具体描述
内容简介
《振动信号处理与数据分析》以工程振动信号为研究对象，以信号的采集到后续的处理为主线，从振动信号拾取出发，依次对获得的数字信号进行时域、频域以及时频域的处理。介绍经验模态分解和全矢谱融合等新的处理算法和思想，有针对性地结合振动信号监测处理而组织编写内容，兼顾传承与发展，探讨振动信号处理算法及原理。《振动信号处理与数据分析》涉及相关知识要点：傅里叶级数展开、离散傅里叶变换、Z变换、快速傅里叶变换、时域统计特征、EMD分解、全矢谱技术等理论及其在工业现场的应用案例。《振动信号处理与数据分析》可作为普通高等院校理工科相关专业本科生教材，也可作为研究生、工程技术人员的自学参考书。
内页插图
目录
前言第1章 绪论
1．1 DSP的基本概念
1．2 DSP系统及其实现
1．3 振动信号及其基本描述
1．3．1 周期振动信号的合成和分解
1．3．2 非周期振动信号的性质
1．4 信号处理的应用
1．4．1 在结构振动和设计中的应用
1．4．2 在产品质量和自动控制中的应用
1．4．3 在结构监测和故障诊断中的应用
第2章 信号的分类与测量
2．1 振动信号处理的基本概念和作用
2．2 信号的分类
2．3 信号的测量
2．3．1 传感器的分类
2．3．2 传感器的选择原则
2．3．3 常见振动信号测试传感器
习题
第3章 振动信号的处理
3．1 信号的放大
3．1．1 运算放大器
3．1．2 测量放大器
3．1．3 电荷放大器
3．2 信号的滤波
3．2．1 理想模拟滤波器
3．2．2 实际模拟滤波器及其基本参数
3．3 信号的调制与解调
3．3．1 幅度调制
3．3．2 频率调制
3．4 信号的数字化方法
3．4．1 采样、混频和采样定理
3．4．2 量化和量化误差
3．4．3 截断、泄漏和窗函数
3．4．4 选择模／数转换模块的基本技术指标
习题
第4章 线性信号分析算法
4．1 傅里叶变换
4．1．1 傅里叶级数
4．1．2 傅里叶积分
4．1．3 离散傅里叶变换的性质
4．1．4 卷积与相关函数
4．2 快速傅里叶变换
4．2．1 时间抽取基-2FFT算法
4．2．2 频率抽取基-2FFT算法
4．2．3 基-4FFT算法
4．2．4 分裂基FFT
4．2．5 进一步减少运算量的措施（蝶形算法）
4．3 序列的Z变换
4．3．1 Z变换的定义
4．3．2 序列特征对收敛域的影响
4．3．3 逆Z变换
4．3．4 Z变换的性质
4．4 希尔伯特变换
4．4．1 希尔伯特变换的定义
4．4．2 希尔伯特交换的性质
4．4．3 希尔伯特变换表
习题
第5章 振动信号的时域处理
5．1 时域波形的合成分解
5．1．1 稳态分量与交变分量
5．1．2 偶分量与奇分量
5．1．3 实部分量与虚部分量
5．1．4 正交函数分量
5．2 时域统计特征参数处理方法
5．2．1 有量纲型的幅值参数
5．2．2 无量纲型参数
5．2．3 高阶统计量指标
5．3 信号的幅值分布特性
5．3．1 概率密度定义
5．3．2 二维联合概率密度函数
5．3．3 典型信号的概率密度函数
5．4 相关分析方法及其应用
5．4．1 相关函数
5．4．2 自相关函数性质及其应用
5．4．3 互相关函数性质及其应用
习题
第6章 振动信号的频域处理方法及其应用
6．1 频谱分析方法
6．1．1 确定性信号的频谱
6．1．2 离散傅里叶变换与快速傅里叶变换
6．1．3 随机信号的功率谱密度
6．2 功率谱方法的应用
6．2．1 从经典谱估计到现代谱估计
6．2．2 谱估计的参数模型方法
6．2 ，3AR模型的Yule-Walker方程
6．2．4 AR模型的稳定性及其阶的确定
6．2．5 AR谱估计的性质
6．2．6 AR模型参数提取方法
6．2．7 MA和ARMA模型谱估计
6．3 倒频谱分析方法
6．3．1 倒频谱的概念
6．3．2 倒频谱与解卷积
6．3．3 倒频谱的应用
