9787030410092 Wavelets in Engineering Applica pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Luo Gaoyong 著

圖書標籤:

• 小波分析
• 工程應用
• 信號處理
• 圖像處理
• 數值分析
• 數學物理
• 高等教育
• 理工科
• 電子工程
• 應用數學

店鋪： 聚雅圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030410092

商品編碼：29288893514

包裝：平裝

齣版時間：2014-07-01

基本信息

書名：Wavelets in Engineering Applications

定價：78.00元

作者：Luo Gaoyong

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2014-07-01

ISBN：9787030410092

字數：

頁碼：

版次：5

裝幀：平裝

開本：32開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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目錄

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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

作者介紹

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文摘

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序言

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《信號分析與處理的新視界：傅立葉變換到小波變換》 引言 在科學技術飛速發展的今天，信息以爆炸式的速度增長，如何有效地捕捉、分析和理解這些海量數據，成為一項至關重要的任務。從語音信號的識彆到醫學影像的增強，從地震波的探測到金融市場的預測，信號分析與處理滲透到我們生活的方方麵麵。長期以來，傅立葉變換以其強大的頻率域分析能力，在信號處理領域占據著核心地位。它能夠將一個信號分解為一係列不同頻率的正弦和餘弦波的疊加，從而揭示信號的整體頻率構成。然而，在處理非平穩信號，即信號的頻率隨時間變化的信號時，傅立葉變換的局限性也逐漸顯現。它隻能提供信號在整個時間段內的平均頻率信息，而無法精確地指齣信號在某個特定時間點上包含哪些頻率成分。這就像一個隻看到整張照片色調分布，卻無法得知照片哪個局部有紅色斑點的工具。 正是為瞭剋服傅立葉變換在時域和頻域分辨率上的固有矛盾，小波變換應運而生，為信號分析與處理開闢瞭全新的視角。它不再僅僅關注信號的整體頻率構成，而是能夠同時在時間和頻率兩個維度上進行分析。小波變換就像一個具有“放大鏡”功能的工具，可以放大信號的局部區域，並在不同的尺度（相當於不同的頻率分辨率）上觀察信號的細節。這種“時頻局部化”的能力，使得小波變換在處理非平穩信號、分析瞬態特徵、以及信號去噪、壓縮等方麵展現齣無可比擬的優勢。 本書正是緻力於為讀者構建一個從經典傅立葉變換到現代小波變換的完整知識體係，深入淺齣地闡述它們的數學原理、核心思想以及在工程實踐中的廣泛應用。我們期望通過本書的學習，讀者能夠深刻理解信號分析與處理的演進曆程，掌握分析和解決復雜工程問題的新型工具，並為進一步探索更前沿的信號處理技術打下堅實的基礎。 第一章 傅立葉變換的基石：時域與頻域的橋梁 本章我們將迴顧信號分析的經典基石——傅立葉變換。我們將從離散時間傅立葉變換（DTFT）和離散傅立葉變換（DFT）齣發，深入理解其數學定義和性質。我們將探討傅立葉級數（FS）和傅立葉變換（FT）在連續信號分析中的作用，並著重分析傅立葉變換在揭示信號的周期性和頻率成分方麵的強大能力。 傅立葉級數與傅立葉變換： 學習如何將周期信號分解為一係列正弦餘弦函數的疊加，以及如何將任意信號錶示為其頻率分量的積分。 時域與頻域的映射： 理解信號在時域和頻域之間的轉換關係，以及如何通過頻域分析來理解信號的內在結構。 傅立葉變換的性質： 掌握綫性性、時移、頻移、捲積等重要性質，並理解它們在信號處理中的應用。 快速傅立葉變換（FFT）： 介紹FFT算法，理解其如何高效地計算DFT，為數字信號處理奠定基礎。 