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现代信号处理在实际应用中的应用龚立 52101201信号是信息的载体,是随时间和空间变化的物理量。
要想得到有用信息就必须对信号进行分析处理。
它分为确定信号和随机信号。
其中，确定信号：序列在每个时刻的取值服从某种固定函数的关系的信号；随机信号：序列的取值服从某种概率规律的信号。
而确定信号又分为周期信号与非周期信号；随机信号分为平稳随机信号和非平稳随机信号。
信号处理，则是要把记录在某种媒体上的信号进行处理，以便抽取出有用信息的过程，是对信号进行提取、变换、分析、综合等处理过程的统称。
利用观测数据作出关于信号与（或）系统的某种统计决策。
统计决策理论主要解决两大类问题：假设检验与估计。
信号检测、雷达动目标检测等是假设检验的典型问题。
估计理论设计的范围更广泛，它又被分为非参数化和参数化两类方法。
对于非平稳信号的研究需要集中在其局部统计性能上，局部性能的分析必须依靠信号的局部变换，此时需要使用时域和频域的二维联合表示。
时频变换方法利用时间和频率的联合函数来表示信号简称为信号的时频表示。
许多实际中的信号都是非平稳信号，即指统计特性随时间变化的随机信号。
对非平稳信号而言，其统计特性只能在集平均上有意义，没有时间平均意义上的统计特征。
时频分析方法是非平稳信号处理的一个重要分支，它克服了传统傅里叶变换的全局性的局限，使用局部变换的方法来表示信号。
Gabor 展开是最早提出的一种时频表示，它可以看作是短时傅立叶变换在时域和频域进行取样的结果。
对于它们两种方法来说，窗函数的宽度是固定的，而小波变换是一种窗函数宽度可调的时频表示。
小波变换具有多分辨特性，通过适当地选择尺度因子和平移因子可得到一个伸缩窗，使其在时域和频域都具有表征信号局部特征的能力。
但小波分析只能给出线性情况的物理解释并且不具有自适应性。
1998年，N.E.Huang 等人提出了一种新的时频分析方法——Hilbert-Huang Transform ，简称HHT 。
现代信号处理技术在通信系统中的应用随着科技的不断发展，现代信号处理技术越来越广泛地应用于各个领域，尤其是在通信系统中。
本文将讨论现代信号处理技术在通信系统中的应用，并探讨其对通信系统性能的提升。
通信系统是一个由发送器、信道和接收器组成的系统，用于传输信息。
传统的通信系统主要依赖于模拟信号处理技术，但随着数字技术的发展，现代通信系统越来越多地采用数字信号处理技术来实现更高质量和更可靠的通信。
一种常见的现代信号处理技术是数字调制，它用于将数字数据转换为模拟信号以便在信道中传输。
传统的调制技术包括调幅调制（AM）、调频调制（FM）和相位调制（PM），而数字调制技术则可以实现更高的数据传输速率和更低的误码率。
例如，QAM（Quadrature Amplitude Modulation）是一种常用的数字调制技术，它可以将多个比特位转换为一个复杂的调制符号，从而实现更高的数据速率。
除了数字调制，现代信号处理技术还广泛应用于信道编码和解码。
信道编码是一种通过在发送端对数据进行冗余编码来减少信道噪声对通信质量的影响的技术。
常用的信道编码技术包括前向纠错编码（FEC）和卷积编码（CC）。
随着纠错编码技术的不断改进，通信系统可以实现更高的误码率容限，从而提供更可靠的通信。
另一个重要的应用是多址技术。
多址技术允许在同一频率和时间资源上同时发送多个用户的信号，从而提高系统的频谱效率。
