西安交通大学：《现代信号处理技术及应用》研究生课程教学大纲 Modern Signal Processing Techniques and Its Applications

西安交通大学研究生课程简介课程编码：012053课程名称：（中）现代信号处理技术及应用课程名称：（英）Modern Signal ProcessingTechniques andIts Applications学分数：2课内总学时数：40上机（实验）学时数：0课程内容简介：本课程讲授现代最新平稳和非平稳信号处理方法的基本原理和工程应用。内容包括各种信息集成方法、时频分析、小波理论、第二代小波变换、全息谱原理与技术、经验模式分解、Hilbert-Huang变换、数据融合与数据挖掘以及深度学习等各种信号处理方法。目的在于使学生掌握现代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，培养科学研究和工程应用的创新能力。先修课：机械工程测试技术、随机过程参考书目：1.MallatS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，20022．何正嘉等．机械设备非平稳信号的故障诊断原理及应用．高等

西安交通大学研究生课程简介 课程编码：012053 课程名称：（中）现代信号处理技术及应用 课程名称：（英）Modern Signal Processing Techniques and Its Applications 学分数：2 课内总学时数：40 上机（实验）学时数：0 课程内容简介： 本课程讲授现代最新平稳和非平稳信号处理方法的基本原理和 工程应用。内容包括各种信息集成方法、时频分析、小波理论、第二 代小波变换、全息谱原理与技术、经验模式分解、Hilbert-Huang 变换、 数据融合与数据挖掘以及深度学习等各种信号处理方法。目的在于使 学生掌握现代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，培养科学研究和工程应用的创新能力。 先修课: 机械工程测试技术、随机过程 参考书目： 1．Mallat 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 2．何正嘉等. 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，北京，20013.杨福生，小波变换的工程分析与应用：北京：科学出版社，19994．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执笔人：何正嘉、皆艳阳、曹宏瑞审定人：李兵

教育出版社, 北京, 2001 3．杨福生. 小波变换的工程分析与应用. 北京：科学出版社，1999 4．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 执笔人：何正嘉、訾艳阳、曹宏瑞 审定人：李兵

CourseCode:012053Course Name: Modern Signal Processing Techniquesand Its Applications2Credit:Teaching Hours: 40ExperimentalHours: 0Introduction:The course introduces the basic principle and engineer application ofthe latest processing methods for stationary and non-stationarysignals. Various information integration approaches, time-frequencyanalysis, wavelet theory, the second generation wavelet transform,holospectrumprincipleandtechnique,empirical modedecomposition, Hilbert-Huang transform, data fusion and datamining, deep learning and other various kinds of signal processingmethods will be discussed. The purpose of the course is to enablestudents tomasterthe basic principleofmultiplefrontier approachesin the field of modern signal processing and to understand theapplication of these methods in the engineering. Case studies arealso given to deepen students' understanding and to enable them toknowhowtousevariousmethodsassoonaspossible.The coursewill develop students' creative ability in scientific research and

Course Code: 012053 Course Name: Modern Signal Processing Techniques and Its Applications Credit: 2 Teaching Hours：40 Experimental Hours: 0 Introduction: The course introduces the basic principle and engineer application of the latest processing methods for stationary and non-stationary signals. Various information integration approaches, time-frequency analysis, wavelet theory, the second generation wavelet transform, holospectrum principle and technique, empirical mode decomposition, Hilbert-Huang transform, data fusion and data mining, deep learning and other various kinds of signal processing methods will be discussed. The purpose of the course is to enable students to master the basic principle of multiple frontier approaches in the field of modern signal processing and to understand the application of these methods in the engineering. Case studies are also given to deepen students’ understanding and to enable them to know how to use various methods as soon as possible. The course will develop students’ creative ability in scientific research and

