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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：29453784564

包装：平装

出版时间：2014-07-01

图书基本信息
图书名称	Wavelets in Engineering Applications
作者	Luo Gaoyong
定价	78.00元
出版社	科学出版社
ISBN	9787030410092
出版日期	2014-07-01
字数
页码
版次	5
装帧	平装
开本	32开
商品重量	0.4Kg

内容简介

作者简介

目录

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

编辑推荐

文摘

序言

深入探索数字信号处理的强大工具——小波变换在工程领域的革新应用 在现代工程的广阔天地中，如何高效、精准地分析和处理信号，是解决复杂问题的核心。从通信系统的优化到医学影像的解读，从地球物理的勘探到材料科学的微观研究，信号的内在规律与变化趋势是理解和驾驭这些领域的基础。然而，传统的傅里叶变换等方法在处理非平稳信号时，往往会丢失重要的局部信息，无法捕捉信号在不同时间和频率上的精细结构。正是在这样的背景下，一种更为强大、灵活的信号分析工具——小波变换（Wavelet Transform），应运而生，并以前所未有的方式革新了工程领域的诸多应用。 小波变换：一种全新的信号分析视角 与傅里叶变换将信号分解为一系列不同频率的正弦波不同，小波变换采用一种“母小波”（mother wavelet）作为基本单元，通过伸缩（缩放）和迁移（平移）这些母小波，来“扫描”信号。这种伸缩操作对应着频率的分析，而平移操作则对应着时间的分析。这意味着小波变换能够同时提供信号在时间和频率上的局部信息，从而能够精准地刻画信号的瞬时频率、突变点、奇异性等精细特征，完美解决了非平稳信号分析的难题。 想象一下，当你用一把尺子去测量一根有起伏的绳子时，如果你只用一根固定长度的尺子，你很难准确描述绳子上每一个细微的弯曲。但如果你有一套不同长度的尺子，可以根据需要选择最合适的长度去丈量，你就能更精确地描绘出绳子的完整形状。小波变换正是扮演了这个“多尺寸尺子”的角色，它能够以不同的“分辨率”去审视信号，就像用不同的放大倍率去观察一个物体，从而揭示隐藏在不同尺度下的信息。 核心原理剖析：如何实现时频联合分析 小波变换的核心在于其“小波”函数。与无限延伸的正弦波不同，小波函数是具有有限持续时间和有限能量的局部化波形。这种局部性赋予了小波变换“时域定位”的能力。通过对母小波进行伸缩，我们可以得到一系列“子小波”（daughter wavelets），它们具有不同的尺度（频率）和位置（时间）。 例如，一个“窄”的小波（对应高频）能够捕捉信号的快速变化和精细细节，而一个“宽”的小波（对应低频）则能够捕捉信号的整体趋势和缓慢变化。通过将原始信号与这些不同尺度和位置的子小波进行内积运算，我们就能得到信号在不同时间和频率上的能量分布，即所谓的“时频表示”。这种时频表示就像一张“高分辨率”的信号图像，清晰地展现了信号的动态演变过程。 数学基础的魅力：离散小波变换与连续小波变换 在实际应用中，我们通常会遇到离散的信号数据。为了方便计算机处理，小波变换发展出了多种离散形式，其中最常用的是离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）。DWT利用多分辨率分析（Multi-resolution Analysis, MRA）的思想，将信号分解到一系列不同分辨率的空间中。 MRA的核心在于“滤波器组”（filter banks）。通过设计一组低通滤波器和高通滤波器，我们可以将信号逐级分解。低通滤波器提取信号的近似信息（低频成分），而高通滤波器提取信号的细节信息（高频成分）。通过对近似成分进行重复的低通滤波和高通滤波，我们可以将信号分解到任意所需的分辨率上，从而得到信号的低频近似和一系列不同尺度的细节。