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Luo Gaoyong 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030410092

商品编码：29288893514

包装：平装

出版时间：2014-07-01

基本信息

书名：Wavelets in Engineering Applications

定价：78.00元

作者：Luo Gaoyong

出版社：科学出版社

出版日期：2014-07-01

ISBN：9787030410092

字数：

页码：

版次：5

装帧：平装

开本：32开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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目录

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CONTENTS
PREFACE
Chapter 1 WAVELET TRANSFORMS IN SIGNAL PROCESSING1 Introduction1
1.1 The continuous wavelet transform2
1.2 The discrete wavelet transform3
1.3
1.4 The heisenberg uncertainty principle and time-frequency depositions5
1.5 Multi-resolution analysis5
1.6 Some important properties of wavelets6
1.6.1 Compact support 6
Rational coe.cients 6
1.6.2
1.6.3 Symmetry 6
Smoothness 6
1.6.4
1.6.5 Number of vanishing moments 7
1.6.6 Analytic expression 7
1.7 Current fast WT algorithms7
1.7.1 Orthogonal wavelets 7
1.7.2 Semiorthogonal (nonorthogonal) wavelets 8
1.7.3 Biorthogonal wavelets 8
1.7.4 Wavelet packets 9
Harmonic wavelets9
1.7.5
Discussion9
1.8 REFERENCES10
Chapter 2 SYSTEM MODELLING12
Introduction12
2.1
2.2 The underlying principle of Fourier harmonic analysis13
2.3 Autocorrelationwaveletalgorithm14
2.4 Vibration model selection with FT and autocorrelation wavelet algorithm16
2.5 Coe.cients estimation with least-squares algorithm17
Results and discussion19
2.6
2.7 Conditionmonitoringofbearing23
2.8 Concluding remarks28
REFERENCES28
Chapter 3 CONDITION MONITORING 30
3.1 Wavelet analysis30
3.2 Filterdesignandfastcontinuouswaveletalgorithm32
3.3 Small defect detection of bearing37
3.3.1 Speci.c frequency ranges monitoring 39
3.3.2 Signi.cant and natural frequencies monitoring 39
3.4 Concluding remarks41
REFERENCES42
Chapter 4 PROCESS CONTROL43
Introduction43
4.1
4.2 Vibration and surface quality44
4.2.1 Theoretical calculation of surface quality 44
4.2.2 Vibration during machining 46
4.3 Adaptive spline wavelet algorithm 47
4.3.1 Battle-Lemari′e wavelet .lter design 47
4.3.2 Arbitrary .ne time-scale representation 49
4.3.3 Adaptive frequency resolution deposition 51
4.4 Methodologyofexperiment53
Results and discussions55
4.5
4.5.1 Experimental results 55
Discussions 63
4.5.2
4.6 Concluding remarks64
REFERENCES65
Chapter 5 VIBRATION ANALYSIS 67
Introduction67
5.1
5.2 Machining process vibration68
5.3 Wavelet algorithm with cross-correlation69
5.4 Experimentalset-up71
5.5 Experimental results73
Discussion77
5.6
5.7 Concluding remarks79
REFERENCES80
Chapter 6 AUDIO CODING 82
Introduction82
6.1
6.2 DSP Implantation of lifting wavelet transform 84
6.3 Embedded coding and error resilience88
6.4 Results of experiment and simulation91
Conclusions93
6.5 REFERENCES94
Chapter 7 IMAGE QUALITY MEASUREMENT 96
Introduction96
7.1
7.2 Waveletanalysisandtheliftingscheme98
7.3 Image quality evaluation102
7.3.1 Image noise analysis 104
7.3.2 Image sharpness analysis105
7.3.3 Image brightness analysis 106
7.3.4 Image contrast analysis 106
7.3.5 Image MTF analysis 107
7.3.6 Image quality quanti.cation and classi.cation 107
7.3.7 Optimisation of weighting coe.cients 108
7.4 Experimental results and discussions110
Conclusions118
7.5 REFERENCES119
Chapter 8 IMAGE DENOISING 121
Introduction121
8.1
8.2 Fast lifting wavelet analysis123
8.3 Noise reduction with wavelet thresholding and derivative .ltering127 General noise reduction 127
8.3.1 Fine noise reduction 128
8.3.2
8.4 Experimental results and discussions131
Conclusions135
8.5 REFERENCES135
Chapter 9 WIRELESS POSITIONING 138
Introduction138
9.1
9.2 Wavelet notch .lter design140
9.3 System model and narrowband interference detection145
9.4 Experimental results and discussions147
Conclusions155
9.5
REFERENCES155
Chapter 10 POWER LINE MUNICATIONS157
Introduction157
10.1
10.2 Multicarrier spread spectrum system162
10.3 Carrier frequency error estimation and pensation169
10.4 Time-frequency analysis of noise170
10.5 Noise detection and .ltering175
10.6 Experimental results and discussions178
Conclusions183
10.7 REFERENCES184