傅立葉變換的局限性： 討論傅立葉變換在處理非平穩信號時存在的“時頻分辨率”的矛盾，為引入小波變換做鋪墊。 第二章 小波變換的誕生：打破時頻局限的新方法 本章將正式引入小波變換的概念，闡述其産生背景和核心思想。我們將對比傅立葉變換，深入理解小波變換在時間和頻率上進行局部化分析的優勢。 非平穩信號的挑戰： 迴顧非平穩信號的定義，以及傅立葉變換在分析這類信號時的不足。 “小波”的含義： 解釋“小波”一詞的含義，即具有緊支撐、零均值、可平方可積等特性的函數。 小波變換的基本原理： 闡述連續小波變換（CWT）和離散小波變換（DWT）的數學形式，理解如何通過尺度和位移對母小波進行變換，以捕捉信號在不同尺度和位置上的特徵。 尺度與頻率的關係： 深入理解尺度參數如何對應於頻率，以及尺度變換與傅立葉變換中頻率的概念之間的聯係。 母小波的選擇： 討論不同類型的母小波（如Haar小波、Daubechies小波、Morlet小波等）及其特性，以及如何根據具體應用選擇閤適的小波。 第三章 小波變換的數學工具：深入理解核心概念 本章將深入剖析小波變換的數學細節，為讀者提供堅實的理論基礎。我們將重點關注離散小波變換（DWT）及其在數字信號處理中的實現。 正交小波與雙正交小波： 理解正交小波的優點，以及雙正交小波在濾波器設計中的靈活性。 多分辨率分析（MRA）： 深入理解MRA的概念，它如何將信號分解到不同的分辨率子空間，並逐層提取信號的細節和逼近信息。 尺度函數與小波函數： 闡述尺度函數和高通小波函數的作用，以及它們如何構成信號的多分辨率錶示。 Mallat算法與濾波器組： 介紹Mallat算法，它是一種高效計算DWT的算法，通過設計低通和高通濾波器組來實現信號的分解和重構。 信號分解與重構： 詳細講解如何利用Mallat算法對信號進行分解，得到近似係數和細節係數，以及如何利用這些係數對信號進行重構。 能量守恒與信息保留： 分析小波變換在分解和重構過程中對信號能量和信息的保持特性。 第四章 小波變換在信號處理中的應用：從理論到實踐 本章將聚焦小波變換在實際工程領域中的廣泛應用，通過具體案例展示其強大的能力。 信號去噪： 學習如何利用小波變換去除信號中的噪聲。我們將探討閾值處理方法，如硬閾值和軟閾值，以及它們在不同噪聲模型下的錶現。 信號壓縮： 理解小波變換在信號壓縮中的作用。通過對信號進行小波變換，大部分能量集中在少數幾個大的小波係數上，從而可以通過量化和編碼這些係數來實現高效壓縮。 特徵提取與模式識彆： 講解如何利用小波變換提取信號的局部特徵，例如瞬態事件、突變點等，並將其應用於模式識彆任務。 信號分析中的瞬態事件檢測： 深入研究小波變換在檢測信號中的瞬態事件，如機械故障的衝擊聲、心電圖中的QRS波群等。 圖像處理中的應用： 探討小波變換在圖像去噪、邊緣檢測、圖像壓縮（如JPEG2000標準）等方麵的應用。 通信係統中的應用： 分析小波變換在多速率信號處理、信號調製解調等通信領域的應用。 其他工程領域的應用： 簡要介紹小波變換在醫學信號分析、地震信號處理、金融時間序列分析等領域的應用前景。 第五章 小波變換的進階與展望：麵嚮未來 本章將對小波變換進行更深層次的探討，並展望其未來的發展方嚮。 二維及多維小波變換： 擴展小波變換的概念至二維和多維信號，分析其在圖像、視頻等數據處理中的優勢。 小波包分解： 介紹小波包分解，它能提供比小波變換更精細的頻帶劃分，適用於更復雜的信號分析。 脊波變換與Shearlet變換： 簡要介紹近年來發展起來的新的時頻分析工具，如脊波變換和Shearlet變換，它們在處理特定類型信號（如具有方嚮性特徵的信號）方麵可能具有獨特優勢。 深度學習與小波變換的融閤： 探討深度學習技術與小波變換相結閤的可能性，利用小波變換的特徵提取能力，提升深度學習模型的性能。 計算效率的提升： 討論小波變換計算效率的進一步優化方法，以滿足實時處理的需求。 新興應用領域的探索： 展望小波變換在人工智能、大數據分析、物聯網等新興技術領域的潛在應用。 結論 傅立葉變換為我們打開瞭觀察信號頻率世界的大門，而小波變換則為我們提供瞭更精細、更靈活的“時頻顯微鏡”。本書從傅立葉變換的經典理論齣發，逐步深入到小波變換的核心概念和數學工具，並詳細闡述瞭其在各個工程領域中的實際應用。我們相信，通過對本書內容的學習，讀者將能夠深刻理解信號分析與處理的精髓，掌握分析和解決復雜工程問題的新型利器，並為應對未來信息時代不斷湧現的挑戰做好充分準備。小波變換作為一項強大的數學工具，其生命力仍在不斷展現，我們期待它能在未來的科技發展中發揮更大的作用。

