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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：29607125779

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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信号的解构与重塑：工程应用中的时频分析新视角 在现代工程的浩瀚领域中，理解和处理复杂多变的信号是至关重要的。无论是通信系统的波形传递、机械设备的振动监测，还是医学影像的精细解析，信号的内在规律往往隐藏在时间和频率的交织之中。传统的傅里叶变换以其强大的频率分析能力，为我们打开了认识信号世界的大门。然而，当信号的特征随着时间发生剧烈变化，或者其局部性信息至关重要时，傅里叶变换的局限性便显而易见。这时，一种更为精妙、更为灵活的信号分析工具应运而生，它能够像解构大师一样，将信号在时域和频域进行精细的分解，并如同重塑艺术家一般，在保留关键信息的同时，实现信号的优化与增强。 本书便是一部深入探讨这一强大工具——小波变换——及其在工程领域广泛应用的专著。它并非简单罗列公式或堆砌理论，而是旨在为读者构建一个清晰、直观的理解框架，揭示小波变换如何赋予工程师前所未有的能力，以应对各种极具挑战性的工程问题。本书的宗旨是，通过深入浅出的讲解和贴近实际的案例，让读者不仅理解小波变换的“是什么”，更领悟其“为什么”以及“如何用”。 核心概念的深度解析：告别“黑箱”操作 本书的开篇，将带领读者踏上一次概念的探索之旅。我们将从最基础的信号及其时域特性入手，逐步引入傅里叶变换，并在此基础上，清晰地阐述其在分析周期性信号上的优势以及在处理非平稳信号上的不足。这是理解小波变换必要性的基石。 随后，小波变换的“主角”——小波函数——将以其独特的姿态登场。我们将深入剖析小波函数的本质：它是一种具有特定形状（如正交性、紧支撑性）的基函数，与正弦和余弦函数不同，小波函数能够同时在时间和频率上具有局部性。这意味着，小波变换能够像一把“放大镜”，聚焦于信号的特定时间段和特定频率范围，从而捕捉到传统方法难以察觉的瞬态特征、奇异点以及局部细节。 本书将详细介绍不同类型的小波，例如Haar小波、Daubechies小波、Mexican Hat小波等，并解释它们的数学构造和各自的优缺点。我们将重点关注小波变换的两种主要实现方式：连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）。CWT提供了对信号在所有尺度和位置上进行连续分析的强大能力，而DWT则通过多分辨率分析，将信号分解为不同频率子带的近似分量和细节分量，从而在计算效率和信息保留之间取得平衡。本书将详细阐述DWT的分解和重构过程，以及其在信息压缩和去噪方面的理论基础。 理论与实践的完美融合：工程师的得力助手 理论知识的掌握固然重要，但真正让小波变换在工程领域熠熠生辉的，是其强大的实践应用能力。本书将花费大量篇幅，将抽象的理论转化为工程师手中解决实际问题的利器。 在信号去噪方面，我们将展示小波变换如何有效地分离信号的有用成分和噪声。通过将信号分解到不同的小波系数，并对不同子带的小波系数进行阈值处理（硬阈值、软阈值等），可以显著地抑制噪声，同时最大程度地保留信号的原始结构。本书将深入探讨各种去噪算法的原理，并提供具体的实现步骤，例如在医学影像去噪（如MRI、CT图像）、音频信号降噪、以及传感器信号处理中的成功案例。 在信号压缩方面，小波变换的能量集中特性被发挥得淋漓尽致。大部分信号的能量集中在少数几个尺度上的小波系数中，而其他尺度上的系数则很小甚至为零。通过对这些小系数进行量化或置零，可以实现信号的高效压缩，同时保持可接受的失真度。