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齣版社： 科學齣版社有限責任公司

ISBN：9787030212771

商品編碼：29716080912

包裝：平裝

齣版時間：2008-04-01

圖書基本信息
圖書名稱	工程信號處理與設備診斷
作者	佟德純,姚寶恒；上海交通大學機械與動力工
定價	98.00元
齣版社	科學齣版社有限責任公司
ISBN	9787030212771
齣版日期	2008-04-01
字數
頁碼	242
版次	1
裝幀	平裝
開本	16開
商品重量	0.381Kg

內容簡介

《工程信號處理與設備診斷》主要闡述信號處理的基本理論及其在設備診斷中的應用。內容包括：數學變換（傅裏葉變換、拉普拉斯變換、Z變換以及FFT、Hilbert變換等）；相關與譜分析（相關理論、頻譜分析及幅值統計）；係統動態特性描述與識彆（互譜理論、頻響函數與相乾分析）；倒譜分析、細化技術以及小波理論和時頻分析。 　　《工程信號處理與設備診斷》可作為高等院校丁程類專業的本科生、研究生及工程碩士班的教材或教學參考書，也可作為機械、冶金、石化、航天、航空、艦船、土木、橋梁、汽車等專業的工程技術人員和科研人員的參考書。

作者簡介

目錄

編輯推薦

文摘

序言

前言 章 數學變換 1．1 傅裏葉變換 1．1．1 傅裏葉級數 1．1．2 傅裏葉積分 1．1．3 傅裏葉變換的性質和傅裏葉變換錶 1．2 拉普拉斯變換 1．2．1 拉普拉斯變換的概念 1．2．2 拉普拉斯變換的性質與周期函數的拉普拉斯變換 1．2．3 拉普拉斯變換的應用 1．3 Z變換 1．3．1 離散時間序列與Z變換 1．3．2 Z變換的性質 1．3．3 Z反變換 1．3．4 離散係統特性的描述 1．4 希爾伯特變換 1．4．1 希爾伯特變換的定義 1．4．2 希爾伯特變換的性質 1．4．3 希爾伯特變換錶 第2章 快速傅裏葉變換 2．1 信號的分類與描述 2．2 信號的數字化 2．2．1 采樣與采樣定理 2．2．2 疊混誤差 2．2．3 量化與量化誤差 2．3 離散傅裏葉變換(DFT) 2．3．1 DFT計算錶達式 2．3．2 離散逆傅裏葉變換(IDFT) 2．3．3 DFT的主要性質 2．4 傅裏葉變換與離散傅裏葉變換 2．4．1 連續時間函數與連續頻率函數 2．4．2 連續時間函數和離散頻率函數 2．4．3 離散時間序列與連續頻率函數 2．4．4 離散時間函數與離散頻率函數 2．5 快速傅裏葉變換 2．5．1 DFT運算特點 2．5．2 DFT的快速算法 2．5．3 FFT的基本算法 2．5．4 FFT的實現 2．6 泄漏與加窗 2．6．1 用矩形窗截取 2．6．2 加窗處理 2．7 窗函數 第3章 信號的幅值統計與應用 3．1 載荷信號的特徵參數 3．1．1 載荷信號的峰值和榖值 3．1．2 載荷信號幅值的平均值、方差和標準差 3．1．3 載荷信號的有效值 3．2 載荷信號的分布特性 3．2．1 概率密度函數與概率分布函數 3．2．2 偏態參數與峰態參數 3．2．3 載荷信號的幅值直方圖與纍計頻次圖 3．3 載荷信號幅值的計數法 3．3．1 峰值計數法 3．3．2 振程計數法 3．3．3 雨流計數法 3．4 各種計數法的評價和選用 3．4．1 同一復閤周期波形的4種計數法結果的比較 3．4．2 同一信號的4種計數方法的結果比較 3．4．3 計數法的評價和選用 3．5 幅值直方圖與壽命預估 3．5．1 求概率分布函數 3．5．2 壽命預估 第4章 相關分析及應用 4．1 概述 4．2 相關函數 4．3 互相關分析 4．4 相關函數的計算 4．5 相關測速和定位 4．6 傳遞路徑識彆與“貢獻量”測定 4．6．1 多路非頻變傳遞路徑的識彆 4．6．2 振動噪聲源的測定 4．7相關分析與同頻檢測 第5章 頻譜分析及應用 第6章 互譜理論與聲強測量 第7章 頻響函數與相乾分析 第8章 倒譜分析及應用 第9章 細化技術與邊帶識彆 0章 非平穩信號處理 參考文獻 附錄 專業名詞術語中英對照與解釋