engineering application.Required Course in Advance:Measurement Technology in Mechanical EngineeringStochasticProcessesReference:1. Stephane Mallat : A Wavelet Tour ofSignal Processing, SecondEdition.Beijing:China Machine Press,20022. He Z J, et al. Fault Diagnosis Principles of Non-stationarySignal and Applications to Mechanical Equipment. BeijingHigher Education Press, 2001.3. Yang Fusheng. Wavelet Transform Engineering Analysis and ItsApplication. Beijing: Science Press, 19994. Zhang Xianda, Bao Zheng. Non-stationary Signal Analysis andProcessing.Beijing:National Defense Industry Press,1998Writer :He Zhengjia, Zi Yanyang, Cao HongruiExaminer&Approver: LIBing

engineering application. Required Course in Advance: Measurement Technology in Mechanical Engineering Stochastic Processes Reference: 1. Stephane Mallat : A Wavelet Tour of Signal Processing, Second Edition. Beijing: China Machine Press,2002. 2. He Z J, et al. Fault Diagnosis Principles of Non-stationary Signal and Applications to Mechanical Equipment. Beijing: Higher Education Press, 2001. 3. Yang Fusheng. Wavelet Transform Engineering Analysis and Its Application. Beijing: Science Press, 1999. 4. Zhang Xianda, Bao Zheng. Non-stationary Signal Analysis and Processing. Beijing: National Defense Industry Press,1998. Writer : He Zhengjia, Zi Yanyang, Cao Hongrui Examiner & Approver : LI Bing

教学大纲计划学时40，其中课内38学时，学科前沿讲座2学时第一章绪论（4学时）介绍现代信号处理的内容和意义、信号的分类、现代信号处理的应用现状与进展，了解并初步掌握非平稳信号处理和信号的正交分解，以及信号处理的内积运算与基函数的特性与选择。第二章信号的时域及频域分析（3学时）介绍信号的预处理、滤波处理、采样与混频、采样长度与分辩率。掌握时域统计分析、时域指标参数及其应用；信号相关的概念，自相关函数和互相关函数及其工程应用。信号的频谱和快速傅里叶变换(FFT)算法及应用、功率谱密度函数和频谱分析的工程应用；信号的相干函数及工程应用；频谱细化分析(ZOOM-FFT)；倒频谱(Cepstrum)分析及应用；信号调制与解调分析；时间序列建模与自回归谱分析：全息谱理论（二维和三维）和方法及其工程应用。第三章非平稳信号处理方法（6学时）了解非平稳信号的特点，掌握短时傅里叶变换、小波变换、多分辨分析及其工程意义、正交小波基的构造与信息独立化的提取、小波包信号分解与频带能量监测。介绍工程应用，包括：轧钢机振动分析；大型矿山电铲提升系统振动分析；压缩机齿轮箱轴瓦监测诊断；汽轮发电机组轴瓦松动故障诊断；高压透平蒸汽激振分析

教学大纲 计划学时 40，其中课内 38 学时，学科前沿讲座 2 学时 第一章 绪论（4 学时） 介绍现代信号处理的内容和意义、信号的分类、现代信号处理的 应用现状与进展，了解并初步掌握非平稳信号处理和信号的正交分解， 以及信号处理的内积运算与基函数的特性与选择。 第二章 信号的时域及频域分析（3 学时） 介绍信号的预处理、滤波处理、采样与混频、采样长度与分辩率。 掌握时域统计分析、时域指标参数及其应用；信号相关的概念，自相 关函数和互相关函数及其工程应用。信号的频谱和快速傅里叶变换 (FFT)算法及应用、功率谱密度函数和频谱分析的工程应用；信号的 相干函数及工程应用；频谱细化分析(ZOOM-FFT)；倒频谱(Cepstrum) 分析及应用；信号调制与解调分析；时间序列建模与自回归谱分析； 全息谱理论（二维和三维）和方法及其工程应用。 第三章 非平稳信号处理方法（6 学时） 了解非平稳信号的特点，掌握短时傅里叶变换、小波变换、多分 辨分析及其工程意义、正交小波基的构造与信息独立化的提取、小波 包信号分解与频带能量监测。介绍工程应用，包括：轧钢机振动分析； 大型矿山电铲提升系统振动分析；压缩机齿轮箱轴瓦监测诊断；汽轮 发电机组轴瓦松动故障诊断；高压透平蒸汽激振分析