6．4 细化谱分析方法
习题
第7章 振动信号的时频域分析方法及其应用
7．1 时频分析的基本概念
7．2 信号的时宽与带宽
7．2．1 时宽和带宽的概念
7．2．2 不确定原理
7．3 信号分解
7．3．1 信号分解的概念
7．3．2 信号的正交分解
7．4 短时傅里叶变换
7．4．1 连续信号的短时傅里叶变换
7．4．2 离散信号的短时傅里叶变换
7．5 小波分析方法及其应用
7．5．1 小波变换的定义
7．5．2 小波变换的特点
7．5．3 离散小波变换
7．5．4 振动信号处理中常用的小波
习题
第8章 振动信号的其他处理方法及其应用
8．1 经验模式分解方法
8．1．1 EMD的基本概念
8．1．2 EMD方法原理
8．1．3 EMD方法的特点
8．1．4 EMD方法的应用
8．2 循环统计量方法
8．2．1 振动信号的非平稳性和循环平稳性
8．2．2 循环平稳过程及其描述
8．2．3 循环谱与功率谱和时频分布的关系
8．2．4 二阶循环统计特性及其应用
8．3 盲源分离方法
8．3．1 概述
8．3．2 独立分量分析
8．3．3 ICA快速算法
8．3．4 ICA的应用
习题
第9章 全矢谱算法概述
9．1 平面全矢谱分析与方法
9．1．1 旋转机械的动态检测现状
9．1．2 全矢谱技术基础
9．1．3 全矢谱数值计算方法
9．2 基于非平稳信号的全矢谱技术
9．2．1 全矢短时傅里叶变换及其应用
9．2．2 短时傅里叶变换定义
9．2．3 短时傅里叶变换窗函数的选择
9．2．4 全矢短时傅里叶变换的分析与计算
9．3 全矢谱分析的工程应用实例
参考文献
前言/序言
振动是自然界中广泛存在的物质系统的一种普遍运动形式，通常指一个物理量在某一量值（平衡值）附近随时间而往复变化的过程。自然界中，大至宇宙，小至微观粒子无不存在振动。各种形式的物理现象（发热、发声、发光、电和磁的运动等）都包含振动。随着科学技术、生产和国防建设事业的发展，以及人类各种生产活动和社会活动的现代化，每时每刻都需要发生、传递和记录大量的振动信号和信息。因此，必须对大量的包含着无穷信息的各种各样的信号（数据、波形和图像等）进行快速处理，去伪存真，提取有用的信息并找出它们的规律。本学科的应用领域十分广泛，如机械工程、交通工程、宇航工程、土木建筑工程、电信和电力工程、声学工程、地球物理和地质工程、生物医学工程、核工程和军事科学、天文气象、海洋科学等几乎所有的科学部门和工程部门都要应用它，甚至在人类活动中的各种现象也能用信号处理的方法加以分析和寻找规律。由此可见，振动数据分析和信号处理的重要性与日俱增。因此，掌握振动数据分析与信号处理的理论和方法，在现代科学技术领域中己十分必要。
本书从时域分析入手，深入到频域分析，进而叙述数字信号处理，试图建立起这三个方面的有机联系。书中叙述了模拟信号处理和数字信号处理的主要内容，从实际应用出发，由浅入深，在兼顾数学推理的基础上，通过大量的图解说明，强调物理概念和实际应用知识，作为学习信号处理理论和应用的基础。
本书是作者长期从事振动的教学、科研及产品开发研究工作的结晶。本书原稿是作者根据长期从事的振动波形分析、频谱分析和信号处理实际工作经验并参阅国内外文献而编写而成的讲义。作者自2007年以来，曾以此在郑州大学给本科生授课，并在郑州恩普特科技股份有限公司举办的多次全国设备振动监测培训班上做过交流和介绍。随后作者根据多方面提出的意见和建议，对原稿又进行了若干次修改和补充，遂编写成此书。本书内容包括：离散时间信号和系统、离散傅里叶变换、快速傅里叶变换的计算、数字滤波器设计方法、时频域信号处理、经验模态分解方法、全矢谱技术及理论等。
本书共9章，第1、2、7章由郑州大学徐平副教授编写，第3、4、8章由郑州大学郝旺身博士编写，第5章由郑州大学铁瑛副教授编写，第6章由河南工程学院李凤琴副教授编写，第9章由郑州大学李凌均副教授编写。研究生赵伟杰、林辉翼、王洪明、官振红、马艳丽、胡鑫、岳佳佳、张学欣参与了资料收集、文字录入等工作。