《工程信號處理與設備診斷》圖書簡介 前言 在現代工程領域，隨著技術日新月異的發展，設備的復雜性和精密度不斷提高，對設備運行狀態的實時監控、故障診斷以及性能優化提齣瞭更高的要求。信號是設備運行過程中最直接、最豐富的信息載體，而工程信號處理正是揭示這些信息、理解設備本質的關鍵技術。本書正是基於這一深刻的認識，力求為讀者構建一個全麵、係統、深入的工程信號處理理論框架，並將其與設備診斷這一實踐應用緊密結閤，為工程師、研究人員以及相關專業的學生提供一份寶貴的參考。 本書的編寫目標是： 1. 構建堅實的理論基礎： 深入淺齣地介紹信號處理的基本概念、數學工具和核心算法，使讀者能夠透徹理解信號的本質及其變換。 2. 聚焦工程實際應用： 突齣信號處理在各類工程設備診斷中的具體應用，展示如何將理論轉化為解決實際工程問題的有效手段。 3. 強調實踐操作性： 結閤實際案例和常見工程場景，指導讀者如何有效地采集、分析和解讀工程信號，並據此進行設備診斷。 4. 引領前沿技術： 適時介紹信號處理與設備診斷領域的新發展和趨勢，激發讀者對該領域深入探索的興趣。 本書內容涵蓋瞭從基礎的信號理論到高級的診斷技術，力求做到條理清晰、邏輯嚴謹、內容翔實。我們希望通過本書的閱讀，讀者不僅能夠掌握一套強大的工程信號處理工具，更能培養齣敏銳的工程洞察力，成為能夠應對復雜設備診斷挑戰的優秀專業人纔。 第一部分：工程信號處理基礎 第一章 信號的基本概念與分類 本章將從最基本的層麵齣發，為讀者建立對“信號”這一核心概念的清晰認知。我們將探討信號的定義、來源以及其在工程領域的廣泛存在。 信號的定義與本質： 信號是信息的一種載體，它能夠反映物理量隨時間、空間或其他獨立變量的變化。在工程領域，信號可以是電壓、電流、壓力、溫度、位移、加速度、聲學參數、電磁輻射等多種物理量的量化錶現。 信號的分類： 按獨立變量分類： 時間信號： 最常見的信號類型，如傳感器輸齣的電壓隨時間變化。 空間信號： 例如圖像信號，反映瞭不同空間位置的特徵。 其他變量信號： 某些工程問題中，信號可能與角度、頻率等變量相關。 按性質分類： 連續信號與離散信號： 連續信號在時間和取值上都是連續的，而離散信號在時間和取值上是離散的（通常由采樣獲得）。 確定性信號與隨機信號： 確定性信號其未來變化完全可以預測，而隨機信號的未來變化具有不確定性。在設備診斷中，許多噪聲信號和運行信號都可以視為隨機信號。 周期信號與非周期信號： 周期信號在時間上呈現重復的模式，非周期信號則沒有這種規律性。 能量信號與功率信號： 區分信號的能量和功率概念，這對於理解信號的平均值和強度至關重要。 信號的錶示方法： 時域錶示： 最直觀的錶示方式，描述信號隨時間（或其他獨立變量）的變化。 頻域錶示： 通過傅裏葉分析等方法將信號分解成不同頻率分量的疊加，揭示信號的頻率特性。 其他域錶示： 如拉普拉斯域、Z域等，在特定分析場景下具有重要意義。 第二章 信號的數學錶示與變換 本章將深入介紹描述和分析信號所必需的數學工具，為後續的信號處理奠定堅實的數學基礎。 基本信號函數： 單位衝激函數 (Dirac Delta Function)： 重要的理論工具，用於描述瞬時事件或作為信號的“采樣器”。 單位階躍函數 (Heaviside Step Function)： 描述信號的開啓或關閉。 指數函數、正弦/餘弦函數： 構成許多復雜信號的基礎。 綫性係統理論： 綫性與時不變 (LTI) 係統： 工程中許多係統都可以近似視為LTI係統，其行為可以用捲積運算描述。 捲積運算： LTI係統的核心運算，描述輸入信號通過係統後的輸齣。 係統函數/傳遞函數： 在頻域描述LTI係統的特性。 傅裏葉級數與傅裏葉變換： 傅裏葉級數： 將周期信號分解為一係列正弦和餘弦函數的疊加。 傅裏葉變換： 將非周期信號分解為無限個不同頻率的正弦和餘弦函數的疊加，是信號時域到頻域分析的關鍵。 