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Luo Gaoyong 著

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• Image Processing
• Numerical Analysis
• Applied Mathematics
• Data Analysis
• Time-Frequency Analysis
• Scientific Computing
• Luo Gao

店铺： 北京群洲文化专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030410092

商品编码：29330463556

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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信号与图像处理的强大工具：小波理论及其在工程领域的拓展应用 小波理论，作为一种新兴的数学工具，在过去的几十年里，以其独特的优势，深刻地改变了信号与图像处理的格局，并在工程领域的各个分支展现出强大的生命力。与传统的傅里叶变换等方法相比，小波变换能够同时在时间和频率（或尺度）两个域上对信号进行分析，从而捕捉到信号的局部特性，揭示隐藏在表象之下的精细结构。这使得小波理论在处理非平稳信号、不连续信号以及具有多尺度特征的问题时，表现出卓越的性能。 小波理论的理论基石： 小波理论的核心在于“小波”这一概念。小波本质上是一个具有有限能量的、振荡的波形，它在时间和频率（或尺度）上都具有局部性。通过对基本小波函数进行伸缩（尺度变换）和移动（平移），可以构成一个完备的小波基。任何一个函数或信号都可以用这些小波基的线性组合来表示。 尺度变换： 尺度变换对应于信号的频率（或更普遍地，尺度）的改变。较大的尺度对应于信号的低频成分，捕捉信号的整体趋势；较小的尺度则对应于信号的高频成分，揭示信号的细节变化。这种多分辨率分析的能力，使得小波能够从宏观到微观地审视信号。 平移变换： 平移变换则将小波在时间域上移动，使得我们能够观察信号在不同时间点上的局部特性。 离散小波变换 (DWT) 与连续小波变换 (CWT) 的差异与应用： 连续小波变换 (CWT) 提供了一种非常直观的方式来可视化信号在时间和尺度上的分布，常用于信号的探索性分析和特征提取。然而，CWT的计算量较大，且存在冗余。 离散小波变换 (DWT) 通过选择一组特定的尺度和位移，实现了对信号的无冗余表示，计算效率更高，更适合于实际工程应用中的数据压缩、去噪和特征提取。DWT的实现通常依赖于Mallat算法，其核心是利用低通滤波器和高通滤波器对信号进行分解和重构，形成一个多分辨率分析的金字塔结构，将信号分解为一系列近似分量（低频）和细节分量（高频）。 小波在工程领域的广泛应用： 小波理论凭借其强大的信号分析能力，在众多工程领域找到了广泛的应用，并不断催生出新的技术和解决方案。 1. 信号处理与分析： 去噪 (Denoising)： 信号中的噪声往往具有随机性，而有用信号则具有一定的结构和规律。小波变换能够将信号与噪声在不同的小波系数域上进行分离。通过设定阈值，将小于阈值的小波系数置零（硬阈值法）或按比例收缩（软阈值法），可以有效地去除噪声，同时保留信号的主要特征。这种方法在音频、图像、生物医学信号等去噪领域表现出色。 压缩 (Compression)： 许多信号的能量集中在少数几个尺度的小波系数上。通过对小波系数进行量化和编码，可以实现信号的高效压缩。JPEG2000图像压缩标准就是基于小波变换的成功应用，它在保持较高图像质量的同时，实现了比传统JPEG算法更高的压缩率。 特征提取 (Feature Extraction)： 信号的局部特征，如瞬态、奇异点、边缘等，在特定尺度的小波系数上表现得尤为突出。通过分析这些小波系数，可以提取出信号的关键特征，用于模式识别、信号分类和状态监测。例如，在机械故障诊断中，可以通过分析振动信号的小波系数来识别轴承、齿轮等部件的早期损伤。 信号分离 (Signal Separation)： 当一个观测信号是多个独立信号的叠加时，小波变换可以帮助将这些信号分离开来。例如，在脑电图 (EEG) 分析中，小波可以用来分离脑电信号与眼电、肌肉电等伪迹。 2. 图像处理与分析： 图像去噪： 与信号去噪类似，小波变换在图像去噪方面也表现出优异的性能，尤其擅长处理椒盐噪声、高斯噪声等。 