这种分解过程可以看作是将信号“压缩”到一系列更紧凑的表示形式中，方便后续的处理和分析。 此外，连续小波变换（Continuous Wavelet Transform, CWT）则提供了更全面的时频表示，能够精确地描绘信号的每一个细节，虽然计算量相对较大，但在某些研究和调试场景下仍然具有不可替代的作用。 革新工程领域的强大动力：小波变换的应用前景 小波变换凭借其独特的时频分析能力，在众多工程领域展现出强大的生命力，并不断推动着技术进步： 信号去噪与信号增强： 现实世界中的信号往往混杂着各种噪声，严重影响分析的准确性。小波变换能够将信号和噪声在不同尺度上的分布差异进行分离。通过对噪声成分进行阈值处理（例如，将小于一定阈值的细节系数置零）后再进行逆变换，可以有效地去除噪声，恢复信号的真实面貌。同时，小波变换还可以用于增强信号的特定成分，例如在音频信号处理中提升人声的清晰度。 图像压缩与图像处理： JPEG2000标准就是基于小波变换实现的，它在图像压缩方面比传统的JPEG算法具有更高的效率和更好的视觉质量。小波变换能够将图像分解为不同频率和方向的成分，对于图像中的边缘、纹理等细节信息有很好的捕捉能力，从而在保留重要信息的同时，实现高压缩比。此外，小波变换在图像去噪、边缘检测、图像融合等方面也扮演着重要角色。 通信系统： 在无线通信中，信号往往会受到多径效应、衰落等影响，导致信号失真。小波变换可以用于信道均衡、误码率降低、盲信号分离等任务，提高通信系统的鲁棒性和传输效率。例如，利用小波变换可以更好地分离出不同用户的信号，实现多址接入。 医学影像分析： 从X射线、CT到MRI，小波变换在医学影像的去噪、增强、特征提取等方面有着广泛应用。例如，它可以用于检测微小的病灶、分割器官、重建三维影像，为医生提供更清晰、更准确的诊断依据。在脑电图（EEG）和心电图（ECG）信号分析中，小波变换能够揭示隐藏在信号中的异常模式，辅助疾病诊断。 故障诊断与状态监测： 在机械设备、结构工程等领域，小波变换被用于分析振动、应力等信号，从而检测设备的早期故障，预测潜在的失效风险。例如，通过分析轴承的振动信号，小波变换能够捕捉到细微的磨损迹象，提前发出预警，避免重大事故的发生。 地球物理与遥感： 小波变换在地震波分析、地层识别、资源勘探等领域发挥着关键作用。同时，在遥感图像处理中，小波变换可以用于地物分类、目标识别、图像融合等，提高遥感数据的分析精度。 金融数据分析： 金融市场数据具有显著的非平稳性和分形特征。小波变换能够捕捉金融时间序列中的局部波动、趋势变化和突发事件，为风险评估、投资决策提供更深入的洞察。 生物信息学： 在基因序列分析、蛋白质结构预测等领域，小波变换也展现出其独特的优势，能够帮助识别隐藏在生物序列中的模式和规律。 结语：拥抱小波变换，迎接工程的未来 小波变换以其精妙的数学原理和强大的应用能力，已经成为现代工程领域不可或缺的工具。它不仅提供了一种全新的、更深层次的信号分析方法，更重要的是，它为解决那些传统方法难以应对的复杂工程问题提供了有力的武器。随着计算能力的不断提升和算法的持续优化，小波变换的应用将更加深入和广泛，必将持续推动工程技术的革新与发展，为人类创造更美好的未来。掌握小波变换，就是掌握了理解和驾驭复杂信号世界的一把金钥匙。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，当我翻开这本书时，我对小波变换的了解并不深，甚至可以说是一知半解。然而，随着阅读的深入，我逐渐被书中精彩的内容所吸引。作者的讲解非常具有启发性，他能够将抽象的数学理论与具体的工程应用紧密结合起来。我惊喜地发现，原来小波变换并非只是一个高深的数学概念，而是能够实实在在地解决我们工程实践中遇到的许多棘手问题。书中关于信号去噪的章节，让我对如何处理实验数据中的噪声有了全新的认识。以前我常常为如何有效地去除噪声而烦恼，而这本书则提供了一种更高效、更精细的方法。我尤其欣赏书中对不同小波基的比较分析，这让我能够根据具体问题的特点，选择最适合的工具。