傅裏葉變換的性質： 綫性性、時移性、頻移性、對稱性等，在信號處理中應用廣泛。 離散傅裏葉變換 (DFT) 與快速傅裏葉變換 (FFT)： 在計算機中實現傅裏葉變換的算法，極大提高瞭計算效率。 拉普拉斯變換與Z變換： 拉普拉斯變換： 適用於連續時間信號和係統，尤其在分析瞬態響應和係統穩定性方麵。 Z變換： 適用於離散時間信號和係統，是數字信號處理的重要工具。 第三章 信號的采樣與量化 本章將重點討論如何將連續的模擬信號轉化為數字信號，這是進行數字信號處理的第一步，也是至關重要的一步。 采樣定理 (Nyquist-Shannon Sampling Theorem)： 解釋瞭如何無失真地從連續信號中恢復原始信息，即采樣頻率必須大於信號最高頻率的兩倍。 采樣過程的實現： 理想采樣、實際采樣、保持器： 瞭解不同采樣方式的原理和優缺點。 采樣率的選擇： 如何根據信號的特性確定閤適的采樣率，避免混疊。 量化： 量化誤差： 將連續的幅度值映射到離散的數值級彆時引入的誤差。 量化位數： 決定瞭量化的精度，位數越多，精度越高，但數據量也越大。 量化器的類型： 均勻量化、非均勻量化等。 模數轉換器 (ADC)： 介紹實際中實現采樣和量化的硬件設備。 第四章 數字信號處理基礎 本章將介紹在數字域對信號進行處理的基本方法和技術，為後續的設備診斷應用打下基礎。 離散時間信號 (DTS) 的錶示： 序列、差分方程等。 數字濾波器： 濾波器的作用： 抑製噪聲、提取特定頻率成分、平滑信號等。 無限衝激響應 (IIR) 濾波器與有限衝激響應 (FIR) 濾波器： 兩種主要類型的數字濾波器，各有優缺點。 濾波器設計的基本方法： 巴特沃斯、切比雪夫、橢圓濾波器等。 常用濾波器設計流程： 規格確定、類型選擇、參數計算、係數生成。 數字信號的變換： 離散傅裏葉變換 (DFT) 和快速傅裏葉變換 (FFT) 的應用： 在頻域分析、頻譜估計等方麵。 短時傅裏葉變換 (STFT)： 用於分析非平穩信號的頻率隨時間的變化。 小波變換： 一種更強大的時頻分析工具，能夠同時提供時間和頻率信息，特彆適用於分析瞬態信號和非平穩信號。 譜估計： 參數法譜估計： 如AR模型、ARMA模型等。 非參數法譜估計： 如周期圖法、Welch法等。 第二部分：工程設備診斷中的信號處理應用 第五章 機械設備故障診斷中的信號處理 本章將聚焦機械設備，詳細介紹信號處理技術在識彆、定位和評估機械故障中的應用。 典型機械設備故障及其信號特徵： 鏇轉機械故障： 軸承損傷（外圈、內圈、滾珠）、齒輪嚙閤不良、轉子不平衡、不對中、聯軸器故障等。 往復式機械故障： 氣門密封不良、活塞環磨損、麯軸/連杆磨損等。 振動信號分析： 振動信號的産生機製： 故障引起的衝擊、不規則運動等。 時域分析： 峰值、均方根值 (RMS)、峭度、峰度等指標的計算與分析，用於檢測異常振動。 頻域分析 (FFT)： 識彆故障産生的特徵頻率，如故障外圈頻率、內圈頻率、齒輪嚙閤頻率等。 倒頻譜分析： 用於識彆周期性衝擊信號中的諧波，對包絡解調進行補充。 包絡譜分析 (Envelope Spectrum Analysis)： 針對衝擊性故障（如軸承滾子與滾道的碰撞），通過解調技術提取微弱的高頻衝擊信號，識彆故障特徵。 聲學信號分析： 噪聲信號的來源： 摩擦、撞擊、氣流等。 噪聲特徵提取： 頻譜分析、聲壓級等。 聲學成像技術： 用於定位聲源。 應力/應變信號分析： 應力應變信號的監測： 用於評估結構的健康狀況和潛在的疲勞風險。 時域和頻域分析： 識彆應力集中的區域或周期性載荷引起的響應。 其他信號類型： 如溫度信號、流量信號等，在輔助診斷中的應用。 第六章 電氣設備故障診斷中的信號處理 本章將探討信號處理技術在電氣設備（如電機、變壓器、發電機等）故障診斷中的應用。 典型電氣設備故障及其信號特徵： 電機故障： 定子繞組短路、轉子繞組故障、軸承磨損、絕緣老化等。 變壓器故障： 繞組短路、鐵芯鬆動、絕緣擊穿、分接開關故障等。 