CDMA（Code Division Multiple Access）是一种常见的多址技术，它通过给每个用户分配唯一的码片序列来实现用户之间的区分。
CDMA技术广泛应用于3G和4G无线通信系统中，使得多个用户可以同时进行通信而不会互相干扰。
另外，现代信号处理技术还可以应用于自适应均衡和降噪。
自适应均衡技术可以通过对接收信号进行处理，抵消信道失真和干扰，从而实现更高的信号质量。
降噪技术可以通过对接收信号进行滤波和抑制来减少信号中的噪声。
这些技术的应用可以极大地提高通信系统的性能，使得用户可以在复杂的信道环境中获得更好的通信效果。
现代信号处理技术及应用现代信号处理技术是一种将信号转换成数字或者数学表达式进行分析或处理的技术。
随着科技的快速发展，现代信号处理技术逐渐成为了实现各种数码设备的基础技术之一，被广泛应用于通信、图像处理、音频处理、控制系统等众多领域。
本文将以通信领域为例，探讨现代信号处理技术的应用。
通信领域是现代信号处理技术的重要应用领域之一。
在无线通信系统中，数字信号处理技术广泛应用于解决各种信道干扰、损耗、多径传输和时延等问题。
数字信号处理技术可以通过数字滤波、自适应滤波、同步识别和信号解调等技术手段对数字信号进行预处理和后处理，从而提高通信系统的效率和质量。
其中，数字滤波是现代通信领域应用较广泛的技术之一。
数字滤波技术通过对信号进行数字处理，可以实现无源电路滤波器所实现的频率选择性。
数字滤波器是通过离散时间输入信号的加权和输出的加权和所组成的有限脉冲响应系统。
数字滤波器可以采用各种算法，在不同领域实现不同的设计要求，比如低通、高通、带通、带阻滤波等。
数字滤波技术在通信系统中的应用，主要是利用数字滤波的频率选择性和基带信号的特征，实现提高系统通信带宽和信噪比的效果。
在数字信号处理技术的应用中，自适应滤波是一种应用较广泛的技术。
自适应滤波的基本原理是根据输入信号的特征，在每个时刻自动调整滤波器的权系数。
自适应滤波器可以实现对信号干扰的自适应消除，使得系统的抗干扰能力更强，信号质量更高。
自适应滤波技术在无线通信应用中，主要用于消除多径干扰。
在数字信号处理技术的应用中，同步识别技术是提高通信系统可靠性和效率的重要手段之一。
同步识别技术主要用于将接收到的信号和参考信号进行对齐和同步，避免因为时钟偏差和信息传输延迟而引起的信号误差。
同步识别技术在通信系统中的应用，主要涉及到载波恢复、时序恢复和帧同步等识别问题。
同步识别技术的应用，对于提高通信系统的速率、效率和稳定性，具有十分重要的作用。
在数字信号处理技术的应用中，信号解调是数字通信中的一项重要任务。
现代信号处理技术在雷达数据处理中的应用研究雷达技术一直是军事、航空、航天等领域中不可或缺的重要技术之一。
其中最重要的一环就是雷达数据处理，它的分辨率、精度和反演效果，直接决定着雷达目标检测、跟踪、识别的能力以及雷达系统的整体性能。
近年来，随着信号处理技术的不断发展，现代信号处理技术已经成为了雷达数据处理中的重要手段，尤其是在雷达成像、信道估计等领域中，其应用实践效果显著。
一、现代信号处理技术的特点现代信号处理技术的特点是多学科交叉、信息量大、计算量大、时间复杂度高。
具体来说，它包括了数字信号处理、信息理论、通信原理、概率统计、数学优化等诸多学科技术。
在实际应用中，现代信号处理技术基于“数字化” 思想，将原本连续性的信号离散化，通过运用计算机数字计算和算法优化使得信号得以精密处理。
相较传统信号处理技术，现代信号处理技术具有处理方式灵活、可编程性强、处理效率高、系统稳定的优点。
二、现代信号处理技术在雷达数据处理中的应用1. 雷达成像雷达成像是指将雷达信号转化为图像的处理过程。