本书将重点介绍基于小波的图像压缩标准（如JPEG2000）的工作原理，并分析其在高清图像存储、网络传输等领域的优势。 在特征提取与模式识别方面，小波变换能够揭示信号在不同尺度上的局部特征，这对于识别和分类复杂的信号模式至关重要。例如，在机械故障诊断中，不同类型的故障会在振动信号的小波变换域产生独特的特征。本书将介绍如何利用小波系数的统计特性、能量分布等作为特征向量，应用于故障诊断、目标识别、生物信号分析（如心电图、脑电图）等领域。 在奇异点检测与边缘提取方面，小波变换在时间轴上的局部性使其成为检测信号突变点和精细边缘的理想工具。例如，在图像处理中，小波变换能够有效地检测图像的边缘，这对于图像分割、目标定位至关重要。本书将介绍利用小波变换检测信号中的不连续点、尖峰以及其他奇异行为的方法，并探讨其在工业缺陷检测、地震信号分析中的应用。 此外，本书还将拓展小波变换的应用范围，涵盖信号重构与合成、逆问题求解（如图像复原）、多尺度分析以及与机器学习算法的结合等前沿课题。例如，如何利用小波变换提取的特征来训练神经网络，以提高模式识别的准确性；如何在存在噪声或缺失数据的情况下，利用小波变换进行鲁棒的信号重构。 面向读者群体的精心设计：循序渐进，易于掌握 本书的内容设计充分考虑了不同背景的读者需求。对于初学者，我们将从最基础的概念入手，通过大量的图示和通俗易懂的类比，帮助建立对小波变换的直观理解。同时，我们也会提供清晰的数学推导，以便深入研究的读者能够掌握其背后的原理。 对于已有一定信号处理基础的工程师和研究人员，本书将提供更深入的理论分析和更广泛的应用案例。我们不仅会介绍经典的小波变换算法，还会探讨最新的发展和研究方向，帮助读者紧跟技术前沿。 为了方便读者动手实践，本书将尽可能地提供相关的算法伪代码或使用指南，并推荐一些常用的工程软件工具，如MATLAB、Python等，以便读者能够方便地将所学知识应用于自己的项目中。 结语 在信息爆炸的时代，拥有一双“火眼金睛”来洞察信号深处的奥秘，是每个工程师和研究人员的必备能力。小波变换，作为一种强大而灵活的信号分析工具，正日益展现出其不可替代的价值。本书旨在成为您探索小波变换世界的可靠向导，为您打开一扇理解和处理复杂信号的新大门。通过本书的学习，您将能够更自信地运用小波变换，从纷繁复杂的工程数据中挖掘出有价值的信息，解决实际问题，推动技术创新。让我们一起，用小波的智慧，点亮工程应用的未来。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对这类偏向硬核技术的书籍一向抱有敬畏之心，因为很多教材的文字描述总是晦涩难懂，让人感觉像在啃一本复杂的数学证明集。我更倾向于那些能够用生动的比喻或直观的物理图像来解释抽象概念的作者。例如，当讲解小波的“窗口”概念时，我希望作者能用类似聚焦光束或声呐扫描的类比，让初学者也能快速抓住其核心——在不同尺度上对信号进行局部分析的能力。这本书的印刷质量看起来不错，字体清晰，图表线条分明，这对于阅读体验至关重要，尤其是在处理那些涉及到希尔伯特空间、张量积等高深数学概念的章节时。我非常期待书中能够详尽地探讨小波在数据压缩领域的应用，比如JPEG2000标准中如何利用小波变换实现高效的无损或有损压缩，以及其相对于传统离散余弦变换（DCT）的优势所在。另外，关于小波的“阈值去噪”方法，书中是否对比了硬阈值和软阈值的性能差异，并给出了一些优化阈值选择的经验法则，这些都是我在实际数据处理中经常遇到的难题。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的期望值很高，因为它似乎聚焦于“工程应用”这个关键词。在很多现有文献中，小波理论往往停留在数学工具箱的展示层面，而缺乏真正解决复杂工程难题的深度剖析。我希望这本书能展现出小波分析解决实际工程挑战的“威力”。例如，在结构健康监测（SHM）领域，如何利用小波包能量特征来精确区分由环境载荷引起的振动和由结构损伤（如裂纹扩展）引起的特征变化？