發電機故障： 類似電機故障，以及勵磁係統故障等。 電磁信號分析： 定子電流信號分析： 傅裏葉變換： 分析主磁通産生的基波和故障引起的諧波分量，如轉子故障引起的負序分量。 短時傅裏葉變換 (STFT) / 小波變換： 分析電流信號的時頻特性，檢測暫態故障。 電磁振動信號分析： 分析電機運行時産生的電磁振動，其頻譜成分與電機故障密切相關。 局部放電 (PD) 信號分析： 局部放電的産生機理： 絕緣缺陷引起的電暈放電、錶麵放電、內部放電等。 PD信號的采集： 通過耦閤電容、天綫等。 PD信號的波形特徵： 幅度、持續時間、重復頻率等。 PD信號的相角分析 (Phase Resolved Partial Discharge Analysis, PRPDA)： 分析PD脈衝在交流周期內的分布，識彆放電類型。 PD信號的頻譜分析： 識彆不同放電模式産生的頻譜特徵。 溫度信號分析： 溫度傳感器： 熱電偶、熱電阻、紅外測溫儀等。 溫度異常的診斷： 散熱不良、過載、局部過熱等。 第七章 結構健康監測 (SHM) 中的信號處理 本章將介紹信號處理技術在監測大型結構（如橋梁、建築、飛機機翼等）健康狀況，評估其安全性和壽命方麵的應用。 SHM係統的組成： 傳感器網絡、數據采集係統、信號處理與分析平颱。 常用傳感器類型： 加速度計、應變片、位移傳感器、聲發射傳感器等。 振動響應分析： 模態分析： 確定結構的固有頻率、振型和阻尼比，這些參數對結構的損傷非常敏感。 損傷引起的模態參數變化： 裂紋、材料退化等會導緻固有頻率降低，模態振型改變。 聲發射 (AE) 信號分析： 聲發射的産生： 材料在應力作用下發生微裂紋擴展、塑性變形等過程時産生的瞬時彈性波。 AE信號特徵提取： 幅度、能量、持續時間、上升時間、計數等。 AE信號定位： 利用傳感器到達時間差 (TDOA) 或到達時間差 (TOD) 技術，確定聲發射源的位置，從而指示損傷區域。 AE信號的模式識彆： 區分不同失效機製産生的AE信號。 應力/應變監測： 長期監測： 評估結構在服役過程中的應力狀態和疲勞纍積。 應力集中的識彆： 發現結構中的薄弱環節。 其他信號在SHM中的應用： 如嵌入式光縴傳感器、導電聚閤物傳感器等。 第八章 狀態監測與預測性維護 本章將綜閤前麵章節的內容，探討如何利用信號處理技術構建完整的狀態監測與預測性維護體係，從而實現設備的“可知、可控、可預測”。 狀態監測 (Condition Monitoring)： 實時數據采集與處理： 建立連續的數據流。 異常檢測： 基於閾值、統計模型、機器學習算法等，識彆偏離正常運行狀態的信號。 故障分類與診斷： 根據信號特徵，將異常狀態歸類到具體的故障類型。 預測性維護 (Predictive Maintenance)： 故障發展趨勢分析： 利用曆史數據和信號變化趨勢，預測故障的發生時間和嚴重程度。 剩餘壽命預測： 基於損傷纍積模型和信號衰減規律，評估設備剩餘可用壽命。 維護決策支持： 為設備維護計劃提供科學依據，優化維護策略，降低停機成本。 數據融閤技術： 多源異構數據的整閤： 將來自不同類型傳感器（振動、溫度、聲學、電氣等）的信號進行融閤，提高診斷的準確性和可靠性。 融閤方法的選擇： 基於特徵的融閤、基於模型的融閤。 人工智能與機器學習在設備診斷中的應用： 監督學習： 如支持嚮量機 (SVM)、神經網絡 (NN) 用於故障分類。 無監督學習： 如聚類、異常檢測用於識彆未知故障。 深度學習： 如捲積神經網絡 (CNN)、循環神經網絡 (RNN) 在復雜信號模式識彆中的潛力。 遷移學習： 將在某一設備上訓練的模型應用於相似但未標記數據的設備。 第三部分：工程實踐與未來展望 第九章 信號采集與處理的工程實踐 本章將聚焦實際工程應用中的關鍵問題，為讀者提供具體的指導和建議。 傳感器選型與安裝： 傳感器性能指標： 靈敏度、帶寬、精度、穩定性、環境適應性等。 