这本书的价值在于，它不仅提升了我对小波变换理论的理解，更重要的是，它为我提供了一个强大的新工具箱，让我能够以更专业、更有效的方式去解决工程难题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常有吸引力，我一眼就被它深深吸引了。简洁而富有科技感的设计，仿佛预示着书中内容将带领读者进入一个充满未知与奥秘的世界。我一直对各种复杂的数学工具在实际工程中的应用抱有浓厚的兴趣，而“Wavelets”这个词本身就充满了神秘感和解决问题的力量。虽然我对小波变换本身并没有非常深入的了解，但我知道它是一种强大的信号处理工具，能够在时域和频域同时对信号进行分析，这在很多工程领域，比如图像处理、数据压缩、故障诊断等方面都有着巨大的潜力。我对这本书能够如何将理论知识转化为实际的工程解决方案感到非常好奇。它是否会通过丰富的案例研究来展示小波变换的强大功能？它是否会为初学者提供清晰易懂的入门指南，又是否会为有经验的工程师提供更深层次的理论探讨和前沿应用？我期待这本书能够激发我更多的思考，甚至改变我对某些工程问题的看待方式。书名中的“Engineering Applications”也让我对接下来的内容充满了期待，希望它能为我在实际工作中遇到的挑战提供新的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来了一种全新的视角来看待工程问题。在接触小波变换之前，我主要依赖传统的傅里叶变换等工具来分析信号。然而，傅里叶变换在处理非平稳信号时存在一些局限性，无法同时提供精确的时间和频率信息。而小波变换则有效地克服了这一缺点，它能够在不同尺度上捕捉信号的局部特征，这在分析那些突变、瞬态或者周期性变化的信号时显得尤为重要。书中通过大量的具体工程实例，生动地展现了小波变换在这些复杂场景下的优势。例如，在机械故障诊断中，设备的运行状态往往会产生一些非平稳的振动信号，利用小波变换可以更准确地识别出潜在的故障模式。在医学影像分析中，小波变换能够帮助医生更清晰地观察到细微的病灶区域。这本书的价值在于，它不仅提供了理论知识，更重要的是教会了我如何将这些理论知识灵活地应用于解决实际问题，如何根据不同的工程需求选择合适的小波基和分析方法，从而达到最佳的处理效果。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够深入剖析复杂工程问题的书籍情有独钟，而这本书无疑满足了我的这一需求。它不仅仅是一本理论教材，更像是一位经验丰富的工程师在分享他宝贵的实践经验。书中对于小波变换在各个工程分支的应用，进行了非常细致的探讨。我特别关注了它在通信系统中的应用部分，例如在信号的去噪和信道均衡方面，小波变换展现出了卓越的性能。它能够有效地分离信号和噪声，使得通信信号的质量得到显著提升。此外，在结构健康监测领域，这本书也提供了一些非常有价值的见解。例如，通过分析结构的振动响应，利用小波变换可以检测出结构的微小损伤，并预测其未来的发展趋势。这对于保障工程结构的安全性至关重要。整本书的论述清晰而富有逻辑，图文并茂，很多复杂的概念通过图表和公式得到了直观的展示，使得读者能够更容易地理解和掌握。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受就是它在理论深度和应用广度上都达到了一个相当的高度。作者以非常系统的方式介绍了小波变换的核心概念，从最基础的数学原理到各种不同类型的小波基，再到多分辨率分析的原理，讲解得循序渐进，逻辑清晰。即使是对于初学者来说，也能够逐步理解这些复杂的数学工具。更重要的是，这本书并没有停留在理论层面，而是花费了大量的篇幅来探讨小波变换在各种工程领域的实际应用。我尤其对其中关于图像去噪和边缘检测的章节印象深刻，作者通过详细的步骤和直观的图示，展示了如何利用小波变换有效地处理图像中的噪声，并精确地识别出图像的边缘信息。这对于我目前正在进行的一个图像分析项目非常有启发。此外，书中还涉及了在信号压缩、故障诊断、模式识别等方面的应用，这些都让我看到了小波变换在解决现实工程问题中的巨大价值。整本书的写作风格严谨而不失生动，引用了大量的参考文献，显示了作者深厚的学术功底和严谨的研究态度。