本书得到国家自然科学基金（聚氨酯高聚物材料应用于被动隔振的试验研究与理论分析（No.51278467）、河南省高校科技创新人才支持计划（混凝土空心墙的被动隔振机理研究（No.14HASTIT050））、河南省自然科学基金重点项目（基于模糊可靠性的混流泵设备评价策略研究（No.13A460673）、郑州大学校级教材建设项目的资助，在此表示诚挚的感谢！
用户评价
这本书的内容让我看到了一个全新的视角来理解和解决机械故障问题。过去，我们往往依赖于经验判断，对于设备发出的异常振动，更多是停留在“感觉不对”的层面。但这本书提供了一套科学的框架，从振动信号的产生原因、传播途径，到信号的采集、处理和分析，都给出了详尽的讲解。我特别关注书中关于故障诊断的部分，它是否能教会我如何通过分析振动信号的频谱、时域波形、相位关系等，来精准地定位故障的根源，比如是轴承的问题、齿轮的问题，还是转子的不平衡？更进一步，书中是否能提供一些关于如何评估故障的严重程度，以及如何根据振动信号的变化趋势来预测设备未来可能出现的状况，甚至提前预警，避免突发性的大故障。此外，书中对数据分析的方法论的介绍也让我受益匪浅，它是否能指导我如何选择合适的特征提取方法，如何利用机器学习算法来建立故障诊断模型，以及如何对模型进行优化和评估？我希望能在这本书中找到切实可行的解决方案，将理论知识转化为实际操作，提升我解决设备故障的能力。
评分这本书的内容让我感到非常充实和有启发。我长期从事机械维修工作，深知振动信号是诊断设备健康状况的重要指标。然而，我始终觉得自己的理论知识不够系统，对于振动信号的产生机理、传播特性以及各种复杂的分析方法都存在一些模糊之处。这本书的书名《振动信号处理与数据分析》正好触及了我的痛点。我希望书中能够详细介绍不同机械故障（如转子不平衡、不对中、轴承故障、齿轮磨损等）与振动信号之间的内在联系，并深入讲解各种信号处理技术，例如傅里叶变换、功率谱分析、小波变换等，它们是如何将原始的振动信号转化为可供分析的特征信息的。同时，数据分析部分更是我关注的焦点，我希望书中能提供一些实用的方法和算法，帮助我如何从海量数据中提取有效的诊断特征，如何建立准确的故障诊断模型，甚至是预测性维护的思路。我期待这本书能够为我提供一套完整的解决方案，提升我分析和解决复杂机械故障的能力，让我能够更自信地应对工作中的挑战。
评分翻阅这本书的内容，首先吸引我的是其结构安排。开篇就从振动信号的物理本质入手，解释了为什么振动会产生，以及不同类型的设备在正常和故障状态下可能呈现出的典型振动特征。这一点对于我这种偏重实践的工程师来说至关重要，很多时候我们只是被告知要“监测振动”，但并不清楚这些振动的根源是什么。书中对各种振动源，如机械运转中的不平衡、不对中、松动、间隙、齿轮啮合、轴承滚动体磨损、润滑不良等，都做了详细的原理性阐述，并且配有清晰的示意图，这让我能够更好地理解为何特定的故障会产生特定的振动模式。接着，书中深入到信号处理的各个层面，从时域分析到频域分析，再到更复杂的时频域分析，如小波变换。我尤其对小波变换部分感到好奇，因为在很多文献中都提到它在处理非平稳信号方面的优势，但具体如何运用，书中是否能给出清晰的步骤和应用场景，是我非常期待的。数据分析部分则涵盖了从数据采集、预处理到特征提取、故障诊断的整个流程。我希望书中能提供一些具体的算法介绍，比如经典的FFT（快速傅里叶变换）在频谱分析中的应用，以及一些更先进的机器学习算法如何用于故障模式识别。此外，书中是否会涉及一些定量分析的方法，例如如何根据振动的幅值、频率等参数来评估故障的严重程度，并预测剩余寿命，这将极大地提升我工作的效率和准确性。