作者介绍

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文摘

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序言

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《信号分析与处理的新视界：傅立叶变换到小波变换》 引言 在科学技术飞速发展的今天，信息以爆炸式的速度增长，如何有效地捕捉、分析和理解这些海量数据，成为一项至关重要的任务。从语音信号的识别到医学影像的增强，从地震波的探测到金融市场的预测，信号分析与处理渗透到我们生活的方方面面。长期以来，傅立叶变换以其强大的频率域分析能力，在信号处理领域占据着核心地位。它能够将一个信号分解为一系列不同频率的正弦和余弦波的叠加，从而揭示信号的整体频率构成。然而，在处理非平稳信号，即信号的频率随时间变化的信号时，傅立叶变换的局限性也逐渐显现。它只能提供信号在整个时间段内的平均频率信息，而无法精确地指出信号在某个特定时间点上包含哪些频率成分。这就像一个只看到整张照片色调分布，却无法得知照片哪个局部有红色斑点的工具。 正是为了克服傅立叶变换在时域和频域分辨率上的固有矛盾，小波变换应运而生，为信号分析与处理开辟了全新的视角。它不再仅仅关注信号的整体频率构成，而是能够同时在时间和频率两个维度上进行分析。小波变换就像一个具有“放大镜”功能的工具，可以放大信号的局部区域，并在不同的尺度（相当于不同的频率分辨率）上观察信号的细节。这种“时频局部化”的能力，使得小波变换在处理非平稳信号、分析瞬态特征、以及信号去噪、压缩等方面展现出无可比拟的优势。 本书正是致力于为读者构建一个从经典傅立叶变换到现代小波变换的完整知识体系，深入浅出地阐述它们的数学原理、核心思想以及在工程实践中的广泛应用。我们期望通过本书的学习，读者能够深刻理解信号分析与处理的演进历程，掌握分析和解决复杂工程问题的新型工具，并为进一步探索更前沿的信号处理技术打下坚实的基础。 第一章 傅立叶变换的基石：时域与频域的桥梁 本章我们将回顾信号分析的经典基石——傅立叶变换。我们将从离散时间傅立叶变换（DTFT）和离散傅立叶变换（DFT）出发，深入理解其数学定义和性质。我们将探讨傅立叶级数（FS）和傅立叶变换（FT）在连续信号分析中的作用，并着重分析傅立叶变换在揭示信号的周期性和频率成分方面的强大能力。 傅立叶级数与傅立叶变换： 学习如何将周期信号分解为一系列正弦余弦函数的叠加，以及如何将任意信号表示为其频率分量的积分。 时域与频域的映射： 理解信号在时域和频域之间的转换关系，以及如何通过频域分析来理解信号的内在结构。 傅立叶变换的性质： 掌握线性性、时移、频移、卷积等重要性质，并理解它们在信号处理中的应用。 快速傅立叶变换（FFT）： 介绍FFT算法，理解其如何高效地计算DFT，为数字信号处理奠定基础。 傅立叶变换的局限性： 讨论傅立叶变换在处理非平稳信号时存在的“时频分辨率”的矛盾，为引入小波变换做铺垫。 第二章 小波变换的诞生：打破时频局限的新方法 本章将正式引入小波变换的概念，阐述其产生背景和核心思想。我们将对比傅立叶变换，深入理解小波变换在时间和频率上进行局部化分析的优势。 非平稳信号的挑战： 回顾非平稳信号的定义，以及傅立叶变换在分析这类信号时的不足。 “小波”的含义： 解释“小波”一词的含义，即具有紧支撑、零均值、可平方可积等特性的函数。 小波变换的基本原理： 阐述连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的数学形式，理解如何通过尺度和位移对母小波进行变换，以捕捉信号在不同尺度和位置上的特征。 尺度与频率的关系： 深入理解尺度参数如何对应于频率，以及尺度变换与傅立叶变换中频率的概念之间的联系。 母小波的选择： 讨论不同类型的母小波（如Haar小波、Daubechies小波、Morlet小波等）及其特性，以及如何根据具体应用选择合适的小波。 第三章 小波变换的数学工具：深入理解核心概念 本章将深入剖析小波变换的数学细节，为读者提供坚实的理论基础。我们将重点关注离散小波变换（DWT）及其在数字信号处理中的实现。 正交小波与双正交小波： 理解正交小波的优点，以及双正交小波在滤波器设计中的灵活性。 多分辨率分析（MRA）： 深入理解MRA的概念，它如何将信号分解到不同的分辨率子空间，并逐层提取信号的细节和逼近信息。 尺度函数与小波函数： 阐述尺度函数和高通小波函数的作用，以及它们如何构成信号的多分辨率表示。 Mallat算法与滤波器组： 介绍Mallat算法，它是一种高效计算DWT的算法，通过设计低通和高通滤波器组来实现信号的分解和重构。 信号分解与重构： 详细讲解如何利用Mallat算法对信号进行分解，得到近似系数和细节系数，以及如何利用这些系数对信号进行重构。 能量守恒与信息保留： 分析小波变换在分解和重构过程中对信号能量和信息的保持特性。 