 相关函数 115

5.3 互相关分析 118

5.4 相关函数的计算 121

5.5 相关测速和定位 123

5.6 传递路径识别与“贡献量”测定 127

5.7 相关分析与同频检测 130

第六章 频谱分析及应用 132

6.1 频率分析 132

6.2 功率谱分析 134

一、傅立叶谱函数 134

二、功率谱密度函数 135

三、谱分析中的基本量及其单位 137

6.3 信号的相位谱 138

6.4 谱估计的精度 139

6.5 旋转机械的特征分析 142

6.6 载荷谱与随机环境模拟 148

6.7 工程应用实例 150

第七章 互谱理论与声强测量 153

7.1 互谱密度函数 153

7.2 声波的能量与声强定义 156

7.3 声强的互谱表达式 158

7.4 声强测量的工程应用 160

7.5 声强测量仪器与系统 163

第八章 频响函数与相干分析 167

8.1 线性系统的描述 167

8.2 线性系统的相关函数和功率谱 168

8.3 系统的频率响应与相干函数 170

8.4 频响函数的计算 172

8.5 频响函数的测量 177

8.6 频响函数的应用 180

8.7 系统的相干分析 182

8.8 系统的偏相干分析 185

第九章 倒谱分析及应用 188

9.1 倒谱的数学模型 188

9.2 复倒谱的建立与相位展开 190

9.3 倒谱解卷积与倒频滤波 193

9.4 倒谱在计算机上的实现 197

9.5 工程应用例 199

9.6 典型信号的倒谱 205

第十章 细化技术与边带识别 214

10.1 概述 214

10.2 细化幅值谱 215

10.3 细化相位谱 217

10.4 相位补偿Zoom-FFT 220

10.5 级联Zoom-FFT 223

10.6 故障边带及其识别方法 224

一、调制边带结构 224

二、频带的识别 228

第十一章 谱估计的参数模型法 233

11.1 引言 233

11.2 参数模型 233

一、参数模型定义 234

二、ARMA（p，q）模型的等价形式 235

11.3 模型的自相关函数和偏相关函数 236

一、ARMA 序列的自相关函数 236

二、ARMA 序列的偏相关函数 239

11.4 时序建模的参数估计 241

一、模型类别的相关分析 241

二、模型参数的初步估计——矩估计 242

三、模型参数的精估计 244

11.5 ARMA（n，n-1）模型的建模和实例 245

一、用ARMA（n，n-1）模型拟合动态数据的合理性 245

二、模型的阶数的增量 246

三、机械振动数据的建模实例 247

11.6 谱估计的参数模型 248

一、谱估计的非参数方法的简单回顾 248

二、谱估计的参数模型法 248

三、最大熵方法（MEM） 249

11.7 AR模型在模态参数辨识中的应用 251

一、引言 251

二、模型参数与模态参数间的关系 251

三、平板的模态参数辨识 252

四、转子模态参数辨识 252

11.8 齿轮传动装置的故障监测 253

一、信号特征 253

二、监测方法 254

三、应用实例 254

附录 专业名词术语中英对照与解释 257

参考文献 266