评分我是一名刚入行不久的测试工程师，对各种信号的处理和分析都充满了好奇。在工作中，接触最多的就是设备的振动信号，有时候感觉它们就像是设备的“脉搏”，记录着设备的健康状况。但是，如何从这些看似杂乱的信号中读懂“健康密码”，对我来说一直是个挑战。这本书的书名《振动信号处理与数据分析》听起来非常契合我的需求。我希望书中能够从最基础的原理讲起，比如振动的产生机制，不同类型的机械故障（如轴承磨损、转子不平衡、齿轮啮合不良等）在振动信号上会呈现出怎样的特点。然后，深入到信号处理的部分，比如傅里叶变换、小波变换等，这些技术具体是如何帮助我们提取出有用的信息，去除噪音，并且识别出故障的频率特征。最后，数据分析部分更是我最期待的，它是否能教会我如何建立一套系统的分析流程，如何利用统计学的方法或者机器学习算法来对采集到的振动数据进行分类、诊断，甚至预测。我希望这本书能够像一本“说明书”一样，清晰明了地指导我如何一步步地掌握振动信号的奥秘，让我在工作中更加得心应手。
评分刚拿到这本书，光是封面和封底的介绍就让我眼前一亮，标题“振动信号处理与数据分析”一看就直击我工作的痛点。我从事设备维护已有数年，日常工作中经常需要判断机器是否存在异常，而这些异常往往都体现在其产生的振动信号上。虽然我日常接触到的都是一些基础的信号采集和简单的趋势分析，但总感觉自己的理论基础不够扎实，很多时候都是凭借经验和直觉来做判断，一旦遇到复杂的情况就显得力不从心。这本书的书名让我看到了希望，它似乎能为我提供一套系统性的方法论，指导我如何更科学、更有效地从看似杂乱的振动信号中挖掘出有价值的信息。我特别期待书中能够详细讲解各种振动信号的产生机理，比如转子的不平衡、不对中、轴承的故障、齿轮的磨损等等，最好能配以大量的实际案例，让我能够对照着书中的理论，去理解现实中设备发出的“声音”。同时，数据分析部分也是我关注的重点，如何对采集到的信号进行预处理，比如去噪、滤波，以及如何运用傅里叶变换、小波变换等工具来提取特征，进而判断故障类型、评估故障程度，这些都是我迫切想要学习的内容。我希望这本书不仅能停留在理论层面，更能提供一些实操性的指导，比如推荐一些常用的分析软件，或者讲解一些具体的分析流程和技巧。总而言之，这本书的出现，对于我这样的工程技术人员来说，无疑是一场“及时雨”，我非常渴望能在其中找到解决实际问题的钥匙，提升自己的专业技能。
评分拿到这本书，我立刻被其专业性和深度所吸引。作为一名在工业领域工作多年的工程师，我深知振动信号分析在设备状态监测和故障诊断中的重要性。然而，很多时候我们只是停留在现象层面，对于振动信号的深层原理和分析方法了解有限。这本书从振动的物理学基础讲起，详细阐述了各种机械故障是如何产生振动的，以及不同故障类型在时域、频域和时频域上所表现出的独特性。我特别看重书中关于信号处理方法的介绍，比如傅里叶变换、功率谱密度、倒频谱、小波变换等，这些工具如何帮助我们从复杂的振动信号中提取出关键的故障特征，并进行有效的降噪和滤波。同时，数据分析部分也让我眼前一亮，书中是否会涵盖一些先进的模式识别技术和机器学习算法，例如支持向量机、神经网络等，如何应用于振动信号的分类和故障诊断？我希望能在这本书中找到关于如何建立一个完整的振动分析系统，从数据采集到故障预警的完整流程，以及如何根据分析结果做出有效的决策，从而提高设备的可靠性和运行效率。
评分这本书的出现，对于我们这些在自动化生产线上工作的技术人员来说，无疑是一份宝贵的财富。我们每天面对着各种各样的设备，而设备的“健康状况”很大程度上体现在它们的振动信号上。但是，很多时候我们只能根据一些表面的现象来判断，缺乏系统性的理论指导。这本书的书名就点出了核心——“振动信号处理与数据分析”，这正是我们所需要的。我希望书中能够清晰地解释，不同类型的设备故障，比如轴承的磨损、转子的不平衡、齿轮的啮合不良，会在振动信号上产生怎样的“痕迹”。同时，书中关于信号处理的部分，比如如何利用傅里叶变换来分析信号的频率成分，如何利用小波变换来捕捉信号的瞬时变化，这些技术是否能被深入浅出地讲解，并配以实际的案例演示？我尤其关注数据分析的部分，它是否能提供一套系统性的方法，教我们如何从海量的振动数据中提取出有用的信息，如何建立有效的故障诊断模型，甚至如何进行故障的预测和寿命评估。我期待这本书能够帮助我们更科学、更准确地理解设备的“语言”，从而提高生产效率，降低维护成本。