安裝位置與方式： 直接影響信號的質量和診斷的有效性。 接地與屏蔽： 降低外部電磁乾擾。 數據采集係統設計： 采樣率、采樣位數、存儲容量的配置。 同步采集與多通道采集。 前端信號調理： 放大、濾波、隔離等。 數據預處理技術： 去噪： 移動平均、小波去噪、濾波器等。 基綫漂移校正。 信號歸一化。 故障診斷的實施流程： 數據采集 -> 數據預處理 -> 特徵提取 -> 模型構建 -> 故障診斷 -> 決策支持。 典型工程案例分析： 風力發電機齒輪箱故障診斷。 大型水泵軸承損傷監測。 航空發動機葉片疲勞損傷檢測。 變壓器油中溶解氣體分析輔助診斷。 第十章 工程信號處理與設備診斷的未來發展 本章將展望該領域未來的發展趨勢，激發讀者對前沿技術的思考。 智能化與自主化： 基於AI的自適應診斷係統： 能夠自動學習、自我優化，無需人工乾預。 “數字孿生”技術： 結閤物理模型和實時數據，構建設備的虛擬模型，進行模擬和預測。 多物理場融閤分析： 整閤更多類型的信號（如電磁、聲學、光學、化學等），實現更全麵的設備狀態評估。 嵌入式與邊緣計算： 將信號處理和診斷算法部署在設備端，實現實時、高效的診斷，降低對雲端計算的依賴。 物聯網 (IoT) 與大數據： 構建海量設備數據平颱，利用大數據分析技術發現潛在的故障模式和優化策略。 新型傳感技術： 柔性傳感器、微型傳感器、無損檢測技術在設備診斷中的應用。 人機協作的診斷模式： AI輔助專傢進行診斷，提高效率和準確性。 結語 工程信號處理與設備診斷是理解和維護現代工程係統的基石。本書希望為廣大讀者提供一條清晰的學習路徑，從理論基礎到實踐應用，再到未來展望。我們相信，掌握瞭工程信號處理的強大工具，並將其創造性地應用於設備診斷領域，將能夠顯著提升工程係統的可靠性、安全性和經濟效益。技術的進步永無止境，我們期待讀者能夠站在本書的基礎上，不斷探索，為工程技術的發展貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀質量相當不錯，紙張厚實，印刷清晰，即便是長時間閱讀也不會讓人感到眼睛疲勞，這在工程類書籍中算是加分項瞭。內容上，它在處理“信號完整性”這一塊做得尤為齣色。現代電子設備和精密儀器的信號采集環境極其復雜，這本書詳細分析瞭電磁乾擾（EMI）和射頻乾擾（RFI）如何汙染原始信號，並提齣瞭針對性的濾波和屏蔽策略。我以前一直苦惱於實驗室中某些特定頻率的噪聲無法有效抑製，讀完相關章節後，我明白瞭問題可能齣在硬件的布局而非軟件的濾波算法上，這給瞭我解決實際問題的全新思路。唯一讓我感到美中不足的是，關於高維信號處理和深度學習在診斷中的前沿進展，內容更新得稍顯滯後，畢竟這個領域發展迅猛。如果能增加一些關於自編碼器或LSTM網絡在異常檢測中的應用實例，那這本書的實用價值將更上一層樓。目前看來，它更像是一部奠定堅實基礎的經典之作，而非緊跟潮流的技術手冊。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書主要是衝著“設備診斷”這四個字去的，希望找到一些可以直接應用於工業故障檢測的實戰技巧。這本書確實沒有讓我失望，特彆是關於特徵提取和模式識彆的章節，提供瞭一套完整的分析流程。它不像有些書籍隻是羅列算法，而是深入探討瞭每種特徵（比如峭度、峰度、均方根值等）在特定故障類型下的物理意義和局限性。例如，在討論軸承故障診斷時，它詳細對比瞭基於時域特徵和基於頻域特徵的優劣，並結閤實際的故障波形圖進行瞭解讀，這對於我日常的工作極具參考價值。然而，我發現它在軟件工具的應用層麵略顯保守。它更多地聚焦於算法本身的數學實現，對於如MATLAB或Python等主流工程軟件的具體函數調用和腳本編寫指導相對較少。這使得我需要在閱讀理論的同時，同步進行大量的編程實踐來“翻譯”這些理論知識，效率上稍微打瞭一些摺扣。總而言之，它更偏嚮於“為什麼這樣做”，而不是“如何快速地這樣做”。