在现有的雷达定位模型下，通过操纵雷达探测器的方向和位置，获取整个区域的信号向量，进而生成一个雷达合成孔径雷达（SAR)图像。
然而在现代雷达技术中，成像的细节和清晰度常常受到各种不同因素的影响，比如天气、地形、目标合成等。
为了解决这些问题，现代信号处理技术如傅里叶变换、FFT、比例合成技术等已经广泛应用在雷达成像中，提高成像质量和图像效果。
其中，傅里叶变换是最基本的处理技术之一。
它可以将时间域波形转换成频率域表示，从而实现对信号的频谱分析，并通过卷积计算来增加图像的清晰度。
FFT 技术则是以类似的方式将连续正弦波和其他周期性信号转化成频谱数据，提高成像清晰度。
比例合成技术则是利用多个雷达传感器在不同位置同时对同一目标进行观测，并将得到的数据进行比例加权处理，使得成像效果更加准确。
2. 物体检测现代信号处理技术也可以应用在雷达目标检测中。
现代信号处理的方法及应用信号处理是一种广泛应用于各种领域的技术，包括通信、图像处理、音频处理，控制系统等等。
信号处理主要目的是从原始数据流中提取有用的信息并对其进行分析与处理。
随着现代计算机技术和数学统计学等科学技术的不断发展，信号处理的方法也在不断更新和升级，这篇文章将对现代信号处理的方法和应用做一个简单的介绍。
1. 数字信号处理数字信号处理是信号处理的一种重要形式，主要是基于数字信号处理器(DSP)和嵌入式系统等硬件设施来实现。
数字信号处理算法主要应用于图像和音频处理以及通信系统等领域。
数字信号处理的优点在于其对数据的准确性，稳定性和可靠性上，数字信号处理器也因此成为了许多领域的首选，如音频处理中的音频去噪。
2. 频域分析频域分析是信号处理中一种常用的分析方法，适用于需要研究信号频率特性的场合。
频域分析最常用的工具是傅里叶变换(FT)，用于将信号从时域转化为频域。
傅里叶变换将信号分解为不同频率的正弦波分量，这样就能对不同频率范围内的信号进行分析和处理。
频域分析在音频，图像，视频，雷达等领域广泛应用。
3. 视频处理视频处理是信号处理的重要领域之一，几乎应用于所有与视频相关的技术，包括视频编解码，视频播放，图像增强以及移动目标检测等。
视频处理的任务是对视频内容进行解析和分析，提取其重要特征，比如目标检测，物体跟踪以及运动检测。
其中，深度学习技术的应用非常广泛。
4. 无线通信无线通信是使用无线电波传输信号的无线电技术，目前已被广泛应用于通信系统、卫星通信、电视广播、GPS定位等领域。
在无线通信中，信号处理扮演着重要的角色，主要用于调制解调，信号检测以及通信信号处理等。
5. 模拟信号处理模拟信号处理是信号处理中的另一种重要形式，通常应用于音频处理、传感器测量等领域。
模拟信号处理的操作与数字信号处理类似，不同的是其输入信号是连续模拟信号，输出也是模拟信号。
模拟信号处理可以执行滤波，信号调整、信号检测等，是信号处理中必不可少的一部分。
浅谈信号分析与处理方法及应用论文作者：魏旺摘要今天的人们正生活在分享着信息学科与技术日新月异发展带来的各种成果之中。
信息科学与技术的研究对象是信息传输、处理和控制等。
信息科学与技术的基础是信号、系统和信号分析与处理的理论与方法。
“信号分析与处理”这门课程正是近几年来在适应信息学科迅速发展、相应基础理论教学要求不断更新的情况下，形成的一门新课程。
它整合了“信号与系统分析”和“数字信号处理”两门课程体系彼此存在的内存联系，注重了与“自动控制理论”的分工，从电子信息学科的基本任务出发，以信号分析为基础，系统分析为桥梁，处理技术为手段，设计系统为目的，实现原理、方法和应用三结合，把系统分析与设计系统服从于信号交换与处理的需要，从根本上改变了传统的以系统分析为主、信号处理为辅的状况，加强了两门课程之间的联系。