评分这本书的出现，对于我这种长期与各种工业设备打交道的人来说，简直就是“雪中送炭”。我们每天都需要和各种轰鸣的机器打交道，而这些机器发出的振动信号，就像是它们在“说话”，默默地传递着它们的健康状况。然而，如何真正听懂这“语言”，一直是个难题。这本书的书名《振动信号处理与数据分析》正是我一直在寻找的。我希望书中能够深入浅出地讲解，不同类型的机械故障，比如轴承的磨损、转子的不平衡、齿轮的损坏等等，会在振动信号上留下怎样的独特“痕迹”，以及这些“痕迹”是如何产生的。同时，书中关于信号处理的方法，比如傅里叶变换、小波变换等，我希望能够有详细的讲解，让我明白它们是如何帮助我们从复杂的信号中提取出关键的信息，去除噪音，并且识别出故障的“特征频率”。最后，数据分析的部分更是我最期待的，它是否能教我如何建立一套科学的分析流程，如何利用各种统计学工具或者机器学习算法，来对采集到的振动数据进行有效的分类、诊断，甚至预测设备的未来状况。我期待这本书能够成为我解决实际问题的“宝典”。
评分这本书的理论深度让我印象深刻，它不仅仅是停留在一些表面的操作技巧，而是真正深入到振动信号产生的物理机制和信号处理的数学原理。例如，在介绍傅里叶变换时，作者并没有简单地给出公式，而是详细解释了它如何将复杂的时域信号分解成不同频率的正弦波分量，以及为什么频谱分析能够有效地揭示出设备故障所对应的特定频率。书中还涉及了诸如共振、阻尼等机械动力学概念，这些都为理解振动信号提供了坚实的理论基础。我特别欣赏书中对于一些高级信号处理方法的讲解，比如小波变换，作者不仅介绍了其基本原理，还通过实例展示了如何利用小波的尺度和时移特性来捕捉信号在不同时间和频率尺度上的变化，这对于分析一些瞬态故障或非线性振动非常有帮助。数据分析部分同样体现了其严谨性，作者详细阐述了如何对原始数据进行降噪、滤波等预处理，以去除干扰，凸显有用信号。然后，通过各种统计特征和模式识别方法，如主成分分析（PCA）、支持向量机（SVM）等，来对数据进行分类和诊断。我希望书中能够包含一些关于如何选择合适的分析方法、如何解释分析结果以及如何进行模型验证的指导，这样才能真正将理论知识转化为实际应用，解决复杂工程问题。
评分这本书的结构和内容深度令我眼前一亮。作为一名刚步入工程技术领域的新人，我对振动信号处理和数据分析充满了探索的欲望。这本书的书名让我觉得它能够系统地填补我在这一领域的知识空白。我期待书中能够从基础的物理原理开始，详细讲解振动的产生机制，以及不同类型的机械故障（如转子不平衡、不对中、轴承损伤、齿轮磨损等）会在振动信号中留下怎样的“指纹”。在信号处理方面，我希望书中能够清晰地介绍傅里叶变换、功率谱密度、小波变换等核心技术，并说明它们在振动信号分析中的具体应用，如何帮助我们识别故障频率、提取关键特征。更让我期待的是数据分析部分，它是否能够提供一套行之有效的方法论，教我如何对采集到的振动数据进行有效的预处理、特征提取，并利用统计学或机器学习的方法建立故障诊断模型，甚至进行故障的量化评估和预测。我希望这本书能够为我提供一个坚实的理论基础和一套实用的分析工具，帮助我快速成长，更好地理解和解决工程实践中的问题。
评分物流很给力，书也是正版，不错，给个赞，
评分谢谢了，书没有破损
评分谢谢了，书没有破损
评分东西很好，物美价廉，下次还来
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评分质量可靠，学到不少东西。
评分很不错，内容很全
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