Wavelets in Engineering Applications Luo Gao pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Luo Gaoyong 著

圖書標籤:

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

店鋪： 北京群洲文化專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030410092

商品編碼：29330463556

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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信號與圖像處理的強大工具：小波理論及其在工程領域的拓展應用 小波理論，作為一種新興的數學工具，在過去的幾十年裏，以其獨特的優勢，深刻地改變瞭信號與圖像處理的格局，並在工程領域的各個分支展現齣強大的生命力。與傳統的傅裏葉變換等方法相比，小波變換能夠同時在時間和頻率（或尺度）兩個域上對信號進行分析，從而捕捉到信號的局部特性，揭示隱藏在錶象之下的精細結構。這使得小波理論在處理非平穩信號、不連續信號以及具有多尺度特徵的問題時，錶現齣卓越的性能。 小波理論的理論基石： 小波理論的核心在於“小波”這一概念。小波本質上是一個具有有限能量的、振蕩的波形，它在時間和頻率（或尺度）上都具有局部性。通過對基本小波函數進行伸縮（尺度變換）和移動（平移），可以構成一個完備的小波基。任何一個函數或信號都可以用這些小波基的綫性組閤來錶示。 尺度變換： 尺度變換對應於信號的頻率（或更普遍地，尺度）的改變。較大的尺度對應於信號的低頻成分，捕捉信號的整體趨勢；較小的尺度則對應於信號的高頻成分，揭示信號的細節變化。這種多分辨率分析的能力，使得小波能夠從宏觀到微觀地審視信號。 平移變換： 平移變換則將小波在時間域上移動，使得我們能夠觀察信號在不同時間點上的局部特性。 離散小波變換 (DWT) 與連續小波變換 (CWT) 的差異與應用： 連續小波變換 (CWT) 提供瞭一種非常直觀的方式來可視化信號在時間和尺度上的分布，常用於信號的探索性分析和特徵提取。然而，CWT的計算量較大，且存在冗餘。 離散小波變換 (DWT) 通過選擇一組特定的尺度和位移，實現瞭對信號的無冗餘錶示，計算效率更高，更適閤於實際工程應用中的數據壓縮、去噪和特徵提取。DWT的實現通常依賴於Mallat算法，其核心是利用低通濾波器和高通濾波器對信號進行分解和重構，形成一個多分辨率分析的金字塔結構，將信號分解為一係列近似分量（低頻）和細節分量（高頻）。 小波在工程領域的廣泛應用： 小波理論憑藉其強大的信號分析能力，在眾多工程領域找到瞭廣泛的應用，並不斷催生齣新的技術和解決方案。 1. 信號處理與分析： 去噪 (Denoising)： 信號中的噪聲往往具有隨機性，而有用信號則具有一定的結構和規律。小波變換能夠將信號與噪聲在不同的小波係數域上進行分離。通過設定閾值，將小於閾值的小波係數置零（硬閾值法）或按比例收縮（軟閾值法），可以有效地去除噪聲，同時保留信號的主要特徵。這種方法在音頻、圖像、生物醫學信號等去噪領域錶現齣色。 壓縮 (Compression)： 許多信號的能量集中在少數幾個尺度的小波係數上。通過對小波係數進行量化和編碼，可以實現信號的高效壓縮。JPEG2000圖像壓縮標準就是基於小波變換的成功應用，它在保持較高圖像質量的同時，實現瞭比傳統JPEG算法更高的壓縮率。 特徵提取 (Feature Extraction)： 信號的局部特徵，如瞬態、奇異點、邊緣等，在特定尺度的小波係數上錶現得尤為突齣。通過分析這些小波係數，可以提取齣信號的關鍵特徵，用於模式識彆、信號分類和狀態監測。例如，在機械故障診斷中，可以通過分析振動信號的小波係數來識彆軸承、齒輪等部件的早期損傷。 信號分離 (Signal Separation)： 當一個觀測信號是多個獨立信號的疊加時，小波變換可以幫助將這些信號分離開來。例如，在腦電圖 (EEG) 分析中，小波可以用來分離腦電信號與眼電、肌肉電等僞跡。 2. 圖像處理與分析： 圖像去噪： 與信號去噪類似，小波變換在圖像去噪方麵也錶現齣優異的性能，尤其擅長處理椒鹽噪聲、高斯噪聲等。 圖像壓縮： JPEG2000標準的應用證明瞭小波在圖像壓縮方麵的巨大潛力，它能夠在較低的比特率下提供更好的視覺質量。 邊緣檢測： 圖像中的邊緣對應於灰度值的突變，這些突變在小波域中會産生顯著的係數。通過檢測這些係數，可以準確地定位圖像中的邊緣，為圖像分割、目標識彆等應用奠定基礎。 圖像融閤 (Image Fusion)： 將來自不同傳感器或不同模態的圖像進行融閤，以獲得更豐富、更全麵的信息。小波變換可以將不同圖像分解到不同尺度，然後根據一定的規則對不同尺度的分量進行融閤，再進行重構，從而得到融閤後的圖像。 圖像增強 (Image Enhancement)： 通過對圖像的小波係數進行調整，可以改善圖像的對比度、清晰度等，使其更易於觀察和分析。 3. 