第四章连续小波变换及其工程应用（6学时）讲授典型的三类连续小波变换：1）谐波小波的定义及正交性、快速算法、小波分形技术原理、谐波小波轴心轨迹阵列的实现及其不规则度描述；2）Laplace小波及其特性、Laplace小波基函数相关滤波及其及其应用实例；3)Hermitian连续小波变换与信号奇异性识别、Hermitian连续小波变换及分解结果的表达方式、齿轮箱止推夹板端面摩擦故障分析实例。第五章基于第二代小波变换的信号处理（4学时）第二代小波变换原理、预测器系数计算方法、更新器系数计算方法、第二代小波尺度函数和小波函数特性、第二代小波包分解和重构算法及滚动轴承损伤定量识别方法、亢余第二代小波分解与重构过程构造及其工程应用。第六章基于EMD的时频分析方法及其应用（4学时）EMD 的基本理论和算法、基于EMD的Hilbert变换(HHT)的基本原理和算法、局部均值的求解和端点效应处理方法、基于EMD的Laplace小波结构模态参数识别方法研究、EMD方法在机车轮对轴承损伤定量识别和烟气轮机摩擦故障诊断等方面的应用。第七章数据融合与数据挖掘（5学时）数据融合概述、数据融合基本概念、数据融合模型及技术、数据融合技术的应用案列；数据挖掘概述、数据挖掘的基本概念、数据挖掘的典型模型、数据挖掘的应用案例分析。讨论课：现代信号处理技术的应用分析及讨论（6学时）

第四章 连续小波变换及其工程应用（6 学时） 讲授典型的三类连续小波变换：1）谐波小波的定义及正交性、 快速算法、小波分形技术原理、谐波小波轴心轨迹阵列的实现及其不 规则度描述；2）Laplace 小波及其特性、Laplace 小波基函数相关滤 波及其及其应用实例；3）Hermitian 连续小波变换与信号奇异性识别、 Hermitian 连续小波变换及分解结果的表达方式、齿轮箱止推夹板端 面摩擦故障分析实例。 第五章 基于第二代小波变换的信号处理（4 学时） 第二代小波变换原理、预测器系数计算方法、更新器系数计算方 法、第二代小波尺度函数和小波函数特性、第二代小波包分解和重构 算法及滚动轴承损伤定量识别方法、冗余第二代小波分解与重构过程 构造及其工程应用。 第六章 基于 EMD 的时频分析方法及其应用（4 学时） EMD 的基本理论和算法、基于 EMD 的 Hilbert 变换(HHT)的基本 原理和算法、局部均值的求解和端点效应处理方法、基于 EMD 的 Laplace 小波结构模态参数识别方法研究、EMD 方法在机车轮对轴承 损伤定量识别和烟气轮机摩擦故障诊断等方面的应用。 第七章 数据融合与数据挖掘（5 学时） 数据融合概述、数据融合基本概念、数据融合模型及技术、数据 融合技术的应用案列；数据挖掘概述、数据挖掘的基本概念、数据挖 掘的典型模型、数据挖掘的应用案例分析。 讨论课：现代信号处理技术的应用分析及讨论（6 学时）

讲述深度学习算法（卷积神经网络等）基本原理以及Python语言编程的基础知识；开展跟科研内容相关的数据处理方案设计、方案对比分析等；开展算法创新、编程实现、数据分析及结果评价等；总结各种信号处理方法在未来科研过程中的应用、分析讨论方法不足及发展前景。补充：学科前沿讲座（2学时）讲述复杂机械设备状态监测、故障诊断、运行安全维护理论与方法的最新进展和发展趋势，内容每年动态更新

讲述深度学习算法（卷积神经网络等）基本原理以及 Python 语言 编程的基础知识；开展跟科研内容相关的数据处理方案设计、方案对 比分析等；开展算法创新、编程实现、数据分析及结果评价等；总结 各种信号处理方法在未来科研过程中的应用、分析讨论方法不足及发 展前景。 补充：学科前沿讲座（2 学时） 讲述复杂机械设备状态监测、故障诊断、运行安全维护理论与方 法的最新进展和发展趋势，内容每年动态更新