第一章 短时Fourier变换 1
1.1 Fourier变换 1
1.2 短时Fourier变换 8
1.3 时频分辨率及不确定原理 13
参考文献 15
第二章 Wigner-Ville分布 16
2.1 基本定义及计算 16
2.2 基本性质 19
2.3 交叉干扰项及其抑制 21
参考文献 30
第三章 小波变换 31
3.1 小波变换简史 31
3.2 连续小波变换 33
3.3 基于小波变换的谱分析 42
3.4 重分配尺度谱 46
3.5 应用实例：转子碰摩信号分析 51
3.6 基于小波变换的振动信号奇异性分析及其应用 58
参考文献 70
第四章 线性调频小波变换 71
4.1 线性调频小波 73
4.2 线性调频小波变换 77
4.3 自适应线性调频小波分解 78
4.4 自适应线性调频小波谱图 81
4.5 Gauss线性调频小波 83
4.6 多尺度Gauss线性调频小波字典 85
4.7 改进的自适应线性调频小波谱图 86
4.8 基于自适应线性调频小波分解的时频分析程序实现及算例 87
4.9 非线性调频小波变换 91
4.10 旋转机械起停机过程振动信号分析 93
参考文献 105
第五章 Hilbert-Huang变换 109
5.1 Hilbert变换和瞬时频率 109
5.2 本征模函数 113
5.3 验模式分解（EMD）方法 115
5.4 本征模分量的选择 122
5.5 基于经验模式分解的Hilbert谱 124
5.6 应用实例 130
参考文献 137
第六章 信号的原子分解方法 138
6.1 原子分解 139
6.2 框架分解 144
6.3 最佳正交基 150
6.4 匹配追踪 153
6.5 基追踪 156
6.6 滚动轴承振动信号分析 159
6.7 齿轮振动信号分析 165
参考文献 170
第七章 机械故障诊断中的盲源分离技术 173
7.1 盲源分离问题的提出 173
7.2 盲源分离的基本理论 175
7.3 盲源分离算法 182
7.4 噪声环境下机械故障源的盲分离 191
7.5 基于时频分析的机械故障源的盲分离 214
7.6 基于ICA的特征提取的HMM故障识别 225
参考文献 243