第四章 小波变换在信号处理中的应用：从理论到实践 本章将聚焦小波变换在实际工程领域中的广泛应用，通过具体案例展示其强大的能力。 信号去噪： 学习如何利用小波变换去除信号中的噪声。我们将探讨阈值处理方法，如硬阈值和软阈值，以及它们在不同噪声模型下的表现。 信号压缩： 理解小波变换在信号压缩中的作用。通过对信号进行小波变换，大部分能量集中在少数几个大的小波系数上，从而可以通过量化和编码这些系数来实现高效压缩。 特征提取与模式识别： 讲解如何利用小波变换提取信号的局部特征，例如瞬态事件、突变点等，并将其应用于模式识别任务。 信号分析中的瞬态事件检测： 深入研究小波变换在检测信号中的瞬态事件，如机械故障的冲击声、心电图中的QRS波群等。 图像处理中的应用： 探讨小波变换在图像去噪、边缘检测、图像压缩（如JPEG2000标准）等方面的应用。 通信系统中的应用： 分析小波变换在多速率信号处理、信号调制解调等通信领域的应用。 其他工程领域的应用： 简要介绍小波变换在医学信号分析、地震信号处理、金融时间序列分析等领域的应用前景。 第五章 小波变换的进阶与展望：面向未来 本章将对小波变换进行更深层次的探讨，并展望其未来的发展方向。 二维及多维小波变换： 扩展小波变换的概念至二维和多维信号，分析其在图像、视频等数据处理中的优势。 小波包分解： 介绍小波包分解，它能提供比小波变换更精细的频带划分，适用于更复杂的信号分析。 脊波变换与Shearlet变换： 简要介绍近年来发展起来的新的时频分析工具，如脊波变换和Shearlet变换，它们在处理特定类型信号（如具有方向性特征的信号）方面可能具有独特优势。 深度学习与小波变换的融合： 探讨深度学习技术与小波变换相结合的可能性，利用小波变换的特征提取能力，提升深度学习模型的性能。 计算效率的提升： 讨论小波变换计算效率的进一步优化方法，以满足实时处理的需求。 新兴应用领域的探索： 展望小波变换在人工智能、大数据分析、物联网等新兴技术领域的潜在应用。 结论 傅立叶变换为我们打开了观察信号频率世界的大门，而小波变换则为我们提供了更精细、更灵活的“时频显微镜”。本书从傅立叶变换的经典理论出发，逐步深入到小波变换的核心概念和数学工具，并详细阐述了其在各个工程领域中的实际应用。我们相信，通过对本书内容的学习，读者将能够深刻理解信号分析与处理的精髓，掌握分析和解决复杂工程问题的新型利器，并为应对未来信息时代不断涌现的挑战做好充分准备。小波变换作为一项强大的数学工具，其生命力仍在不断展现，我们期待它能在未来的科技发展中发挥更大的作用。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，一股浓厚的学术气息扑面而来。从排版上看，这应该是一本经过精心打磨的著作，公式的符号清晰，图表的绘制精细，这对于深入理解复杂概念至关重要。我一直认为，科学技术的进步离不开数学工具的支撑，而小波分析作为一种强大的时频分析方法，其在工程领域的应用潜力远未被完全发掘。我希望这本书能系统地介绍小波分析的基本原理，包括连续小波变换、离散小波变换，以及不同类型的小波族（如Haar、Daubechies、Morlet等）的特性和选择依据。更重要的是，我期待书中能够详细阐述这些理论是如何被巧妙地应用于各种工程问题的。例如，在振动分析领域，小波分析如何能够克服传统傅里叶变换在处理非平稳信号时的局限性，从而更准确地识别故障模式？在材料科学中，小波变换是否能够帮助分析材料的微观结构，发现潜在的缺陷？甚至在环境工程中，小波分析是否能用于监测污染物的扩散趋势？我希望书籍能够提供足够的理论深度，同时又不失工程应用的导向性，为读者在实际操作中提供切实可行的指导和思路。这样的书籍，对于提升工程技术人员的理论素养和解决实际问题的能力，具有不可替代的价值。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我选择购买这本书，很大程度上是出于对其“工程应用”这一部分的强烈好奇。近年来，随着计算能力的飞速提升和算法的不断优化，许多曾经在理论层面非常抽象的数学工具，开始在工程界大放异彩。小波分析无疑是其中一个备受瞩目的代表。我一直在思考，小波分析究竟是如何在实际工程项目中发挥作用的？书中是否有详细的案例分析，能够展示小波在例如机械故障诊断、结构损伤检测、信号压缩与传输、或者甚至是在一些新兴领域，如生物医学工程中的应用？我期望书中能提供一些具体的、有说服力的例子，说明小波分析是如何帮助工程师解决那些棘手的、以前难以解决的问题的。比如，在图像处理方面，小波变换是否能够实现更高效的图像压缩，同时保持良好的视觉质量？在通信领域，它是否能够用于信道均衡或者信号解调？我对书中能够介绍的“软硬”结合，即理论知识与实践操作相结合的分析方法尤为感兴趣。一本真正有价值的工程类书籍，不应该仅仅停留在理论推导，更应该能够指导读者如何将理论转化为实际的工程解决方案，这本书是否能做到这一点，是我非常期待的。

