Wavelets in Engineering Applications978703041 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
• 科學計算
• 數據分析

店鋪： 悟元圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030410092

商品編碼：29453784564

包裝：平裝

齣版時間：2014-07-01

圖書基本信息
圖書名稱	Wavelets in Engineering Applications
作者	Luo Gaoyong
定價	78.00元
齣版社	科學齣版社
ISBN	9787030410092
齣版日期	2014-07-01
字數
頁碼
版次	5
裝幀	平裝
開本	32開
商品重量	0.4Kg

內容簡介

作者簡介

目錄

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

編輯推薦

文摘

序言

深入探索數字信號處理的強大工具——小波變換在工程領域的革新應用 在現代工程的廣闊天地中，如何高效、精準地分析和處理信號，是解決復雜問題的核心。從通信係統的優化到醫學影像的解讀，從地球物理的勘探到材料科學的微觀研究，信號的內在規律與變化趨勢是理解和駕馭這些領域的基礎。然而，傳統的傅裏葉變換等方法在處理非平穩信號時，往往會丟失重要的局部信息，無法捕捉信號在不同時間和頻率上的精細結構。正是在這樣的背景下，一種更為強大、靈活的信號分析工具——小波變換（Wavelet Transform），應運而生，並以前所未有的方式革新瞭工程領域的諸多應用。 小波變換：一種全新的信號分析視角 與傅裏葉變換將信號分解為一係列不同頻率的正弦波不同，小波變換采用一種“母小波”（mother wavelet）作為基本單元，通過伸縮（縮放）和遷移（平移）這些母小波，來“掃描”信號。這種伸縮操作對應著頻率的分析，而平移操作則對應著時間的分析。這意味著小波變換能夠同時提供信號在時間和頻率上的局部信息，從而能夠精準地刻畫信號的瞬時頻率、突變點、奇異性等精細特徵，完美解決瞭非平穩信號分析的難題。 想象一下，當你用一把尺子去測量一根有起伏的繩子時，如果你隻用一根固定長度的尺子，你很難準確描述繩子上每一個細微的彎麯。但如果你有一套不同長度的尺子，可以根據需要選擇最閤適的長度去丈量，你就能更精確地描繪齣繩子的完整形狀。小波變換正是扮演瞭這個“多尺寸尺子”的角色，它能夠以不同的“分辨率”去審視信號，就像用不同的放大倍率去觀察一個物體，從而揭示隱藏在不同尺度下的信息。 核心原理剖析：如何實現時頻聯閤分析 小波變換的核心在於其“小波”函數。與無限延伸的正弦波不同，小波函數是具有有限持續時間和有限能量的局部化波形。這種局部性賦予瞭小波變換“時域定位”的能力。通過對母小波進行伸縮，我們可以得到一係列“子小波”（daughter wavelets），它們具有不同的尺度（頻率）和位置（時間）。 例如，一個“窄”的小波（對應高頻）能夠捕捉信號的快速變化和精細細節，而一個“寬”的小波（對應低頻）則能夠捕捉信號的整體趨勢和緩慢變化。通過將原始信號與這些不同尺度和位置的子小波進行內積運算，我們就能得到信號在不同時間和頻率上的能量分布，即所謂的“時頻錶示”。這種時頻錶示就像一張“高分辨率”的信號圖像，清晰地展現瞭信號的動態演變過程。 數學基礎的魅力：離散小波變換與連續小波變換 在實際應用中，我們通常會遇到離散的信號數據。為瞭方便計算機處理，小波變換發展齣瞭多種離散形式，其中最常用的是離散小波變換（Discrete Wavelet Transform, DWT）。DWT利用多分辨率分析（Multi-resolution Analysis, MRA）的思想，將信號分解到一係列不同分辨率的空間中。 MRA的核心在於“濾波器組”（filter banks）。通過設計一組低通濾波器和高通濾波器，我們可以將信號逐級分解。低通濾波器提取信號的近似信息（低頻成分），而高通濾波器提取信號的細節信息（高頻成分）。通過對近似成分進行重復的低通濾波和高通濾波，我們可以將信號分解到任意所需的分辨率上，從而得到信號的低頻近似和一係列不同尺度的細節。這種分解過程可以看作是將信號“壓縮”到一係列更緊湊的錶示形式中，方便後續的處理和分析。 此外，連續小波變換（Continuous Wavelet Transform, CWT）則提供瞭更全麵的時頻錶示，能夠精確地描繪信號的每一個細節，雖然計算量相對較大，但在某些研究和調試場景下仍然具有不可替代的作用。 革新工程領域的強大動力：小波變換的應用前景 小波變換憑藉其獨特的時頻分析能力，在眾多工程領域展現齣強大的生命力，並不斷推動著技術進步： 信號去噪與信號增強： 現實世界中的信號往往混雜著各種噪聲，嚴重影響分析的準確性。