图像压缩： JPEG2000标准的应用证明了小波在图像压缩方面的巨大潜力，它能够在较低的比特率下提供更好的视觉质量。 边缘检测： 图像中的边缘对应于灰度值的突变，这些突变在小波域中会产生显著的系数。通过检测这些系数，可以准确地定位图像中的边缘，为图像分割、目标识别等应用奠定基础。 图像融合 (Image Fusion)： 将来自不同传感器或不同模态的图像进行融合，以获得更丰富、更全面的信息。小波变换可以将不同图像分解到不同尺度，然后根据一定的规则对不同尺度的分量进行融合，再进行重构，从而得到融合后的图像。 图像增强 (Image Enhancement)： 通过对图像的小波系数进行调整，可以改善图像的对比度、清晰度等，使其更易于观察和分析。 3. 工程监测与诊断： 结构健康监测 (Structural Health Monitoring, SHM)： 建筑、桥梁、飞机等结构在服役过程中会受到各种载荷和环境因素的影响，可能产生裂纹、损伤等。通过在结构上安装传感器，采集振动、应变等信号，并利用小波分析来检测这些信号中的异常变化，可以及时发现结构的潜在问题，预测其寿命，避免灾难性事故的发生。小波能够有效地捕捉到结构损伤引起的局部振动模式变化。 机械故障诊断： 旋转机械（如电机、齿轮箱、风力发电机）在运行过程中，其产生的振动信号蕴含着丰富的设备状态信息。小波变换能够捕捉到由于齿轮磨损、轴承损坏、不对中等故障引起的高频瞬态信号，从而实现对故障的早期预警和精确诊断。 故障诊断与预警： 在电力系统、交通系统等复杂工程系统中，小波理论可以用于分析各种监测信号，如电流、电压、速度等，从中提取故障特征，实现对潜在故障的预警，提高系统的可靠性和安全性。 4. 其他工程领域的应用： 医学信号分析： 心电图 (ECG)、脑电图 (EEG)、肌电图 (EMG) 等医学信号都具有复杂的时频特性，小波变换是分析这些信号的有力工具，可用于疾病诊断、生理状态监测等。 地质勘探： 地震波信号的分析，石油、天然气等资源的勘探，小波理论在提取地下结构信息方面发挥着重要作用。 金融工程： 金融时间序列数据往往具有非平稳性，小波分析可以揭示其中的潜在规律和波动性。 模式识别与机器学习： 小波特征可以作为输入向量，用于训练各种模式识别和机器学习模型，提高分类和预测的准确性。 小波理论的发展趋势与展望： 小波理论仍然是一个充满活力的研究领域，研究人员正在不断探索新的小波构造方法、更高效的算法以及更广泛的应用场景。 新型小波的开发： 针对特定工程问题，设计具有更优良数学性质和更佳工程表现的小波函数，例如，更紧凑支持的小波、具有特定对称性的小波等。 与机器学习的深度融合： 将小波变换作为一种特征提取工具，与深度学习等先进的机器学习模型相结合，以应对更复杂、更高维度的数据分析挑战。 实时处理能力的提升： 发展更快速、更高效的小波变换算法，以满足实时信号处理的需求。 多维小波分析： 拓展到二维、三维甚至更高维度的小波分析，以处理更复杂的空间结构数据，如医学影像、遥感影像等。 小波在人工智能领域的应用： 探索小波理论在自然语言处理、计算机视觉等人工智能领域的新应用。 总而言之，小波理论以其独特的时频局部化能力，为信号与图像分析提供了强大的工具箱，并在工程领域的众多分支展现出巨大的应用价值。随着理论研究的不断深入和算法的不断优化，小波理论必将在未来的工程技术发展中扮演越来越重要的角色，解锁更多未知的潜力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对我这个长期在电力系统领域摸爬滚打的工程师来说，无疑是一场及时雨。我们经常面临各种复杂的信号噪声问题，比如高压线路的放电噪声、变压器内部的运行噪声，这些噪声的分析和抑制直接关系到设备的安全运行和诊断的准确性。我之前尝试过傅里叶变换等传统方法，但效果总是不尽如人意，很多细节信息容易被噪声掩盖，或者说，在时间和频率这两个维度上，我们很难同时获得足够精细的分析。我听说小波分析在这方面有着天然的优势，它能够提供时频联合分析的能力，这正是我们电力系统诊断所迫切需要的。我非常希望这本书能够深入讲解小波分析在电力设备故障诊断中的具体应用。例如，它能否帮助我们更早、更准确地识别出变压器绕组的局部放电？能否在发电机组的异常振动信号中，区分出是轴承磨损还是转子不平衡引起的？我期待书中能提供详细的算法流程和实际案例分析，最好能有具体的代码示例，让我们能够直接上手实践。此外，对于如何选择合适的小波基函数，以及如何优化小波变换的参数以达到最佳的降噪和特征提取效果，我也非常希望能得到清晰的指导。我希望这本书能像一本“操作手册”一样，指导我如何运用小波技术，从而提升我们电力系统监测和诊断的智能化水平，最终保障电网的稳定运行。

