機械信號處理及其應用（簡體書）

本書介紹機械信號的測量方法、測試系統、預處理和常用處理方法。相關章節的內容按機械信號測量－預處理－處理－應用的完整體系展開，著重介紹時域方法、頻域方法、時頻域方法以及它們在機械信號處理中的應用。此外，還介紹近年來發展的一些機械信號處理新方法，如經驗模式分解、循環統計量、盲源分離等方法。本書融入作者在長期教學和科研工作中積累的經驗與成果，闡述問題深入淺出、循序漸進，各種方法的應用實例大多采用實測機械信號，為處理結果賦予工程實際意義。同時配合相關章節的內容，提供一些方法的Matlab編程實驗，以便驗證算法，觀察效果，加深對所學知識的理解，達到鍛煉和培養學生動手解決問題的能力。
本書可作為高等學校機械類專業本科生和研究生的教材，也可供機械工程相關領域的工程技術人員使用，或作為繼續教育培訓的參考教材。

李力，湖南汨羅人，三峽大學機械與材料學院教授。1985年畢業于葛洲壩水電工程學院工程機械專業，獲工學學士學位；1990年畢業于西安交通大學機械製造專業，獲工學碩士學位；2004年畢業于西安交通大學機械製造及自動化專業，獲工學博士學位。主要從事機械狀態監測與故障診斷、動態信號處理理論與應用等方面的研究工作，主持和參與完成過省部級科研項目，在相關領域中發表研究論文50多篇，其中被SCI收錄3篇，EI收錄8篇。

第1章　緒論
　1.1 機械信號處理的基本概念和作用
　1.2　信號處理技術的發展概況
　1.3　機械信號處理的應用簡介
1.3.1　在機械振動和結構設計中的應用
1.3.2　在產品質量和自動控制中的應用
1.3.3　在機械監測和故障診斷中的應用
　1.4　本書的宗旨和內容安排
第2章　信號處理中常用的數學變換
　2.1　傅里葉變換
2.1.1　傅里葉級數
2.1.2　傅里葉積分
2.1.3　傅里葉變換
2.1.4　卷積與相關函數
　2.2　拉普拉斯變換
2.2.1　拉普拉斯變換的概念
2.2.2　拉普拉斯變換的性質
2.2.3　拉普拉斯變換的應用
　2.3　Z變換
2.3.1　離散時間序列與Z變換
2.3.2　Z變換的性質
2.3.3　Z逆變換
　2.4　希爾伯特變換
2.4.1　希爾伯特變換的定義
2.4.2　希爾伯特變換的性質
2.4.3　希爾伯特變換表
第3章　機械信號的分類與測量
　3.1　測量系統的組成
　3.2　機械信號的分類
3.2.1　確定性機械信號
3.2.2　隨機機械信號
　3.3　測量系統的特性
3.3.1　概述
3.3.2　線性測量系統基本性質
3.3.3　測量系統的靜態特性
3.3.4　測量系統的動態特性
3.3.5　不失真測量條件
　3.4　常見機械信號的測量
3.4.1　傳感器的分類
3.4.2　電阻式傳感器
3.4.3　電感式傳感器
3.4.4　電容式傳感器
3.4.5　壓電式傳感器
3.4.6　磁電式傳感器
3.4.7　光電式傳感器
　3.5　測量系統的選擇與調試
3.5.1　測量方案選擇
3.5.2　測量方案選擇原則
3.5.3　測量系統的安裝
3.5.4　測量系統的調試
　3.6　Matlab編程實驗
3.6.1　Matlab簡介
3.6.2　觀察吉布斯現象
3.6.3　觀察系統特性參數對測量結果的影響
第4章　機械信號的預處理
　4.1　信號的放大
4.1.1　運算放大器
4.1.2　測量放大器
4.1.3　電荷放大器
　4.2　信號的濾波
4.2.1　理想模擬濾波器
4.2.2　實際模擬濾波器及其基本參數
4.2.3　模擬濾波器的設計
　4.3　信號的調制與解調
4.3.1　幅度調制
4.3.2　頻率調制
　4.4　信號的數字化方法
4.4.1　采樣、混頻和采樣定理
4.4.2　量化和量化誤差
4.4.3　截斷、泄漏和窗函數
4.4.4　選擇模數轉換模塊的基本技術指標
　4.5　Matlab編程實驗
4.5.1　模擬濾波器設計
4.5.2　振幅調制信號的產生
第5章　機械信號的時域處理方法及其應用
　5.1　時域波形的合成與分解
5.1.1　穩態分量與交變分量
5.1.2　偶分量與奇分量
5.1.3　實部分量與虛部分量
5.1.4　正交函數分量
　5.2　時域統計特徵參數處理方法
5.2.1　有量綱型的幅值參數
5.2.2　無量綱型參數
5.2.3　高階統計量指標
　5.3　信號的幅值分布特性
5.3.1　概率密度定義
5.3.2　二維聯合概率密度函數
5.3.3　典型信號的概率密度函數
　5.4　相關分析方法及其應用
5.4.1　相關函數
5.4.2　自相關函數性質及其應用
5.4.3　互相關函數性質及其應用
　5.5　Matlab編程實驗
第6章　機械信號的頻域處理方法及其應用
　6.1　頻譜分析方法
6.1.1　確定性信號的頻譜
6.1.2　離散傅里葉變換與快速傅里葉變換
6.1.3　隨機信號的功率譜密度
　6.2　功率譜方法的應用
6.2.1　頻率響應函數估計
6.2.2　求相干函數
　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　倒頻譜的應用
　6.4　細化譜分析方法
　6.5　Matlab編程實驗
6.5.1　信號的頻譜分析
6.5.2　功率譜估計方法
6.5.3　ZOOM-FFT與FFT的比較
第7章　機械信號的時頻域分析方法及其應用
　7.1　時頻分析的基本概念
7.1.1　傅里葉變換的時間和頻率定位功能
7.1.2　傅里葉變換的時頻分辨率
7.1.3　時頻分析方法的發展
　7.2　信號的多分辨率分析
　7.3　信號的時寬與帶寬
7.3.1　時寬與帶寬的概念
7.3.2　不確定原理
　7.4　信號的分解
7.4.1　信號分解的概念
7.4.2　信號的正交分解
　7.5　短時傅里葉變換
7.5.1　連續信號的短時傅里葉變換
7.5.2　離散信號的短時傅里葉變換
　7.6　魏格納-威利時頻分析方法
7.6.1　魏格納-威利分布的定義和性質
7.6.2　WVD的性質
7.6.3　WVD的缺點
7.6.4　幾種典型信號的WVD
　7.7　小波分析方法及其應用
7.7.1　小波變換的定義
7.7.2　小波變換的特點
7.7.3　離散小波變換
7.7.4　機械信號處理中常用的小波
7.7.5　應用實例
　7.8　Matlab編程實驗
7.8.1　觀察窗函數的形狀和長度對StFT的影響
7.8.2　觀察WVD產生干擾項的問題
7.8.3　觀察小波分析結果
第8章　機械信號的其他處理方法及其應用
　8.1　經驗模式分解方法
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
8.1.4　EMD方法的應用
　8.2　循環統計量方法
8.2.1　機械信號的非平穩性和循環平穩性
8.2.2　循環平穩過程及其描述
8.2.3　循環譜與功率譜和時頻分布的關係
8.2.4　二階循環統計特性及其應用
　8.3　盲源分離方法
8.3.1　概述
8.3.2　獨立分量分析
8.3.3　ICA快速算法
8.3.4　ICA的應用
參考文獻