随着信息技术的不断发展和信息技术应用领域的不断扩展，这门课程已经从电子信息工程类专业的专业基础课程扩展成电子信息、自动控制、电子技术、电气工程、计算机技术、生物医学工程等众多电类专业的专业基础课程，甚至在很多非电专业中也设置了这门课程。
而其内容也从单一的电系统分析扩展到许多非电系统分析。
虽然各个专业开设这门课程时的侧重点会有所不同，应用背景也有差异，但是，本课程所提练的信号与系统的分析与处理的基本理论与基本方法是通用的。
关键词：信号系统与处理信号分析电子信息第一章、信号系统的线性分析数字信号处理是一个新的学科领域，它通过计算机或专用处理设备，用数字方式去处理数字或符号所表示的序列，以得到更符合人们要求的信号形式。
传统的超声波检测用手工进行，操作人员凭借经验对探伤仪上显示的波形进行评定，有一定的主观性，缺乏对信号本身的解剖，无法从根本上求证信号与被测对象之间的必然联系。
为了能准确地提取出蕴涵于超声波信号中的信息，我们可以利用数字信号处理技术，从时域方面建立超声波信号的有限参数模型，从而将含在大量数据中的信息浓缩在有限个参数上。
基于现代数字信号处理技术的信号处理与应用随着科技的飞速发展，数字信号处理技术成为了现代科技领域中的重要组成部分。
数字信号处理技术在音频、图像、视频、通信等领域均有广泛的应用。
数字信号处理技术是分析、处理和重新合成数字信号的技术，它将信号分割为数字信号，采样和量化数字信号，并应用现代数学算法对其进行处理。
数字信号处理技术的应用可广泛应用于音频及图像处理、信号压缩和恢复、编码/解码、信号滤波和卷积、以及通信系统等方面。
一、信号的分析与处理数字信号处理技术旨在将信号中的信息提取出来，然后对其进行分析和处理。
数字信号处理技术包括信号采样和量化过程、数字滤波器的设计和应用、信号变换和傅里叶变换、形态学变换等。
信号采样是将模拟信号转化为数字信号的过程。
在数字信号处理中，需要将连续的模拟信号通过采样器转化为离散的数字信号。
信号量化是将模拟信号转化为用离散量表示的数字信号的过程。
信号量化减少了数字信号的存储空间，同时也会带来信号信息损失。
在数字信号处理中，滤波器是广泛应用的工具。
数字滤波器是基于数字信号的滤波器，其将数字信号中的高频或低频组件进行滤除或强化，从而改变数字信号的特性。
数字滤波器的常见类型包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
信号变换主要包括离散傅里叶变换和波形变换，其中傅里叶变换通常用于处理频率分析和频域滤波，而波形变换则用于处理时域信息，例如变换波形的幅度、振荡周期和时间间隔。
形态学变换是用于数字图像处理的重要方法，它通过对元素形态的变换，可以加强或弱化图像中所感兴趣的结构成分，从而产生特定的图像增强、分割、配准或者测量。
二、信号处理的应用1. 音频信号处理数字信号处理技术在音频信号处理方面有着广泛的应用。
数字音频为人们提供了更高质量的音乐体验。
数字信号处理技术多用于音频信号的降噪和增强，包括语音识别、人类听力模型、音频压缩等。
2. 图像处理在图像处理中，数字信号处理技术广泛应用于图像增强、滤波和压缩。
信号处理技术的研究及应用信号处理技术是一种将不同类型的信号转换为数字或模拟信号的技术。
这些信号包括声音、图像、视频和其他形式的数据。
由于计算机和数字处理技术的进步，信号处理技术已经成为强大的工具，并被广泛应用于各个领域。
本文将介绍信号处理技术的研究发展和应用。