小波變換能夠將信號和噪聲在不同尺度上的分布差異進行分離。通過對噪聲成分進行閾值處理（例如，將小於一定閾值的細節係數置零）後再進行逆變換，可以有效地去除噪聲，恢復信號的真實麵貌。同時，小波變換還可以用於增強信號的特定成分，例如在音頻信號處理中提升人聲的清晰度。 圖像壓縮與圖像處理： JPEG2000標準就是基於小波變換實現的，它在圖像壓縮方麵比傳統的JPEG算法具有更高的效率和更好的視覺質量。小波變換能夠將圖像分解為不同頻率和方嚮的成分，對於圖像中的邊緣、紋理等細節信息有很好的捕捉能力，從而在保留重要信息的同時，實現高壓縮比。此外，小波變換在圖像去噪、邊緣檢測、圖像融閤等方麵也扮演著重要角色。 通信係統： 在無綫通信中，信號往往會受到多徑效應、衰落等影響，導緻信號失真。小波變換可以用於信道均衡、誤碼率降低、盲信號分離等任務，提高通信係統的魯棒性和傳輸效率。例如，利用小波變換可以更好地分離齣不同用戶的信號，實現多址接入。 醫學影像分析： 從X射綫、CT到MRI，小波變換在醫學影像的去噪、增強、特徵提取等方麵有著廣泛應用。例如，它可以用於檢測微小的病竈、分割器官、重建三維影像，為醫生提供更清晰、更準確的診斷依據。在腦電圖（EEG）和心電圖（ECG）信號分析中，小波變換能夠揭示隱藏在信號中的異常模式，輔助疾病診斷。 故障診斷與狀態監測： 在機械設備、結構工程等領域，小波變換被用於分析振動、應力等信號，從而檢測設備的早期故障，預測潛在的失效風險。例如，通過分析軸承的振動信號，小波變換能夠捕捉到細微的磨損跡象，提前發齣預警，避免重大事故的發生。 地球物理與遙感： 小波變換在地震波分析、地層識彆、資源勘探等領域發揮著關鍵作用。同時，在遙感圖像處理中，小波變換可以用於地物分類、目標識彆、圖像融閤等，提高遙感數據的分析精度。 金融數據分析： 金融市場數據具有顯著的非平穩性和分形特徵。小波變換能夠捕捉金融時間序列中的局部波動、趨勢變化和突發事件，為風險評估、投資決策提供更深入的洞察。 生物信息學： 在基因序列分析、蛋白質結構預測等領域，小波變換也展現齣其獨特的優勢，能夠幫助識彆隱藏在生物序列中的模式和規律。 結語：擁抱小波變換，迎接工程的未來 小波變換以其精妙的數學原理和強大的應用能力，已經成為現代工程領域不可或缺的工具。它不僅提供瞭一種全新的、更深層次的信號分析方法，更重要的是，它為解決那些傳統方法難以應對的復雜工程問題提供瞭有力的武器。隨著計算能力的不斷提升和算法的持續優化，小波變換的應用將更加深入和廣泛，必將持續推動工程技術的革新與發展，為人類創造更美好的未來。掌握小波變換，就是掌握瞭理解和駕馭復雜信號世界的一把金鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來瞭一種全新的視角來看待工程問題。在接觸小波變換之前，我主要依賴傳統的傅裏葉變換等工具來分析信號。然而，傅裏葉變換在處理非平穩信號時存在一些局限性，無法同時提供精確的時間和頻率信息。而小波變換則有效地剋服瞭這一缺點，它能夠在不同尺度上捕捉信號的局部特徵，這在分析那些突變、瞬態或者周期性變化的信號時顯得尤為重要。書中通過大量的具體工程實例，生動地展現瞭小波變換在這些復雜場景下的優勢。例如，在機械故障診斷中，設備的運行狀態往往會産生一些非平穩的振動信號，利用小波變換可以更準確地識彆齣潛在的故障模式。在醫學影像分析中，小波變換能夠幫助醫生更清晰地觀察到細微的病竈區域。這本書的價值在於，它不僅提供瞭理論知識，更重要的是教會瞭我如何將這些理論知識靈活地應用於解決實際問題，如何根據不同的工程需求選擇閤適的小波基和分析方法，從而達到最佳的處理效果。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常有吸引力，我一眼就被它深深吸引瞭。簡潔而富有科技感的設計，仿佛預示著書中內容將帶領讀者進入一個充滿未知與奧秘的世界。我一直對各種復雜的數學工具在實際工程中的應用抱有濃厚的興趣，而“Wavelets”這個詞本身就充滿瞭神秘感和解決問題的力量。雖然我對小波變換本身並沒有非常深入的瞭解，但我知道它是一種強大的信號處理工具，能夠在時域和頻域同時對信號進行分析，這在很多工程領域，比如圖像處理、數據壓縮、故障診斷等方麵都有著巨大的潛力。我對這本書能夠如何將理論知識轉化為實際的工程解決方案感到非常好奇。它是否會通過豐富的案例研究來展示小波變換的強大功能？它是否會為初學者提供清晰易懂的入門指南，又是否會為有經驗的工程師提供更深層次的理論探討和前沿應用？我期待這本書能夠激發我更多的思考，甚至改變我對某些工程問題的看待方式。書名中的“Engineering Applications”也讓我對接下來的內容充滿瞭期待，希望它能為我在實際工作中遇到的挑戰提供新的思路和方法。

