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內(nèi)容簡(jiǎn)介:　　《振動(dòng)信號(hào)處理與數(shù)據(jù)分析》以工程振動(dòng)信號(hào)為研究對(duì)象，以信號(hào)的采集到后續(xù)的處理為主線，從振動(dòng)信號(hào)拾取出發(fā)，依次對(duì)獲得的數(shù)字信號(hào)進(jìn)行時(shí)域、頻域以及時(shí)頻域的處理。介紹經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和全矢譜融合等新的處理算法和思想，有針對(duì)性地結(jié)合振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測(cè)處理而組織編寫內(nèi)容，兼顧傳承與發(fā)展，探討振動(dòng)信號(hào)處理算法及原理。《振動(dòng)信號(hào)處理與數(shù)據(jù)分析》涉及相關(guān)知識(shí)要點(diǎn)：傅里葉級(jí)數(shù)展開、離散傅里葉變換、Z變換、快速傅里葉變換、時(shí)域統(tǒng)計(jì)特征、EMD分解、全矢譜技術(shù)等理論及其在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的應(yīng)用案例。
　　《振動(dòng)信號(hào)處理與數(shù)據(jù)分析》可作為普通高等院校理工科相關(guān)專業(yè)本科生教材，也可作為研究生、工程技術(shù)人員的自學(xué)參考書。

作者簡(jiǎn)介:

目錄:前言
第1章 緒論
1．1 DSP的基本概念
1．2 DSP系統(tǒng)及其實(shí)現(xiàn)
1．3 振動(dòng)信號(hào)及其基本描述
1．3．1 周期振動(dòng)信號(hào)的合成和分解
1．3．2 非周期振動(dòng)信號(hào)的性質(zhì)
1．4 信號(hào)處理的應(yīng)用
1．4．1 在結(jié)構(gòu)振動(dòng)和設(shè)計(jì)中的應(yīng)用
1．4．2 在產(chǎn)品質(zhì)量和自動(dòng)控制中的應(yīng)用
1．4．3 在結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)和故障診斷中的應(yīng)用

第2章 信號(hào)的分類與測(cè)量
2．1 振動(dòng)信號(hào)處理的基本概念和作用
2．2 信號(hào)的分類
2．3 信號(hào)的測(cè)量
2．3．1 傳感器的分類
2．3．2 傳感器的選擇原則
2．3．3 常見振動(dòng)信號(hào)測(cè)試傳感器
習(xí)題

第3章 振動(dòng)信號(hào)的處理
3．1 信號(hào)的放大
3．1．1 運(yùn)算放大器
3．1．2 測(cè)量放大器
3．1．3 電荷放大器
3．2 信號(hào)的濾波
3．2．1 理想模擬濾波器
3．2．2 實(shí)際模擬濾波器及其基本參數(shù)
3．3 信號(hào)的調(diào)制與解調(diào)
3．3．1 幅度調(diào)制
3．3．2 頻率調(diào)制
3．4 信號(hào)的數(shù)字化方法
3．4．1 采樣、混頻和采樣定理
3．4．2 量化和量化誤差
3．4．3 截?cái)?、泄漏和窗函?shù)
3．4．4 選擇模／數(shù)轉(zhuǎn)換模塊的基本技術(shù)指標(biāo)
習(xí)題

第4章 線性信號(hào)分析算法
4．1 傅里葉變換
4．1．1 傅里葉級(jí)數(shù)
4．1．2 傅里葉積分
4．1．3 離散傅里葉變換的性質(zhì)
4．1．4 卷積與相關(guān)函數(shù)
4．2 快速傅里葉變換
4．2．1 時(shí)間抽取基-2FFT算法
4．2．2 頻率抽取基-2FFT算法
4．2．3 基-4FFT算法
4．2．4 分裂基FFT
4．2．5 進(jìn)一步減少運(yùn)算量的措施（蝶形算法）
4．3 序列的Z變換
4．3．1 Z變換的定義
4．3．2 序列特征對(duì)收斂域的影響
4．3．3 逆Z變換
4．3．4 Z變換的性質(zhì)
4．4 希爾伯特變換
4．4．1 希爾伯特變換的定義
4．4．2 希爾伯特交換的性質(zhì)
4．4．3 希爾伯特變換表
習(xí)題