一、信号处理技术的研究1. 数字信号处理技术数字信号处理技术是将信号转换成数字表示的技术。
它可以将模拟信号转换成数字信号，以进行数字信号处理。
数字信号处理技术重点是基于离散时间信号的系统和算法，通常采用数学算法来处理数字信号。
它具有高精度、高速度和稳定性的特点。
数字信号处理技术在通信、图像处理、音频处理、视频处理等领域都得到了广泛应用。
2. 语音信号处理技术语音信号处理技术是研究如何处理语音信号的技术。
它包括语音压缩、语音识别、语音合成等方面。
语音信号处理技术对语音传输质量的提高、语音识别的准确度、语音合成的自然度有很重要的作用。
它在通信、教育、医疗、司法等领域得到了广泛应用。
3. 数字图像处理技术数字图像处理技术是一种处理图像信号的技术。
它包括图像压缩、图像增强、图像分割、图像识别等方面。
数字图像处理技术可以广泛应用于医疗、军事、监控、安全等领域。
二、信号处理技术的应用1. 通信领域通信领域是使用最广泛的领域之一。
数字信号处理技术在通信中可以用于信号的编码、调制、解调等方面。
在移动通信、有线电视、卫星通信等领域中都得到了广泛应用。
2. 图像处理领域数字图像处理技术在医学、测量、安全、军事等领域得到了广泛应用。
例如，在医学成像方面，医生可以利用数字图像处理技术在医学影像上进行测量和诊断。
3. 音频处理领域语音信号处理技术在语音合成、语音识别、语音增强等方面都得到了广泛应用。
特别在语音识别领域，声学模型与语音识别引擎能够将语音信号转化成相应的文本，大大提高了语音识别系统的准确度，广泛应用在语音输入等场景中。
4. 控制领域信号处理技术在控制领域中也得到了广泛应用。
电气工程中现代信号处理技术的应用探究电气工程是一门应用科学，涵盖了广泛的领域，其中信号处理技术在电气工程中的应用愈发重要。
随着科技的快速发展，现代信号处理技术在电气领域中的应用也日益广泛。
本文将就电气工程中现代信号处理技术的应用进行探究。
一、引言信号处理是指对信号进行各种操作和分析的过程，旨在提取有用的信息或改善信号质量。
现代信号处理技术是在数学、电子学和计算机科学的基础上发展起来的，可以应用于电视、音频、雷达、生物医学、通信等众多领域。
二、信号处理技术在电力系统中的应用在电力系统中，信号处理技术被广泛应用于电能质量监测、故障检测与诊断以及保护与控制等方面。
1. 电能质量监测电能质量是指电力系统中电压、电流波形及其间的相位关系是否满足用户的需求。
通过信号处理技术可以对电能质量进行实时监测和分析，包括谐波分析、闪变监测、电能质量事件的记录和统计等。
这样可以帮助电力系统运营商及时发现和解决电能质量问题，保障用户的用电质量。
2. 故障检测与诊断信号处理技术在电力系统中的另一个重要应用是故障检测与诊断。
通过对电力系统中各种信号的实时监测和分析，可以快速发现潜在的故障，并进行有效的诊断和处理。
例如，通过对电流信号的频谱分析，可以定位故障点和判断故障类型，从而提高电力系统的可靠性和安全性。
3. 保护与控制信号处理技术还广泛应用于电力系统的保护与控制方面。
电力系统中的保护设备需要对各种信号进行采样和处理，以实时监测系统的状态并做出相应的保护动作。
通过对采集到的信号进行滤波、去噪、解调等处理，可以提高保护设备的准确性和响应速度，保障电力系统的安全稳定运行。
三、信号处理技术在通信领域中的应用通信领域是现代信号处理技术的另一个重要应用领域。
信号处理技术在通信领域中主要用于信号压缩、信道编码和解码、多址检测等方面。
1. 信号压缩信号压缩是将原始信号转换为较短的表示形式的过程，在不丢失重要信息的前提下减少信号的冗余。