工程監測與診斷： 結構健康監測 (Structural Health Monitoring, SHM)： 建築、橋梁、飛機等結構在服役過程中會受到各種載荷和環境因素的影響，可能産生裂紋、損傷等。通過在結構上安裝傳感器，采集振動、應變等信號，並利用小波分析來檢測這些信號中的異常變化，可以及時發現結構的潛在問題，預測其壽命，避免災難性事故的發生。小波能夠有效地捕捉到結構損傷引起的局部振動模式變化。 機械故障診斷： 鏇轉機械（如電機、齒輪箱、風力發電機）在運行過程中，其産生的振動信號蘊含著豐富的設備狀態信息。小波變換能夠捕捉到由於齒輪磨損、軸承損壞、不對中等故障引起的高頻瞬態信號，從而實現對故障的早期預警和精確診斷。 故障診斷與預警： 在電力係統、交通係統等復雜工程係統中，小波理論可以用於分析各種監測信號，如電流、電壓、速度等，從中提取故障特徵，實現對潛在故障的預警，提高係統的可靠性和安全性。 4. 其他工程領域的應用： 醫學信號分析： 心電圖 (ECG)、腦電圖 (EEG)、肌電圖 (EMG) 等醫學信號都具有復雜的時頻特性，小波變換是分析這些信號的有力工具，可用於疾病診斷、生理狀態監測等。 地質勘探： 地震波信號的分析，石油、天然氣等資源的勘探，小波理論在提取地下結構信息方麵發揮著重要作用。 金融工程： 金融時間序列數據往往具有非平穩性，小波分析可以揭示其中的潛在規律和波動性。 模式識彆與機器學習： 小波特徵可以作為輸入嚮量，用於訓練各種模式識彆和機器學習模型，提高分類和預測的準確性。 小波理論的發展趨勢與展望： 小波理論仍然是一個充滿活力的研究領域，研究人員正在不斷探索新的小波構造方法、更高效的算法以及更廣泛的應用場景。 新型小波的開發： 針對特定工程問題，設計具有更優良數學性質和更佳工程錶現的小波函數，例如，更緊湊支持的小波、具有特定對稱性的小波等。 與機器學習的深度融閤： 將小波變換作為一種特徵提取工具，與深度學習等先進的機器學習模型相結閤，以應對更復雜、更高維度的數據分析挑戰。 實時處理能力的提升： 發展更快速、更高效的小波變換算法，以滿足實時信號處理的需求。 多維小波分析： 拓展到二維、三維甚至更高維度的小波分析，以處理更復雜的空間結構數據，如醫學影像、遙感影像等。 小波在人工智能領域的應用： 探索小波理論在自然語言處理、計算機視覺等人工智能領域的新應用。 總而言之，小波理論以其獨特的時頻局部化能力，為信號與圖像分析提供瞭強大的工具箱，並在工程領域的眾多分支展現齣巨大的應用價值。隨著理論研究的不斷深入和算法的不斷優化，小波理論必將在未來的工程技術發展中扮演越來越重要的角色，解鎖更多未知的潛力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對我這個長期在電力係統領域摸爬滾打的工程師來說，無疑是一場及時雨。我們經常麵臨各種復雜的信號噪聲問題，比如高壓綫路的放電噪聲、變壓器內部的運行噪聲，這些噪聲的分析和抑製直接關係到設備的安全運行和診斷的準確性。我之前嘗試過傅裏葉變換等傳統方法，但效果總是不盡如人意，很多細節信息容易被噪聲掩蓋，或者說，在時間和頻率這兩個維度上，我們很難同時獲得足夠精細的分析。我聽說小波分析在這方麵有著天然的優勢，它能夠提供時頻聯閤分析的能力，這正是我們電力係統診斷所迫切需要的。我非常希望這本書能夠深入講解小波分析在電力設備故障診斷中的具體應用。例如，它能否幫助我們更早、更準確地識彆齣變壓器繞組的局部放電？能否在發電機組的異常振動信號中，區分齣是軸承磨損還是轉子不平衡引起的？我期待書中能提供詳細的算法流程和實際案例分析，最好能有具體的代碼示例，讓我們能夠直接上手實踐。此外，對於如何選擇閤適的小波基函數，以及如何優化小波變換的參數以達到最佳的降噪和特徵提取效果，我也非常希望能得到清晰的指導。我希望這本書能像一本“操作手冊”一樣，指導我如何運用小波技術，從而提升我們電力係統監測和診斷的智能化水平，最終保障電網的穩定運行。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在航空航天領域從事信號處理工作的工程師，我深知在高精度傳感器采集到的數據中，常常充斥著各種復雜且難以分離的噪聲。特彆是在飛機發動機的監測和診斷中，識彆齣微小的異常信號，例如早期故障跡象，至關重要。我之前也接觸過一些信號分析的文獻，但感覺很多方法在處理動態性強、瞬時性突變明顯的航空航天信號時，效果不盡人意。我聽說小波分析在時頻分析方麵有獨特的優勢，能夠捕捉信號的局部特徵，並且在降噪和特徵提取方麵錶現齣色，這正是我所需要的。我非常期待這本書能夠詳細闡述小波分析在航空航天領域的具體應用，例如在發動機推力控製、飛行姿態感知、機載雷達信號處理等方麵的應用。我希望書中能夠具體介紹如何利用小波變換來識彆和分析發動機異常振動、燃燒不穩定等早期故障信號，以及如何在復雜的傳感器數據中提取齣關鍵的飛行狀態信息。更重要的是，我希望書中能提供關於如何根據具體應用場景，選擇最優的小波基函數，以及如何進行小波變換參數的優化，以達到最佳的信號分析效果。如果這本書能提供一些實際的案例分析，展示小波分析如何幫助我們提高航空器安全性、可靠性和效率，那我將不勝感激，它無疑會成為我工作中不可或缺的參考。

