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FFT 60
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