动态信号分析仪一直是声学测试、旋转机械测试、噪声和振动分析、模态分析以及电子设计的主要工具,广泛用于航空航天、军事、机械、医疗等领域,并且在信号处理、声学测试、振动信号分析、故障诊断等领域发挥着重要的作用。本文主要研究声学信号及旋转机械振动信号的分析处理算法,并用软件方式进行实现。由于声学信号频率范围较宽,频谱复杂,包含多种不同频率的信号分量,且各频率分量包含的能量也不同,为了便于观察,通常采用倍频程分析方法。倍频程分析方法是将整个声音频带划分为很多个连续的子频带,分别计算每一个子频带内的频谱,汇总得到整个频带的分析结果。针对传统倍频程分析方法的不足,结合多抽样率信号处理理论,实现对声学信号高精度、实时性强的倍频程分析方法。倍频程分析结果可通过功率谱、声压级图、瀑布图等多种方式进行显示。对于旋转机械产生的振动信号,在大多数情况下,尤其是在机械设备加速或者降速阶段,产生的是非平稳信号,其频率与转速密切相关。传统的傅里叶变换方法已不再适用,而应该采用针对旋转机械的阶次分析方法。对比目前国内外的阶次分析方法并结合实际项目需求,选择计算阶次跟踪方法作为本文采用的主要研究方法,用于实现阶次谱。阶次谱揭示的是振动信号在一段时间内的阶次与幅值的关系,并且隐藏了转速信息,展示的是信号的整体特征,基于对观察不同转速下阶次谱的变化情况以及某一阶次的幅值变化趋势的需求,实现了基于短时傅里叶变换的转速谱阵研究。为了观察特定阶次分量在不同转速下的幅值变化情况,实现了基于Vold-Kalman滤波的阶次跟踪技术。最后,本文在已经搭建好的动态信号分析仪平台上对倍频程和阶次分析方法进行了测试,验证结果表明倍频程分析方法可对声信号进行高精度的实时分析,阶次分析方法可实现对旋转机械振动信号的阶次谱、转速谱阵以及阶次跟踪等分析。