第1章随机过程的统计特征
1.1定义
1.1.1随机变量
1.1.2随机过程
1.2真实环境中的随机振动
1.3实验室的随机振动试验
1.4随机振动分析的方法
1.5瞬时值的分布
1.5.1概率密度
1.5.2分布函数
1.6高斯随机过程
1.7瑞利分布
1.8总体平均：穿越过程
1.8.1.n阶平均
1.8.2中心矩
1.8.3方差
1.8.4标准差
1.8.5自相关函数
1.8.6互相关函数
1.8.7自协方差
1.8.8协方差
1.8.9平稳性
1.9时域平均：伴随过程
1.9.1均值
1.9.2均方值一RMS值
1.9.3.n阶矩
1.9.4方差标准差
1.9.5偏度
1.9.6峭度
1.9.7峰值因子
1.9.8时域自相关函数
1.9.9自相关函数的特性
1.9.10相关区间
1.9.11互相关
1.9.12互相关系数
1.9.13各态历经
1.10统计分析(总体或区间)的重要性
1.11平稳信号和伪平稳信号
1.12主坚定义的汇总
1.13移动平均值
1.14平稳性检验
1.14.1逆排列检验(]RAT)
1.14.2游程检验
1.15冲击识别和(或)信号问题识别
1.16将振动信号分割战“事件”：信号样本的选择
1.17解释并考虑环境的变化
第2章随机振动的频域特征
2.1傅里叶变换
2.2功率谱密度
2.2.1需求
2.2.2定义
2.3幅值谱密度
2.4互功率谱密度
2.5随机过程的功率潜密度
2.6两个过程的互功率谱密度
2.7.PSD与相关函数之间的关系
2.8重谱特征
2.9定义
2.9.1宽带过程
2.9.2白噪声
……
第3章随机振动的均方根值
第4章功率谱密度的实用计算
第5章随机振动的时域统计特征
第6章随机振动峰值的概率分布
第7章极值统计
第8章单自由度线性系统的随机振动响应
第9章单自由度线性系统随机振动响应的特征
第10章单自由度线性系统的随机振动响应对阈值的首次穿越
附录cankwx
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