第5章 振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域處理
5．1 時(shí)域波形的合成分解
5．1．1 穩(wěn)態(tài)分量與交變分量
5．1．2 偶分量與奇分量
5．1．3 實(shí)部分量與虛部分量
5．1．4 正交函數(shù)分量
5．2 時(shí)域統(tǒng)計(jì)特征參數(shù)處理方法
5．2．1 有量綱型的幅值參數(shù)
5．2．2 無量綱型參數(shù)
5．2．3 高階統(tǒng)計(jì)量指標(biāo)
5．3 信號(hào)的幅值分布特性
5．3．1 概率密度定義
5．3．2 二維聯(lián)合概率密度函數(shù)
5．3．3 典型信號(hào)的概率密度函數(shù)
5．4 相關(guān)分析方法及其應(yīng)用
5．4．1 相關(guān)函數(shù)
5．4．2 自相關(guān)函數(shù)性質(zhì)及其應(yīng)用
5．4．3 互相關(guān)函數(shù)性質(zhì)及其應(yīng)用
習(xí)題

第6章 振動(dòng)信號(hào)的頻域處理方法及其應(yīng)用
6．1 頻譜分析方法
6．1．1 確定性信號(hào)的頻譜
6．1．2 離散傅里葉變換與快速傅里葉變換
6．1．3 隨機(jī)信號(hào)的功率譜密度
6．2 功率譜方法的應(yīng)用
6．2．1 從經(jīng)典譜估計(jì)到現(xiàn)代譜估計(jì)
6．2．2 譜估計(jì)的參數(shù)模型方法
6．2 ，3AR模型的Yule-Walker方程
6．2．4 AR模型的穩(wěn)定性及其階的確定
6．2．5 AR譜估計(jì)的性質(zhì)
6．2．6 AR模型參數(shù)提取方法
6．2．7 MA和ARMA模型譜估計(jì)
6．3 倒頻譜分析方法
6．3．1 倒頻譜的概念
6．3．2 倒頻譜與解卷積
6．3．3 倒頻譜的應(yīng)用
6．4 細(xì)化譜分析方法
習(xí)題

第7章 振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻域分析方法及其應(yīng)用
7．1 時(shí)頻分析的基本概念
7．2 信號(hào)的時(shí)寬與帶寬
7．2．1 時(shí)寬和帶寬的概念
7．2．2 不確定原理
7．3 信號(hào)分解
7．3．1 信號(hào)分解的概念
7．3．2 信號(hào)的正交分解
7．4 短時(shí)傅里葉變換
7．4．1 連續(xù)信號(hào)的短時(shí)傅里葉變換
7．4．2 離散信號(hào)的短時(shí)傅里葉變換
7．5 小波分析方法及其應(yīng)用
7．5．1 小波變換的定義
7．5．2 小波變換的特點(diǎn)
7．5．3 離散小波變換
7．5．4 振動(dòng)信號(hào)處理中常用的小波
習(xí)題

第8章 振動(dòng)信號(hào)的其他處理方法及其應(yīng)用
8．1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥椒?
8．1．1 EMD的基本概念
8．1．2 EMD方法原理
8．1．3 EMD方法的特點(diǎn)
8．1．4 EMD方法的應(yīng)用
8．2 循環(huán)統(tǒng)計(jì)量方法
8．2．1 振動(dòng)信號(hào)的非平穩(wěn)性和循環(huán)平穩(wěn)性
8．2．2 循環(huán)平穩(wěn)過程及其描述
8．2．3 循環(huán)譜與功率譜和時(shí)頻分布的關(guān)系
8．2．4 二階循環(huán)統(tǒng)計(jì)特性及其應(yīng)用
8．3 盲源分離方法
8．3．1 概述
8．3．2 獨(dú)立分量分析
8．3．3 ICA快速算法
8．3．4 ICA的應(yīng)用
習(xí)題

第9章 全矢譜算法概述
9．1 平面全矢譜分析與方法
9．1．1 旋轉(zhuǎn)機(jī)械的動(dòng)態(tài)檢測(cè)現(xiàn)狀
9．1．2 全矢譜技術(shù)基礎(chǔ)
9．1．3 全矢譜數(shù)值計(jì)算方法
9．2 基于非平穩(wěn)信號(hào)的全矢譜技術(shù)
9．2．1 全矢短時(shí)傅里葉變換及其應(yīng)用
9．2．2 短時(shí)傅里葉變換定義
9．2．3 短時(shí)傅里葉變換窗函數(shù)的選擇
9．2．4 全矢短時(shí)傅里葉變換的分析與計(jì)算
9．3 全矢譜分析的工程應(yīng)用實(shí)例
參考文獻(xiàn)