评分☆☆☆☆☆

我一直对材料科学和工程领域的无损检测技术非常感兴趣，而超声波检测和声发射检测等技术，在判断材料内部缺陷方面发挥着至关重要的作用。然而，这些检测过程中产生的信号往往非常复杂，包含了大量的瞬态信息和高频成分，传统的信号处理方法在分析这些复杂信号时，显得力不从心，很多细微的缺陷信息容易被忽略。我了解到小波分析在处理这类瞬态、非平稳信号方面具有独特的优势，它能够有效地捕捉信号在时间和频率上的局部特征。我非常期望这本书能够详细介绍小波分析在材料无损检测领域的应用，尤其是如何利用小波变换来识别和定位材料中的微小裂纹、孔洞或者夹杂物。我希望书中能深入探讨小波包分解、连续小波变换等不同的小波分析方法，以及它们在不同检测场景下的适用性。例如，对于金属材料，哪些小波基函数更适合分析超声波信号？对于复合材料，小波分析又如何帮助我们检测分层失效？我更期待的是，书中能够提供具体的案例研究，展示如何通过小波分析，将原始的检测信号转化为能够直观指示材料损伤程度和位置的信息，甚至是如何实现自动化缺陷识别。这本书如果能帮助我理解如何从“杂乱的信号”中“提炼出关键的损伤信息”，那么它将对我今后的科研工作带来巨大的启发。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就足够吸引我了，那种深邃的蓝色背景，配合着细致描绘的波形图，仿佛预示着一场关于数学与现实世界交织的深度探索。我一直对信号处理和图像分析领域的技术原理充满好奇，而“小波”这个概念，在我看来，既神秘又强大。我之前也接触过一些基础的信号处理书籍，但总觉得它们在解决实际工程问题时，显得有些“隔靴搔痒”。我期望这本书能够以一种非常直观的方式，将小波理论的精髓与工程领域的具体应用联系起来。我希望它不只是堆砌理论公式，而是能通过大量的实例，比如在振动分析、故障诊断、甚至是医学影像处理中的应用，让我看到小波变换是如何成为工程师们手中解决复杂问题的利器。我特别期待书中能详细阐述不同类型小波的特性，以及它们各自适合解决哪类工程难题，比如Daubechies小波、Morlet小波等等，它们之间的差异化优势体现在哪里？我希望作者能用一种易于理解的语言，哪怕是一些形象的比喻，来解释这些高深的数学概念，让非数学专业背景的工程师也能迅速掌握，并且能够灵活运用到自己的工作中。从这个意义上讲，我期待这本书能成为一本真正“接地气”的专业著作，它能够打开我解决工程难题的新思路，让我看到在传统方法之外，还有如此强大的工具等待我去发掘和掌握。

评分☆☆☆☆☆

我是一名结构工程的在读博士生，我的研究方向是结构健康监测，尤其关注的是桥梁和建筑物的动力响应分析。在监测过程中，我们常常会采集到结构在各种载荷（如风、地震、交通）作用下的振动数据，这些数据通常包含丰富的动态信息，但同时也伴随着各种噪声和干扰。我了解到小波分析在处理非平稳信号方面表现出色，能够提供时间和频率上的多分辨率分析，这对于理解结构的动态行为至关重要。我非常希望这本书能够深入探讨小波分析在结构动力学分析中的应用。例如，它能否帮助我们更有效地识别结构的模态参数，比如自振频率和阻尼比？在监测结构损伤时，小波分析如何帮助我们捕捉到结构刚度退化引起的局部应力变化？我尤其希望书中能够介绍如何利用小波变换来分析结构的瞬态响应，比如在地震作用下的动力响应，以及如何从中提取关键的损伤特征。我希望能看到书中能提供一些实际的案例，比如对某个知名桥梁或者高层建筑进行结构健康监测的案例，详细展示小波分析在数据预处理、特征提取和损伤诊断等环节的应用。如果这本书能够提供关于如何构建小波基函数，以及如何解释小波变换结果的详细指导，那将对我未来的研究方向产生深远的影响，帮助我开发更精确、更鲁棒的结构健康监测系统。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在航空航天领域从事信号处理工作的工程师，我深知在高精度传感器采集到的数据中，常常充斥着各种复杂且难以分离的噪声。特别是在飞机发动机的监测和诊断中，识别出微小的异常信号，例如早期故障迹象，至关重要。我之前也接触过一些信号分析的文献，但感觉很多方法在处理动态性强、瞬时性突变明显的航空航天信号时，效果不尽人意。我听说小波分析在时频分析方面有独特的优势，能够捕捉信号的局部特征，并且在降噪和特征提取方面表现出色，这正是我所需要的。我非常期待这本书能够详细阐述小波分析在航空航天领域的具体应用，例如在发动机推力控制、飞行姿态感知、机载雷达信号处理等方面的应用。我希望书中能够具体介绍如何利用小波变换来识别和分析发动机异常振动、燃烧不稳定等早期故障信号，以及如何在复杂的传感器数据中提取出关键的飞行状态信息。更重要的是，我希望书中能提供关于如何根据具体应用场景，选择最优的小波基函数，以及如何进行小波变换参数的优化，以达到最佳的信号分析效果。如果这本书能提供一些实际的案例分析，展示小波分析如何帮助我们提高航空器安全性、可靠性和效率，那我将不胜感激，它无疑会成为我工作中不可或缺的参考。