信号压缩技术可以大幅度减少信号的存储和传输开销，提高系统的效率和可靠性。
现代信号处理方法及工程应用的研究班级：研1102 学号：2011020058 姓名：赵鹏飞摘要本文首先介绍了时频发展的基本概念和比较成熟的时频分析方法一一短时Fourier分析。
然后给出了实际转子振动信号的时频分析。
其次，介绍了二进小波分析，并应用二进小波分析实现了对透平压缩机信号的监测分析，得到了压缩机原始信号在不同频率段分解的细节信号和逼近信号。
用小波分析和谱分析相结合的方法对某国产电机的噪声进行了分析，找出了人的听闭不阅的几个高谱峰位置，进行了空气动力噪声计算，通过与理论计算结果进行对比分析，进一步找出了产生该频闻谱峰的几个原因。
第三，介绍了谐波小波和分形的基本原理。
对车辆的一般振动信号和复杂振动信号进行了分形分析。
第四，对车辆传动系的振动信号进行了检测分析与故障诊断。
首先对汽车传动系进行了模态测试与分析，然后对汽车传动系各部分在垂直方向上的相对振动幅值进行了测试与分析。
根据上述测试分析并综合其它因素得出了结论。
关键词:小波分析，分形，故障诊断，信号第一章绪论世界从本质上说是非线性的，线性是非线性的特殊情况:以非线性为特征的非线性科学是一门跨学科的综合性基础科学，旨在揭示非线性系统的共同性质、基本特征和运动规律。
当前研究非线性科学的主要工具有Fourier变换(STFT)、小波分析(Wavelet Analysis)、分形理论、人工神经网络等。
1.1时频分析的发展及应用Fourier分析方法的应用，使科学与技术研究领域发生了具大的变化，从而极大地推动了经济发展乃至社会变革，目前在信号处理与图象处理方面Fourier 变换是不可缺少的分析工具。
在机械设备状态监测与诊断系统中，应用最广泛也是最成功的就是基于Fourier变换的各种分析方法:许多在时域分析困难的问题，通过Fourier变换转换到频域即可一目了然，故障信号尤其如此。
但是用Fourier变换对信号处理后所得到的结果没有时间信息，这在信号不随时间改变时无疑是正确的，但当信号随时间不断变化时，这种频域中的结果就不能反映信号的实际情况了。
也就是说，基于Fourier变换的谱分析适用于时不变信号或叫做平稳信号。
另一方面，Fourier变换的结果反映信号在整个时域上的情况，对高频段的细化分析难以真正实现。
为解决以上问题，人们发展了Fourier分析方法并提出了许多新的分析手段和理论。
这主要表现在如下几个时频分析方法上。
1946年，D.Gabor对以往人们的时频分析方法进行了总结，给出了短时Fourier 分析的全面解释[1]，从而使时频分析得以实用化。
短时Fourier分析也叫加窗Fourier分析，其基本思想是用一个窗函数把分析时间局部化，其变换简写为STFT。
此后的研究得到很多科学家的重视，取得了许多研究成果:具有代表性的有两个，一个是1987年到1989年Mallat提出的多尺度分析的思想和他建立的Mallat塔形算法仁[2]。
这一算法在小波分析中的地位可以与FFT在Fourier变换中的算法相当。
另一个是1988年Daubechies构造的具有有限支集的正交小波基[3]由此以及此后的补充、完善，基本形成了小波理论的框架体系。
1.2现代信号处理方法及工程应用的现状与选题意义世界从本质上说是非线性的，线性是非线性的特殊情况。
以非线性为特征的非线性科学是一门跨学科的综合性基础科学，旨在揭示非线性系统的共同性质、基本特征和运动规律。