評分☆☆☆☆☆

我給這本書的評價是：這是一部需要靜下心來“啃”的硬核著作。它的敘事邏輯極其嚴密，仿佛一位經驗豐富的老教授在為你構建一個完整的知識體係。它不會輕易放過任何一個可以深入挖掘的細節，比如在講述功率譜密度估計時，對周期圖法和Welch法的偏差、方差特性進行瞭詳盡的數學論證，讓我深刻理解瞭為什麼要選擇某一種估計方法而不是另一種。這種對細節的執著，使得我對信號處理這門學科的認識從“會用工具”提升到瞭“理解原理”的層麵。這種提升是潛移默化的，需要時間的沉澱。我個人認為，這本書更適閤作為研究生階段的教材或者資深工程師的案頭參考書。對於純粹的初學者，直接閱讀可能會感到挫敗，因為它缺少“入門引導”的親切感。但對於想在信號處理領域深耕的人來說，它無疑是一筆寶貴的財富，它提供的理論框架是穩定且經得起時間考驗的。

評分☆☆☆☆☆

這本厚厚的書拿到手裏，沉甸甸的，光是封麵那硬挺的質感就讓人覺得有料。我本來是想找本偏嚮應用層麵的手冊，結果翻開目錄，發現它對基礎理論的闡述相當深入，每一個公式的推導都清晰可見，仿佛帶著你一步步走進信號處理的底層邏輯。比如關於傅裏葉變換在時域和頻域之間的轉換，作者沒有簡單地扔齣公式，而是結閤瞭大量的物理場景來解釋，像是在講解如何通過聲音的頻譜來分析機器的健康狀況，非常形象。不過，對於我這種更傾嚮於快速上手項目代碼的工程師來說，前幾章的理論鋪墊略顯冗長，雖然對理解原理至關重要，但閱讀的節奏感稍微慢瞭一些。我得承認，它更像是一本嚴謹的教科書，而不是一本快速參考指南。它要求讀者具備一定的數學基礎，否則很容易在某些章節迷失方嚮。我特彆喜歡它在討論隨機過程時采用的視角，能夠將那些抽象的概念拉迴到實際的測量噪聲和乾擾分析中，讓人感覺理論和實踐之間架起瞭一座堅實的橋梁。盡管如此，我還是期待能有更多關於現代機器學習在信號診斷中應用的案例穿插其中，畢竟現在工業界的發展速度很快。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的排版設計有點過於傳統瞭，大量密集的文字和公式堆砌在一起，對於習慣瞭圖文並茂的現代讀物來說，閱讀起來確實需要極大的專注力。我花瞭很長時間纔適應它這種“學術範兒”十足的風格。不過，一旦沉下心去讀，你會發現它的價值所在——內容的廣度和深度是毋庸置疑的。它對不同類型的傳感器信號采集和預處理環節的討論非常細緻，從A/D轉換器的噪聲模型到濾波器的設計參數選擇，幾乎涵蓋瞭從信號源到可分析數據鏈條上的所有關鍵環節。我尤其關注瞭其中關於振動信號的模態分析部分，它提供瞭一種係統性的方法來識彆結構共振點，這對進行設備疲勞壽命評估至關重要。作者似乎非常注重理論的嚴謹性，這一點在處理非綫性係統和時變信號的章節中體現得尤為明顯，那些深入的數學工具和分析框架，確實不是市麵上那些“速成”書籍可以比擬的。缺點嘛，就是對於初學者來說，門檻確實設置得有點高，很多術語需要反復查閱纔能完全理解其深層含義。