評分☆☆☆☆☆

我一直對材料科學和工程領域的無損檢測技術非常感興趣，而超聲波檢測和聲發射檢測等技術，在判斷材料內部缺陷方麵發揮著至關重要的作用。然而，這些檢測過程中産生的信號往往非常復雜，包含瞭大量的瞬態信息和高頻成分，傳統的信號處理方法在分析這些復雜信號時，顯得力不從心，很多細微的缺陷信息容易被忽略。我瞭解到小波分析在處理這類瞬態、非平穩信號方麵具有獨特的優勢，它能夠有效地捕捉信號在時間和頻率上的局部特徵。我非常期望這本書能夠詳細介紹小波分析在材料無損檢測領域的應用，尤其是如何利用小波變換來識彆和定位材料中的微小裂紋、孔洞或者夾雜物。我希望書中能深入探討小波包分解、連續小波變換等不同的小波分析方法，以及它們在不同檢測場景下的適用性。例如，對於金屬材料，哪些小波基函數更適閤分析超聲波信號？對於復閤材料，小波分析又如何幫助我們檢測分層失效？我更期待的是，書中能夠提供具體的案例研究，展示如何通過小波分析，將原始的檢測信號轉化為能夠直觀指示材料損傷程度和位置的信息，甚至是如何實現自動化缺陷識彆。這本書如果能幫助我理解如何從“雜亂的信號”中“提煉齣關鍵的損傷信息”，那麼它將對我今後的科研工作帶來巨大的啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就足夠吸引我瞭，那種深邃的藍色背景，配閤著細緻描繪的波形圖，仿佛預示著一場關於數學與現實世界交織的深度探索。我一直對信號處理和圖像分析領域的技術原理充滿好奇，而“小波”這個概念，在我看來，既神秘又強大。我之前也接觸過一些基礎的信號處理書籍，但總覺得它們在解決實際工程問題時，顯得有些“隔靴搔癢”。我期望這本書能夠以一種非常直觀的方式，將小波理論的精髓與工程領域的具體應用聯係起來。我希望它不隻是堆砌理論公式，而是能通過大量的實例，比如在振動分析、故障診斷、甚至是醫學影像處理中的應用，讓我看到小波變換是如何成為工程師們手中解決復雜問題的利器。我特彆期待書中能詳細闡述不同類型小波的特性，以及它們各自適閤解決哪類工程難題，比如Daubechies小波、Morlet小波等等，它們之間的差異化優勢體現在哪裏？我希望作者能用一種易於理解的語言，哪怕是一些形象的比喻，來解釋這些高深的數學概念，讓非數學專業背景的工程師也能迅速掌握，並且能夠靈活運用到自己的工作中。從這個意義上講，我期待這本書能成為一本真正“接地氣”的專業著作，它能夠打開我解決工程難題的新思路，讓我看到在傳統方法之外，還有如此強大的工具等待我去發掘和掌握。

評分☆☆☆☆☆

我是一名結構工程的在讀博士生，我的研究方嚮是結構健康監測，尤其關注的是橋梁和建築物的動力響應分析。在監測過程中，我們常常會采集到結構在各種載荷（如風、地震、交通）作用下的振動數據，這些數據通常包含豐富的動態信息，但同時也伴隨著各種噪聲和乾擾。我瞭解到小波分析在處理非平穩信號方麵錶現齣色，能夠提供時間和頻率上的多分辨率分析，這對於理解結構的動態行為至關重要。我非常希望這本書能夠深入探討小波分析在結構動力學分析中的應用。例如，它能否幫助我們更有效地識彆結構的模態參數，比如自振頻率和阻尼比？在監測結構損傷時，小波分析如何幫助我們捕捉到結構剛度退化引起的局部應力變化？我尤其希望書中能夠介紹如何利用小波變換來分析結構的瞬態響應，比如在地震作用下的動力響應，以及如何從中提取關鍵的損傷特徵。我希望能看到書中能提供一些實際的案例，比如對某個知名橋梁或者高層建築進行結構健康監測的案例，詳細展示小波分析在數據預處理、特徵提取和損傷診斷等環節的應用。如果這本書能夠提供關於如何構建小波基函數，以及如何解釋小波變換結果的詳細指導，那將對我未來的研究方嚮産生深遠的影響，幫助我開發更精確、更魯棒的結構健康監測係統。