摘要：Spectra Quest, Inc.计划出版一系列关于机械故障诊断方面的先进信号处理技术的科技文章。本文是第一篇时-频分析技术文章。通常的，从旋转机械得来的声音和振动信号是时变的，因为这些信号与旋转速度强相关，即使在宏稳定状态也不是常量。最常用的信号处理方法——傅立叶分析只适合于静态信号，因此就需要发展时-频联合分析。本文主要介绍了线性和二次的时-频分析方法，并对这些算法的特点进行了比较，然后对不同的应用总结了几条选择合适方法的规则。最后重点介绍了几个关于时-频分析方法在机械故障诊断中成功应用的实例。

1. 引言
对科研人员来说，研发期的系统看做一个黑箱。一般情况下可以通过分析系统的输出信号来获取有用信息。因此，信号处理技术是提取系统的信息和特征的不可或缺的利器。最近几十年开发出来很多新的信号技术，其中一部分已经成功应用到了机械故障诊断上。小波变换，快速傅立叶变换，Gabor展开, 维纳-维尔分布(WVD), 倒频谱、双谱、相关法、高分辨谱估计、统计分析等都是当今研究的热点。对于特定的问题如何选择合适的方法就变成一个有趣的问题。Spectra Quest公司准备出版一系列在机械故障诊断中关于高级信号处理技术应用的技术文章。为了简单一些，不考虑技术背后的理论。这些技术文档重点放在工业应用上的实例上。针对每一个技术，都会讨论其优缺点以及应用场合，并对相关技术进行比较。