当前研究非线性科学的主要工具有Fourier变换(STFT)、小波分析(wallet Analysis)、分形理论、人工神经网络等。
本文的选题基于以下几个方面:一方面，近年来，许多机电类工程设备被大量超载、超时使用，由于用户的原因，导致在短期内出现故障。
但由于我国的实际情况，这些故障却直接影明着企业的声誉与经济效益。
据此，许多企业在保证产品设计上优化的同时，进行超负荷可靠性运行试验和检测分析，以确保自己产品的超载可靠性、安全性，提高产品的竞争力，占领更多的市场。
另一方面，为提高国产机电设备的国际市场竞争力，许多民用设备对振动噪声问题提出了越来越高的标准，同时，工业民品，像载货汽车、电机等，也提出了降低噪声、提高超载运行可靠性、减少使用故障率的要求。
再者，随着中小企业的迅速发展，一些生产周期短，新型号的产品很快就制造出来。
例如，轻型农用车更新换代较快，但是许多生产企业在车辆的动力学性能方面没有进行完善的计算分析和试验验证，只是借鉴同类汽车的情况进行类比取得数据。
当不作条件发生变化时(例换装不同的发动机、路面状况不佳等)，某些部件就会出现异常，特别是传动系出现故障，导致车辆不能正常工作。
这种情况在国产民用工业产品上时有发生，这极大地影响了此类企业的市场竞争力。
基于上述原因，本文在压缩机运行状态监控、电机降噪、车辆传动系故障问题上进行了一定的探讨。
第二章机械振动信号的时频分析2.1时频分析的基本概念在信号分析中，我们对信号的基本刻划，往往采取两种最基本的形式，即时域形式和频域形式。
把时间和空间作为自变量，而把信号的某一数字化特征作为因变量来描述信号是常用的方式。
此时，自变量所取范围我们统称为时域。
但是信号在固定时间或固定时间区域的孤立值本身没有多大意义。
因此，我们往往对信号作另一描述，即用它的Fourier变换来描述它的频率特性。
Fourier变换虽然能较好地刻划信号的频率特性，但几乎不能提供信号在时域上的任何信息、，这样我们就面临着这样一对矛盾:时域与频域的局部化矛盾，即我们想得到信号在时域上足够精确的信息，就得不到信号在频域上的信息，反之亦然。
为解决这一矛盾，需要寻找一种能同时反映信号的时变特性和频变特性的新方法。
1946年Gabor首先总结提出了短时Fourier分析的方法，也叫窗口Fourier分析方法，开创了时频分析的新领域。
其后，ville又把wigner在研究量子力学理论时提出的时频分布理论[5]。
为了刻画某一瞬时的信号特征，Papoulis在1977年提出了瞬时频率的概念:为解决这个问题，可以考虑采用一个曲面来描述信号的时间频率结构。
在数学上，这种做法相当于采用时间t和频率w作为变量构成的双变量函数。
相平面上的任何一个点都对应着时频表示T(t,w)的一个状态。
海森堡不准原理：采样定理：2.2模拟信号的STFT分析首先，我们给出几个不同模拟信号的STFT分析结果，如图所示该章所介绍的方法不管如何有效，都是建立在F。
盯ier变换的基础之上，所以都不能克服如前所述的Fourier变换的弱点。
下一章将讨论最近几年发展起来的优秀的时频分析方法—小波分析，并给出在振动信号分析监测中应用的若干研究结果[6]。
第三章二进小波分析方法及在机械信号分析中的应用在前面一章中，我们介绍了短时Fourier变换，短时Fourier变换是为克服一般谱分析中时间域无限大的缺点，给信号加上一个时间窗，使信号集中在现在这个窗中。
但是，所加的窗在时间轴上移动时，其大小不变。
对于非平稳信号、高频信号、高分辨率机器视觉以及语言和图象数据压缩等，这种大小不变的窗显然不能满足要求了。
