离散频谱校正理论在无噪声情况下可大幅度提高谐波信号的参数校正精度,但实际工程应用中由于噪声信号的存在,各种离散频谱校正理论的校正精度都受到了影响,有时甚至无法使用。研究如何减少实测信号中包含的随机噪声对校正精度的影响,提高各种离散频谱校正技术的抗噪性能成为一个急需解决的问题。对在用车辆进行在线故障诊断和监测是减小事故、提高车辆使用性能的有效手段,通过研究离散频谱校正理论的抗噪性能,并将其应用于发动机转速的测量及汽车变速器滚动轴承故障诊断中,有助于提高车辆故障诊断的精度和有效性。针对能量重心校正法和FFT+FT连续细化分析傅立叶变换法这两种校正方法的特点,从理论上系统研究了采用这两种方法进行参数校正时引入误差的原因,提出了相应的改进算法或评价指标。对于能量重心法,通过研究窗谱函数和参与校正的谱线条数对其校正精度的影响,提出了四点能量重心校正法,并从理论上推导了高斯白噪声背景下四点能量重心校正法的频率、幅值和相位校正公式。对于FFT+FT连续细化分析傅立叶变换法,通过研究其引入噪声前后估计误差的影响因素,得出其引入噪声后的最大频率估计误差不再与细化倍数成反比的结论,从理论上推导了高斯白噪声背景下FFT+FT连续细化分析傅立叶变换法的最大频率估计误差,并在此基础上理论给出了不同信噪比下对应的最优细化倍数。在以上研究成果的基础上,对常用的四种参数估计方法:比值校正法、相位差法、能量重心法以及FFT+FT连续细化分析傅立叶变换法的参数估计精度进行了比较,该结论为工程中根据实际需要选择合适的校正方法和校正参数提供了理论依据。将所研究的离散频谱校正理论应用到发动机转速高精度测量及汽车变速器滚动轴承故障诊断中。针对现有发动机转速测量系统的缺点,提出了一种基于振动和离散频谱校正技术的汽车发动机转速测量新方法,该方法借助于所研究的四点能量重心校正法及自相关的原理,可以在无需预知发动机缸数的前提下快速和精确地识别出发动机转速。台架实验和实车测量都证明了该算法的有效性。通过一系列的滚动轴承基础实验,总结了一套基于离散频谱校正技术的滚动轴承故障诊断实用技术,提高了滚动轴承故障诊断的精度,并在汽车变速器故障诊断中得到了有效的应用。