本书在简要介绍Fourier变换与短时Fourier变换等常用信号处理方法的基础上，深入系统地阐述了针对非线性、非平稳信号的新信号处理方法。本书的每一章都是针对一种现代信号处理方法在机械故障诊断中的应用，既有原理、算法及性质的论述，也有计算机仿真和工程应用。便于加深读者对每一种现代信号处理方法的理解。本书可供从事机械设备状态监测与故障诊断、设备管理与维护的广大科技人员使用，也可作为高等院校机械、能源、动力等专业的高年级学生、研究生的教材或参考书。

本书在简要介绍Fourier变换与短时Fourier变换等常用信号处理方法的基础上，深入系统地阐述了针对非线性、非平稳信号的新信号处理方法，既包括已经做了大量研究的Wigner-Vine分布、小波变换、Hilbert-Huang变换、盲源分离技术等内容，也包括了一些近年来引起人们关注的线性调频小波变换、信号的原子分解等。本书不仅介绍了系统性的理论，也给出了很多工程应用的实例，便于读者深入理解书中的内容。

本书可供从事机械设备状态监测与故障诊断、设备管理与维护的广大科技人员使用，也可作为高等院校机械、能源、动力等专业的高年级学生、研究生的教材或参考书。

前言

第一章 短时Fourier变换

 1.1 Fourier变换

 1.2 短时Fourier变换

 1.3 时频分辨率及不确定原理

 参考文献

第二章 Wigner-Ville分布

 2.1 基本定义及计算

 2.2 基本性质

 2.3 交叉干扰项及其抑制

 参考文献

第三章 小波变换

 3.1 小波变换简史

 3.2 连续小波变换

 3.3 基于小波变换的谱分析

 3.4 重分配尺度谱

 3.5 应用实例：转子碰摩信号分析

 3.6 基于小波变换的振动信号奇异性分析及其应用

 参考文献

第四章 线性调频小波变换

 4.1 线性调频小波

 4.2 线性调频小波变换

 4.3 自适应线性调频小波分解

 4.4 自适应线性调频小波谱图

 4.5 Gauss线性调频小波

 4.6 多尺度Gauss线性调频小波字典

 4.7 改进的自适应线性调频小波谱图

 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

 4.9 非线性调频小波变换

 4.10 旋转机械起停机过程振动信号分析

 参考文献

第五章 Hilbert-Huang变换

 5.1 Hilbert变换和瞬时频率

 5.2 本征模函数

 5.3 经验模式分解(EMD)方法

 5.4 本征模分量的选择

 5.5 基于经验模式分解的Hilbert谱

 5.6 应用实例

 参考文献

第六章 信号的原子分解方法

 6.1 原子分解

 6.2 框架分解

 6.3 最佳正交基

 6.4 匹配追踪

 6.5 基追踪

 6.6 滚动轴承振动信号分析

 6.7 齿轮振动信号分析

 参考文献

第七章 机械故障诊断中的盲源分离技术

 7.1 盲源分离问题的提出

 7.2 盲源分离的基本理论

 7.3 盲源分离算法

 7.4 噪声环境下机械故障源的盲分离

 7.5 基于时频分析的机械故障源的盲分离

 7.6 基于ICA的特征提取的HMM故障识别

 参考文献