本書主要研究旋轉機械故障信號處理與診斷方法，內容包括旋轉機械振動信號描述、短時傅里葉變換、小波降噪方法、旋轉機械故障信息獨立化提取方法、遺傳神經網絡的旋轉機械故障診斷方法以及傳感器信息融合方法。主要研究思路為：先通過傳感器獲取振動信號，利用小波、雙樹復小波、EMD、LMD變換等現(xiàn)代信號處理方法對非線性、非平穩(wěn)信號進行降噪并重構；然后對獲得的混合信號進行盲源分離，提取特征信息；最后應用信息融合技術，包括遺傳算法優(yōu)化神經網絡、D-S證據(jù)理論等方法，進行旋轉機械故障模式識別。為了便于讀者參考，還將系統(tǒng)性理論與工程實例相結合，并配有相應的MATLAB程序。
本書可作為高等院校機械工程、測控技術與儀器以及相關專業(yè)高年級本科生、研究生的教材或參考書，也可供從事機械設備故障診斷和檢測以及信號處理的廣大科研技術人員使用。