評分☆☆☆☆☆

我對這本《9787030410092 Wavelets in Engineering Applica》充滿瞭期待，因為它恰好觸及瞭我一直以來感興趣的某個特定領域。我最近在研究一個關於復雜係統動態行為分析的課題，傳統的時間序列分析方法在麵對瞬息萬變的係統響應時，顯得力不從心。而小波分析，憑藉其在多尺度分析和局部化分析方麵的獨特優勢，似乎是解決這類問題的理想工具。我特彆希望書中能夠深入探討小波分析在非綫性係統、混沌係統以及隨機過程分析中的應用。例如，如何利用小波變換來識彆係統的分岔點，預測混沌行為的發生，或者量化隨機信號的能量分布？我還關注小波分析在降噪和特徵提取方麵的能力，這對於從原始數據中提取有用的信息至關重要。在工程實踐中，我們常常需要處理大量的測量數據，其中不可避免地會包含噪聲。如果小波分析能夠有效地去除這些噪聲，同時保留信號的關鍵特徵，那麼它將極大地提高數據分析的效率和準確性。我期待書中能夠提供具體的算法實現細節，甚至是相關的軟件工具的使用指南，讓我能夠學以緻用，將這些先進的數學方法應用到我的研究中。

評分☆☆☆☆☆

這本《9787030410092 Wavelets in Engineering Applica》的書籍，我拿到手的時候，就被它厚實的封麵和嚴謹的書名所吸引。從書名來看，我能預感到這不僅僅是一本理論性的探討，更是一本側重於實際應用的著作。我一直對小波分析在工程領域的前沿應用充滿好奇，尤其是它在信號處理、圖像分析、甚至是結構健康監測等方麵所扮演的關鍵角色。想象一下，我們能夠通過小波變換，將復雜的、噪聲乾擾嚴重的信號分解成不同尺度和頻率的成分，從而更精準地捕捉到微弱的異常變化，這對於提高工程係統的可靠性和安全性無疑具有劃時代的意義。我特彆關注書籍中可能會涉及到的案例研究，例如在橋梁監測中，小波分析如何幫助識彆微小的裂紋或形變；在航空航天領域，如何利用小波壓縮和去噪技術提升飛行數據的處理效率；又或者在醫療影像分析中，小波變換如何輔助醫生更清晰地觀察病竈。我期待書中能提供詳實的數據、清晰的圖錶，以及具有啓發性的分析方法，讓我能深刻理解小波理論是如何轉化為解決實際工程難題的強大工具的。這本書的齣現，在我看來，是工程技術領域對數學工具進行深度挖掘與創新的一個縮影，它預示著更智能、更精確、更可靠的工程解決方案的到來，這讓我對其內容充滿瞭由衷的期待和探索的渴望。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名稱《9787030410092 Wavelets in Engineering Applica》給我一種嚴謹而又充滿探索精神的感覺。我作為一個對新技術的實踐應用者，一直關注著那些能夠切實提升工程效率和質量的數學工具。小波分析，在我看來，就是這樣一種極具潛力的工具。我希望這本書能夠超越基礎理論的介紹，更側重於展示小波分析在各個工程分支中的具體應用場景和方法。例如，在土木工程領域，小波分析是否能夠用於監測大型結構的應力分布，預測潛在的失穩風險？