评分☆☆☆☆☆

这本《9787030410092 Wavelets in Engineering Applica》的书籍，我拿到手的时候，就被它厚实的封面和严谨的书名所吸引。从书名来看，我能预感到这不仅仅是一本理论性的探讨，更是一本侧重于实际应用的著作。我一直对小波分析在工程领域的前沿应用充满好奇，尤其是它在信号处理、图像分析、甚至是结构健康监测等方面所扮演的关键角色。想象一下，我们能够通过小波变换，将复杂的、噪声干扰严重的信号分解成不同尺度和频率的成分，从而更精准地捕捉到微弱的异常变化，这对于提高工程系统的可靠性和安全性无疑具有划时代的意义。我特别关注书籍中可能会涉及到的案例研究，例如在桥梁监测中，小波分析如何帮助识别微小的裂纹或形变；在航空航天领域，如何利用小波压缩和去噪技术提升飞行数据的处理效率；又或者在医疗影像分析中，小波变换如何辅助医生更清晰地观察病灶。我期待书中能提供详实的数据、清晰的图表，以及具有启发性的分析方法，让我能深刻理解小波理论是如何转化为解决实际工程难题的强大工具的。这本书的出现，在我看来，是工程技术领域对数学工具进行深度挖掘与创新的一个缩影，它预示着更智能、更精确、更可靠的工程解决方案的到来，这让我对其内容充满了由衷的期待和探索的渴望。

评分☆☆☆☆☆

我对这本《9787030410092 Wavelets in Engineering Applica》充满了期待，因为它恰好触及了我一直以来感兴趣的某个特定领域。我最近在研究一个关于复杂系统动态行为分析的课题，传统的时间序列分析方法在面对瞬息万变的系统响应时，显得力不从心。而小波分析，凭借其在多尺度分析和局部化分析方面的独特优势，似乎是解决这类问题的理想工具。我特别希望书中能够深入探讨小波分析在非线性系统、混沌系统以及随机过程分析中的应用。例如，如何利用小波变换来识别系统的分岔点，预测混沌行为的发生，或者量化随机信号的能量分布？我还关注小波分析在降噪和特征提取方面的能力，这对于从原始数据中提取有用的信息至关重要。在工程实践中，我们常常需要处理大量的测量数据，其中不可避免地会包含噪声。如果小波分析能够有效地去除这些噪声，同时保留信号的关键特征，那么它将极大地提高数据分析的效率和准确性。我期待书中能够提供具体的算法实现细节，甚至是相关的软件工具的使用指南，让我能够学以致用，将这些先进的数学方法应用到我的研究中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名称《9787030410092 Wavelets in Engineering Applica》给我一种严谨而又充满探索精神的感觉。我作为一个对新技术的实践应用者，一直关注着那些能够切实提升工程效率和质量的数学工具。小波分析，在我看来，就是这样一种极具潜力的工具。我希望这本书能够超越基础理论的介绍，更侧重于展示小波分析在各个工程分支中的具体应用场景和方法。例如，在土木工程领域，小波分析是否能够用于监测大型结构的应力分布，预测潜在的失稳风险？在电气工程中，它是否能够用于分析电力系统的暂态过程，优化电网的运行稳定性？我特别关注书中是否会涉及一些高级的应用，例如小波神经网络、小波变换在机器学习中的应用，或者与模糊逻辑、支持向量机等其他先进技术相结合的案例。这些交叉学科的应用，往往能带来意想不到的突破。一本好的技术书籍，应该能够激发读者的思考，帮助他们拓展视野，并将所学知识转化为解决现实问题的能力。我期待这本书能够提供足够的技术深度和广度，让我能够从中获得启发，并在我的工程实践中找到新的突破点。