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  课程名称(中文):信号处理技术学分数:2学分
 
  课程名称(英文):Signal Processing Techniques课内学时数:32(最低要求)实验时数:4小时课外学时数:4 (最低要求)
 
  教学方式:课堂授课+(实验、讲座)
 
  教学要求:
 
  全部课程共40学时,课程结束后进行考试记分。
 
  课程内容简介500字以内):
 
  本课程讲授现代平稳和非平稳信号处理技术的基本原理和工程应用。内容包括信号的时域分析、频域分析、全息谱分析、循环平稳信号分析、时频分析、小波及第二代小波变换、经验模式分解等。开设齿轮、轴承、旋转机械、裂纹梁的动态分析与故障诊断实验。目的在于使学生掌握信号处理领域中多种前沿方法的原理,了解这些方法在工程领域中的应用。通过实验和案例介绍,使学生加深理解并尽快掌握对各种方法的运用技能,培养科学研究创新能力。
 
  课程大纲(具体到章、节、小节):
 
  第一章绪论
 
  11 现代信号处理的内容和意义
 
  12 信号的获取与分类
 
  1.2.1 确定性信号
 
  1.2.2 随机信号
 
  13 非平稳信号处理和信号的正交分解
 
  1.3.1 非平稳信号处理
 
  1.3.2 信号的正交分解
 
  14 信号处理的内积与基函数
 
  15 现代信号处理的应用现状与进展
 
  第二章信号的时域分析
 
  21 信号的预处理
 
  2.1.1 信号的滤波处理
 
  22 信号的采样
 
  2.2.1 采样与混频
 
  2.2.2 量化与误差
 
  2.2.3 函数或泄漏
 
  2.2.4 采样长度与分辩率
 
  23 时域统计分析
 
  2.3.1 时域指标参数
 
  2.3.2 参数指标的应用
 
  24 相关分析及应用
 
  2.4.1 相关的概念
 
  2.4.2 自相关函数及其应用
 
  2.4.3 互相关函数及其应用
 
  第三章信号的频域分析
 
  31 频谱信号的频谱和FFT算法(及应用)(含高精度FFT
 
  3.1.1傅里叶级数与离散频谱
 
  3.1.2 傅里叶变换与连续频谱
 
  3.1.3 离散傅里叶变换(DFT
 
  3.1.4 快速傅里叶变换
 
  3.1.5 FFT的校正算法
 
  3.1.6 确定性信号的傅里叶谱分析
 
  3.1.7 功率谱密度函数
 
  3.1.8 频谱分析的工程应用
 
  32 相干分析及应用
 
  3.2.1 相干函数的概念
 
  3.2.2 相干函数的工程应用
 
  33 频谱细化分析(ZOOM-FFT
 
  3.3.1 频谱细化的概念
 
  3.3.2 复调制细化分析的原理
 
  3.3.3 复调制细化分析的应用
 
  34 倒频谱(Cepstrum)分析及应用
 
  3.4.1 倒频谱的数学描述
 
  3.4.2 倒频谱与解卷积
 
  3.4.3 倒频谱的应用
 
  35 信号调制与解调分析
 
  3.5.1 实信号的复信号表示
 
  3.5.2 Hilbert变换
 
  3.5.3 Hilbert解调原理
 
  3.5.4 离散信号的Hilbert变换及解调
 
  3.5.5 信号解调分析的应用
 
  36 时间序列建模与自回归谱分析
 
  3.6.1 谱估计原理及常见的参数模型
 
  3.6.2 AR模型的建立
 
  3.6.3 AR模型阶次的确定
 
  3.6.4 AR谱估计及应用
 
  第四章循环平稳信号分析
 
  41 循环平稳信号的定义
 
  42 信号的循环统计量
 
  4.2.1 循环统计量定义
 
  4.2.2 一阶循环统计量——循环均值
 
  4.2.3 二阶循环统计量——循环自相关函数
 
  4.2.4 功率谱密度函数
 
  43 基于二阶循环统计量的仿真信号解调分析
 
  4.3.1 信号的解调分析
 
  4.3.2 载波调频信号的解调
 
  4.3.3 多调制源调幅信号的解调
 
  4.3.4 多载波调幅信号的解调
 
  4.3.5 循环相关解调法识别信号有用信息和混频信息的规律
 
  44 循环平稳信号处理的工程应用
 
  4.4.1 齿轮箱摩擦故障分析与诊断
 
  4.4.2 滚动轴承损伤故障分析与诊断
 