80年代发展起来的小波分析方法解决了这个问题，它可以使我们“即看到森林，又看到树木”，即可用不同的分辨率来观察信号的概貌或细节，这就是小波变换中多分辨分析的思想。
在旋转机械状态监测与故障诊断中，小波分析的主要应用是对信号进行分析。
利用多分辨分析，可以在不同的分辨率下分析异常信号的细部特征。
也就是说，可以对信号在感兴趣的时段与频段进行时频局部化分析，这被称为数学分析上的“放大镜”和“显示微镜”[35]。
另一方面，小波变换可以正交地、无冗余且无泄漏地将信号分解到不同尺度(即不同分辨率)下的不同频道内进行多分辨观察。
这就保证了信号在不同的时频局部域中的真实性，同时这也为信号的重构不失真提供了保证。
本章首先介绍工程应用中小波分析的一些基本概念，然后介绍了目前比较成熟的二进小波变换，并把它应用到透平压缩机信号检测和电机噪声分析与诊断上。
3.1小波与小波函数给出一个基函数：如果使采样间隔增加一倍，则在相同时间内的采样点数减少一半，这时信号可表示为:此时，信号的数据量被压缩了一半。
而压缩后的信号之差可表达为而基函数是一个著名的小波函数—海尔(Harr)小波函数，如图所示：3.2二进离散小波变换在实际工程中，所采集的振动信号也是离散形式的实数域信号，所以为计算分析的可实现性，往往要把上面提到的连续小波及其变换进行离散处理。
目前人们所采用的离散方法是进行二进制离散。
这种离散化后的小波和相应的小波变换，分别称为二进小波和二进小波变换。
例如，由著名的Shannon基小波生成的小波函数[7]3.3谐波小波的基本概念从工程实际的角度给出介绍了二进小波的理论方法，使小波理论的概念和方法与旋转机械的工程实际联系在一起。
应用二进小波变换实现了对透平压缩机信号的监测分析，得到了压缩机原始信号在不同频率段分解的细节信号和逼近信号。
用小波分析和谱分析相结合的方法对某国产电机的噪声进行了分析，找出了人的听闭不悦的几个高谱峰位置。
找出了产生该频阐谱峰的几个原因，提出了避免产生该频阐谱峰的改进措施[8]。
第四章结论与展望4.1结论第一，介绍了时频分析的几个基本概念，包括时频表示与相平面、窗函数、测不准原理与采样定理。
介绍了比较成功的时频分析方法—短时Founer分析。
给出了实际转子振动信号的时频分析。
从中可以得出结论:短时F。
面er分析虽然方法相对简单，但却能充分体现出信号的时变谱特性。
第二，.从工程实际的角度给出介绍了二进小波的理论方法，使小波理论的概念和方法与旋转机械的工程实际联系在一起。
用二进小波分析技术对某风机厂的离心式高速压缩机在试车时的信号进行了二进小波分析，并在不同尺度下进行了分解，得到了压缩机原始信号在不同频率段分解的细节信号和逼近信号。
从压缩机不同频率段振动信号的瀑布分解图可以给出频率随时间变化的情况。
第三，针对国产电机听觉上感到噪声偏高的问题，选择某型号电机进行了噪声测试。
采用谱分析、小波分析等方法进行了分析，找出了人的听阐不悦的几个高谱峰位置。
进行了空气动力噪声计算分析。
通过与理论计算结果进行对比分析，进一步找出了产生频闭谱峰的几个原因，提出了避免产生该频阐谱峰的改进措施:(l)改变风扇叶片数或平衡盘导流孔数，避免风扇叶片数与平衡盘导流孔数在高频段产生公倍数，风扇叶片数应保持为奇数为好。
(2)选择合适的定子和转子沟槽数。
(3)改变风扇叶片数或平衡盘导流孔数，使它们的公倍数难以与定、转子的槽数在高频段产生公倍数。
第四，对传动系三壳进行了运行状态的动态强度测试与分析。
综合考虑其它因素影响，得出如下结论:(l)汽车传动系的固有频率较低，前5阶频率一般在130Hz以内，振动的主要影响是低频激励，包括发动机激励与路面激励。
