测试信号处理与分析

第1章 绪论
　1.1 测试信号及其分类
　1.2 测试信号处理及分析的主要目的
　1.3 测试信号处理与分析的基本方法
　1.4 本教材的特点与学习方法
第2章 测试信号的误差分析与预处理
　2.1 测量不确定度及其表示方法
　2.2 动态不确定度的估计
　2.3 粗大误差的判断与处理
　2.4 趋势项的去除
　2.5 野值、跳点的剔除与补正
　参考文献
第3章 测试信号的时域分析与处理
　3.1 信号时域特征的获取方法第1章 绪论
　1.1 测试信号及其分类
　1.2 测试信号处理及分析的主要目的
　1.3 测试信号处理与分析的基本方法
　1.4 本教材的特点与学习方法
第2章 测试信号的误差分析与预处理
　2.1 测量不确定度及其表示方法
　2.2 动态不确定度的估计
　2.3 粗大误差的判断与处理
　2.4 趋势项的去除
　2.5 野值、跳点的剔除与补正
　参考文献
第3章 测试信号的时域分析与处理
　3.1 信号时域特征的获取方法
　3.2 信号与数据的插值方法
　3.3 信号与数据的拟合方法
　3.4 数值微分和数值积分
　3.5 时域信号的平滑与建模
　参考文献
第4章 测试信号的频谱分析
　4.1 信号频谱的形式与物理意义
　4.2 频谱分析的作用与频谱求取方法
　4.3 信号频谱的数字计算
　4.4 快速傅里叶变换（FFT）的应用
　4.5 频谱的数字细分方法（Chirp算法）
　4.6 随机信号的功率谱估计（计算）
　4.7 信号的倒频谱分析
　参考文献
第5章 信号的相关分析
　5.1 信号相关分析的主要任务
　5.2 互相关函数
　5.3 自相关函数及其性质
　5.4 维纳欣钦（WienerKhintchine）定理
　5.5 互谱密度函数与互相干函数
　5.6 相关量的数字计算
　5.7 相关分析在工程测试中的应用
　参考文献
第6章 信号滤波
　6.1 滤波器基本知识
　6.2 模拟滤波器简介
　6.3 数字滤波技术及其应用
　6.4 数字滤波的Matlab实现
　参考文献
第7章 现代滤波技术及信号重构简介
　7.1 已知信号的*佳滤波——匹配滤波
　7.2 随机信号的*佳滤波（Ⅰ）——维纳滤波
　7.3 随机信号的*佳滤波（Ⅱ）——卡尔曼滤波
　7.4 乘积和卷积噪声的滤波问题
　7.5 动态系统的补偿和信号重构
　参考文献
第8章 信号处理新技术简介
　8.1 小波分析原理
　8.2 人工神经网络（ANN）简介
　8.3 名词注释
参考文献信息