  4.4.3 往复机械的运行状态特征提取
 
  第五章非平稳信号处理方法
 
  51 短时傅里叶变换
 
  52 小波变换
 
  5.2.1 多分辨分析及其工程意义
 
  5.2.2 正交小波基的构造与信息独立化的提取
 
  53 小波包信号分解与频带能量监测
 
  54 工程应用
 
  5.4.1 轧钢机振动分析
 
  5.4.2 大型矿山电铲提升系统振动分析
 
  5.4.3 压缩机齿轮箱轴瓦监测诊断
 
  5.4.4 汽轮发电机组轴瓦松动故障诊断
 
  5.4.5 高压透平蒸汽激振分析
 
  第六章连续小波变换及其工程应用
 
  61谐波小波变换及其工程应用
 
  6.1.1谐波小波的定义及正交性
 
  6.1.2 Newland快速算法
 
  6.1.3 谐波小波时频图
 
  6.1.4 谐波小波滤波
 
  6.1.5 谐波小波应用举例
 
  6.1.6 小波分形技术原理
 
  6.1.7 离散信号盒维数的计算
 
  6.1.8 谐波小波轴心轨迹阵列的实现及其不规则度描述
 
  62 Laplace小波特征波形相关滤波
 
  6.2.1 Laplace小波及其特性
 
  6.2.2 Laplace小波基函数相关滤波
 
  6.2.3 应用实例
 
  63 Hermitian连续小波变换与信号奇异性识别
 
  6.3.1 机械故障诊断中的奇异性
 
  6.3.2 小波变换对信号奇异性检测的基本原理
 
  6.3.3 Hermitian小波的定义及特性研究
 
  6.3.4 Hermitian连续小波变换及分解结果的表达方式
 
  6.3.5 模拟信号分析-含有微弱准脉冲的正弦信号奇异性识别
 
  6.3.6 应用实例-齿轮箱止推夹板端面摩擦故障分析
 
  第七章基于第二代小波变换的信号处理
 
  71 第二代小波变换原理
 
  72 预测器和更新器
 
  7.2.1 预测器系数计算方法
 
  7.2.2 更新器系数计算方法
 
  7.2.3 预测器和更新器系数特性
 
  7.2.4 第二代小波尺度函数和小波函数特性
 
  73 第二代小波包分析
 
  7.3.1 第二代小波分解和重构算法
 
  7.3.2 滚动轴承损伤定量识别方法
 
  7.3.3 工程应用
 
  74 冗余第二代小波变换
 
  7.4.1 冗余预测器和更新器的设计算法
 
  7.4.2 冗余第二代小波分解与重构过程构造
 
  7.4.3 降噪阈值选取
 
  7.4.4 工程应用
 
  第八章基于EMD的时频分析方法及其应用
 
  81 基于EMD的时频分析方法基本理论和算法
 
  8.1.1 基本概念
 
  8.1.2 EMD方法的基本原理
 
  8.1.3 EMD方法的完备性和正交性
 
  8.1.4 基于EMD的希尔伯特变换(HHT)的基本原理和算法
 
  8.1.5 局部均值的求解和端点效应的解决
 
  82 基于经验模式分解的Laplace小波结构模态参数识别方法研究
 
  8.2.1 模态参数识别方法简介
 
  8.2.2 基于EMDLaplace小波模态参数识别方法
 
  8.2.3 应用实例
 
  83 经验模式分解方法在机械设备故障诊断中的应用
 
  8.3.1 机车轮对轴承损伤定量识别方法
 
  8.3.2 诊断实例
 
  参考教材名称:何正嘉,张西宁,訾艳阳.《现代信号处理技术及应用》,2006,西安交通大学出版社。
 
  主要参考书:
 
  1、张贤达,保铮.非平稳信号分析与处理.北京:国防工业出版社,1998
 
  2、杨福生.小波变换的工程分析与应用.北京:科学出版社,1999
 
  3Mallat SA Wavelet Tour of Signal ProcessingSecond EditionAcademic PressUSA1999
 
  4Mallat S 著,杨力华等译.信号处理的小波导引(第二版).北京,机械工业出版社,2002
 
  5、何正嘉,訾艳阳等著.机械设备非平稳信号的故障诊断原理及应用.高等教育出版社,2001
 
  预修课程(最低要求):机械工程测试技术
 
  适用专业:机械学院、能动学院、电气学院各有关专业。
 
  
 

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