这种细粒度的特征提取能力是传统傅里叶谱分析难以企及的。我期待书中能提供详细的步骤说明，从原始传感器数据采集开始，经过预处理、小波分解、特征量化，到最终的决策制定过程。另外，对于作者选择的具体工程领域，例如医学信号处理或地球物理勘探，我希望看到针对这些特定信号特点（如噪声类型、非平稳性程度）而定制化设计的小波基函数或分解策略。如果书中能附带一些关于软件工具箱的教程或使用指南，那就更是锦上添花，能让读者快速将理论知识转化为解决实际问题的生产力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常引人注目，采用了深邃的蓝色背景，点缀着一些像是电磁波纹理的抽象图案，让人一眼就能感受到它与信号处理和工程领域的紧密联系。我特地选了这本书，是因为我对小波分析在解决实际工程问题中的应用抱有极大的兴趣，特别是那种能够处理非平稳信号、在时域和频域都能提供良好分辨率的技术。我期望书中能深入探讨不同类型小波基函数的选择标准，比如Haar、Daubechies或者Symlets，以及它们在特定工程场景——比如故障诊断、图像压缩或者去噪处理中的具体优势和局限性。此外，如果书中能提供一些实际案例的MATLAB或Python代码示例，那就太棒了，这样理论结合实践，学习起来效率会高出不少。我对算法的数学推导过程也比较看重，毕竟扎实的理论基础是灵活应用的前提。希望作者能用清晰的语言阐述傅里叶变换与小波变换的本质区别，以及为什么在某些情况下，小波变换能够提供更优的解析能力，期待它能成为我工具箱里的一把利器。这本书的厚度适中，看起来内容量是比较充实的，希望能涵盖从基础理论到高级应用的完整脉络，而不是仅仅停留在概念介绍的层面。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书时，我最先留意的是它的目录结构，感觉编排得相当有条理。开篇似乎是从基础的傅里叶级数和变换讲起，为后续的小波理论打下了坚实的基础，这对于我这种需要时不时回顾基础知识的读者来说非常友好。随后过渡到连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT），这通常是小波分析的核心所在。我特别关注了多分辨率分析（MRA）的章节，因为MRA是理解小波分解和重构过程的关键。我期待书中能够非常细致地讲解滤波器组的设计，比如上采样和下采样操作如何影响信号的重建精度，以及如何构建正交小波和双正交小波。如果能配上大量的图示来解释这些复杂的滤波过程，那就更理想了。对于工程应用部分，我希望看到的是那些真正贴近工业界实际挑战的例子，比如振动信号的瞬态特征提取，或者复杂电磁干扰信号的抑制。作者如果能提供一些关于小波包分解（Wavelet Packet Decomposition）的讨论，那就更完美了，因为它在处理具有多尺度结构特征的信号时，展现出了比标准小波分解更强的灵活性。总而言之，我希望它不仅仅是一本教科书，更是一本可以指导工程实践的参考手册。

评分☆☆☆☆☆

从这本书的篇幅来看，它似乎试图构建一个非常全面的知识体系，这既是优点也是挑战。我希望能看到作者在不同应用场景之间建立起清晰的逻辑桥梁，而不是将理论和应用割裂开来。比如，在讨论小波在金融时间序列分析中的应用时，作者能否深入探讨如何利用小波的多尺度特性来分离出不同周期的市场波动因子，从而辅助进行更精准的趋势预测？这需要对随机过程理论有相当的把握。此外，对于现代工程中越来越重要的实时处理问题，书中是否涉及了小波变换的快速算法实现，比如Mallat算法的效率分析，以及如何在硬件资源受限的环境下优化计算复杂度？我个人对小波在非线性系统辨识方面的应用抱有浓厚兴趣，希望书中能提供一些具体的应用案例，比如如何利用小波系数的变化来识别系统中的突变点或非线性元件。如果内容能涵盖一些前沿的研究方向，比如基于深度学习和卷积神经网络（CNN）与小波结合的混合模型，那就更显出这本书的与时俱进了。