振动信号常用来反映机械运行过程中的状态信息,振动信号准确有效的采集对机械设备状态监测和故障诊断有重要的意义。高频率采集的振动信号包含丰富的频率成分,时域分辨率高,广泛应用于工程实际中,但是时域分辨率提升的同时将导致频域分辨率的下降。由于时域和频域对采样频率需求的不同,为了解决时域分辨率和频域分辨率互相矛盾的问题,本文设计了一种基于分段线性插值的振动信号重采样方法,通过模拟信号和实验信号的验证,表明该方法在结构简洁性、计算速度和频谱准确度方面具有一定的优势。在重采样过程中镜像和频谱混叠问题是不可忽视的,解决方法是通过低通滤波器滤除高频成分。有限长单位冲激响应滤波器(Finite Impulse Response,FIR)具有线性相位特性,可以保证滤波后时域波形不失真。频率抽样法是滤波器设计中的主要方法,可以在频域上直接对滤波器进行设计,适合最优化设计,进而使滤波器的性能达到最优。本文利用改进遗传算法对FIR滤波器设计过程进行了优化,使滤波器的阻带衰减相较于查表法有明显提升。旋转机械的转速是机械运行过程中的重要参数。对于没有配置专门的转速通道的采集器,需要用软测量方法进行转速测量。本文基于波形转换原理设计了一种软测量方法。在不同信噪比和不同转速情况下对本文方法进行了验证,表明该方法在一定信噪比范围内具有较高的测量精度,并且对转速变化的敏感度较小,说明该方法是有效的。