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠深入剖析復雜工程問題的書籍情有獨鍾，而這本書無疑滿足瞭我的這一需求。它不僅僅是一本理論教材，更像是一位經驗豐富的工程師在分享他寶貴的實踐經驗。書中對於小波變換在各個工程分支的應用，進行瞭非常細緻的探討。我特彆關注瞭它在通信係統中的應用部分，例如在信號的去噪和信道均衡方麵，小波變換展現齣瞭卓越的性能。它能夠有效地分離信號和噪聲，使得通信信號的質量得到顯著提升。此外，在結構健康監測領域，這本書也提供瞭一些非常有價值的見解。例如，通過分析結構的振動響應，利用小波變換可以檢測齣結構的微小損傷，並預測其未來的發展趨勢。這對於保障工程結構的安全性至關重要。整本書的論述清晰而富有邏輯，圖文並茂，很多復雜的概念通過圖錶和公式得到瞭直觀的展示，使得讀者能夠更容易地理解和掌握。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，當我翻開這本書時，我對小波變換的瞭解並不深，甚至可以說是一知半解。然而，隨著閱讀的深入，我逐漸被書中精彩的內容所吸引。作者的講解非常具有啓發性，他能夠將抽象的數學理論與具體的工程應用緊密結閤起來。我驚喜地發現，原來小波變換並非隻是一個高深的數學概念，而是能夠實實在在地解決我們工程實踐中遇到的許多棘手問題。書中關於信號去噪的章節，讓我對如何處理實驗數據中的噪聲有瞭全新的認識。以前我常常為如何有效地去除噪聲而煩惱，而這本書則提供瞭一種更高效、更精細的方法。我尤其欣賞書中對不同小波基的比較分析，這讓我能夠根據具體問題的特點，選擇最適閤的工具。這本書的價值在於，它不僅提升瞭我對小波變換理論的理解，更重要的是，它為我提供瞭一個強大的新工具箱，讓我能夠以更專業、更有效的方式去解決工程難題。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受就是它在理論深度和應用廣度上都達到瞭一個相當的高度。作者以非常係統的方式介紹瞭小波變換的核心概念，從最基礎的數學原理到各種不同類型的小波基，再到多分辨率分析的原理，講解得循序漸進，邏輯清晰。即使是對於初學者來說，也能夠逐步理解這些復雜的數學工具。更重要的是，這本書並沒有停留在理論層麵，而是花費瞭大量的篇幅來探討小波變換在各種工程領域的實際應用。我尤其對其中關於圖像去噪和邊緣檢測的章節印象深刻，作者通過詳細的步驟和直觀的圖示，展示瞭如何利用小波變換有效地處理圖像中的噪聲，並精確地識彆齣圖像的邊緣信息。這對於我目前正在進行的一個圖像分析項目非常有啓發。此外，書中還涉及瞭在信號壓縮、故障診斷、模式識彆等方麵的應用，這些都讓我看到瞭小波變換在解決現實工程問題中的巨大價值。整本書的寫作風格嚴謹而不失生動，引用瞭大量的參考文獻，顯示瞭作者深厚的學術功底和嚴謹的研究態度。