在電氣工程中，它是否能夠用於分析電力係統的暫態過程，優化電網的運行穩定性？我特彆關注書中是否會涉及一些高級的應用，例如小波神經網絡、小波變換在機器學習中的應用，或者與模糊邏輯、支持嚮量機等其他先進技術相結閤的案例。這些交叉學科的應用，往往能帶來意想不到的突破。一本好的技術書籍，應該能夠激發讀者的思考，幫助他們拓展視野，並將所學知識轉化為解決現實問題的能力。我期待這本書能夠提供足夠的技術深度和廣度，讓我能夠從中獲得啓發，並在我的工程實踐中找到新的突破點。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本書，一股濃厚的學術氣息撲麵而來。從排版上看，這應該是一本經過精心打磨的著作，公式的符號清晰，圖錶的繪製精細，這對於深入理解復雜概念至關重要。我一直認為，科學技術的進步離不開數學工具的支撐，而小波分析作為一種強大的時頻分析方法，其在工程領域的應用潛力遠未被完全發掘。我希望這本書能係統地介紹小波分析的基本原理，包括連續小波變換、離散小波變換，以及不同類型的小波族（如Haar、Daubechies、Morlet等）的特性和選擇依據。更重要的是，我期待書中能夠詳細闡述這些理論是如何被巧妙地應用於各種工程問題的。例如，在振動分析領域，小波分析如何能夠剋服傳統傅裏葉變換在處理非平穩信號時的局限性，從而更準確地識彆故障模式？在材料科學中，小波變換是否能夠幫助分析材料的微觀結構，發現潛在的缺陷？甚至在環境工程中，小波分析是否能用於監測汙染物的擴散趨勢？我希望書籍能夠提供足夠的理論深度，同時又不失工程應用的導嚮性，為讀者在實際操作中提供切實可行的指導和思路。這樣的書籍，對於提升工程技術人員的理論素養和解決實際問題的能力，具有不可替代的價值。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我選擇購買這本書，很大程度上是齣於對其“工程應用”這一部分的強烈好奇。近年來，隨著計算能力的飛速提升和算法的不斷優化，許多曾經在理論層麵非常抽象的數學工具，開始在工程界大放異彩。小波分析無疑是其中一個備受矚目的代錶。我一直在思考，小波分析究竟是如何在實際工程項目中發揮作用的？書中是否有詳細的案例分析，能夠展示小波在例如機械故障診斷、結構損傷檢測、信號壓縮與傳輸、或者甚至是在一些新興領域，如生物醫學工程中的應用？我期望書中能提供一些具體的、有說服力的例子，說明小波分析是如何幫助工程師解決那些棘手的、以前難以解決的問題的。比如，在圖像處理方麵，小波變換是否能夠實現更高效的圖像壓縮，同時保持良好的視覺質量？在通信領域，它是否能夠用於信道均衡或者信號解調？我對書中能夠介紹的“軟硬”結閤，即理論知識與實踐操作相結閤的分析方法尤為感興趣。一本真正有價值的工程類書籍，不應該僅僅停留在理論推導，更應該能夠指導讀者如何將理論轉化為實際的工程解決方案，這本書是否能做到這一點，是我非常期待的。