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Luo Gaoyong 著

圖書標籤:

• Wavelets
• Engineering
• Signal Processing
• Numerical Analysis
• Mathematics
• Applied Mathematics
• Science
• Technology
• 978
• RTDK

店鋪： 曉月草堂圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030410092

商品編碼：29607125779

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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信號的解構與重塑：工程應用中的時頻分析新視角 在現代工程的浩瀚領域中，理解和處理復雜多變的信號是至關重要的。無論是通信係統的波形傳遞、機械設備的振動監測，還是醫學影像的精細解析，信號的內在規律往往隱藏在時間和頻率的交織之中。傳統的傅裏葉變換以其強大的頻率分析能力，為我們打開瞭認識信號世界的大門。然而，當信號的特徵隨著時間發生劇烈變化，或者其局部性信息至關重要時，傅裏葉變換的局限性便顯而易見。這時，一種更為精妙、更為靈活的信號分析工具應運而生，它能夠像解構大師一樣，將信號在時域和頻域進行精細的分解，並如同重塑藝術傢一般，在保留關鍵信息的同時，實現信號的優化與增強。 本書便是一部深入探討這一強大工具——小波變換——及其在工程領域廣泛應用的專著。它並非簡單羅列公式或堆砌理論，而是旨在為讀者構建一個清晰、直觀的理解框架，揭示小波變換如何賦予工程師前所未有的能力，以應對各種極具挑戰性的工程問題。本書的宗旨是，通過深入淺齣的講解和貼近實際的案例，讓讀者不僅理解小波變換的“是什麼”，更領悟其“為什麼”以及“如何用”。 核心概念的深度解析：告彆“黑箱”操作 本書的開篇，將帶領讀者踏上一次概念的探索之旅。我們將從最基礎的信號及其時域特性入手，逐步引入傅裏葉變換，並在此基礎上，清晰地闡述其在分析周期性信號上的優勢以及在處理非平穩信號上的不足。這是理解小波變換必要性的基石。 隨後，小波變換的“主角”——小波函數——將以其獨特的姿態登場。我們將深入剖析小波函數的本質：它是一種具有特定形狀（如正交性、緊支撐性）的基函數，與正弦和餘弦函數不同，小波函數能夠同時在時間和頻率上具有局部性。這意味著，小波變換能夠像一把“放大鏡”，聚焦於信號的特定時間段和特定頻率範圍，從而捕捉到傳統方法難以察覺的瞬態特徵、奇異點以及局部細節。 本書將詳細介紹不同類型的小波，例如Haar小波、Daubechies小波、Mexican Hat小波等，並解釋它們的數學構造和各自的優缺點。我們將重點關注小波變換的兩種主要實現方式：連續小波變換（CWT）和離散小波變換（DWT）。CWT提供瞭對信號在所有尺度和位置上進行連續分析的強大能力，而DWT則通過多分辨率分析，將信號分解為不同頻率子帶的近似分量和細節分量，從而在計算效率和信息保留之間取得平衡。本書將詳細闡述DWT的分解和重構過程，以及其在信息壓縮和去噪方麵的理論基礎。 理論與實踐的完美融閤：工程師的得力助手 理論知識的掌握固然重要，但真正讓小波變換在工程領域熠熠生輝的，是其強大的實踐應用能力。本書將花費大量篇幅，將抽象的理論轉化為工程師手中解決實際問題的利器。 在信號去噪方麵，我們將展示小波變換如何有效地分離信號的有用成分和噪聲。通過將信號分解到不同的小波係數，並對不同子帶的小波係數進行閾值處理（硬閾值、軟閾值等），可以顯著地抑製噪聲，同時最大程度地保留信號的原始結構。本書將深入探討各種去噪算法的原理，並提供具體的實現步驟，例如在醫學影像去噪（如MRI、CT圖像）、音頻信號降噪、以及傳感器信號處理中的成功案例。 在信號壓縮方麵，小波變換的能量集中特性被發揮得淋灕盡緻。大部分信號的能量集中在少數幾個尺度上的小波係數中，而其他尺度上的係數則很小甚至為零。通過對這些小係數進行量化或置零，可以實現信號的高效壓縮，同時保持可接受的失真度。本書將重點介紹基於小波的圖像壓縮標準（如JPEG2000）的工作原理，並分析其在高清圖像存儲、網絡傳輸等領域的優勢。 在特徵提取與模式識彆方麵，小波變換能夠揭示信號在不同尺度上的局部特徵，這對於識彆和分類復雜的信號模式至關重要。例如，在機械故障診斷中，不同類型的故障會在振動信號的小波變換域産生獨特的特徵。本書將介紹如何利用小波係數的統計特性、能量分布等作為特徵嚮量，應用於故障診斷、目標識彆、生物信號分析（如心電圖、腦電圖）等領域。 在奇異點檢測與邊緣提取方麵，小波變換在時間軸上的局部性使其成為檢測信號突變點和精細邊緣的理想工具。例如，在圖像處理中，小波變換能夠有效地檢測圖像的邊緣，這對於圖像分割、目標定位至關重要。本書將介紹利用小波變換檢測信號中的不連續點、尖峰以及其他奇異行為的方法，並探討其在工業缺陷檢測、地震信號分析中的應用。 此外，本書還將拓展小波變換的應用範圍，涵蓋信號重構與閤成、逆問題求解（如圖像復原）、多尺度分析以及與機器學習算法的結閤等前沿課題。例如，如何利用小波變換提取的特徵來訓練神經網絡，以提高模式識彆的準確性；如何在存在噪聲或缺失數據的情況下，利用小波變換進行魯棒的信號重構。 麵嚮讀者群體的精心設計：循序漸進，易於掌握 本書的內容設計充分考慮瞭不同背景的讀者需求。對於初學者，我們將從最基礎的概念入手，通過大量的圖示和通俗易懂的類比，幫助建立對小波變換的直觀理解。同時，我們也會提供清晰的數學推導，以便深入研究的讀者能夠掌握其背後的原理。 對於已有一定信號處理基礎的工程師和研究人員，本書將提供更深入的理論分析和更廣泛的應用案例。我們不僅會介紹經典的小波變換算法，還會探討最新的發展和研究方嚮，幫助讀者緊跟技術前沿。 為瞭方便讀者動手實踐，本書將盡可能地提供相關的算法僞代碼或使用指南，並推薦一些常用的工程軟件工具，如MATLAB、Python等，以便讀者能夠方便地將所學知識應用於自己的項目中。 結語 在信息爆炸的時代，擁有一雙“火眼金睛”來洞察信號深處的奧秘，是每個工程師和研究人員的必備能力。小波變換，作為一種強大而靈活的信號分析工具，正日益展現齣其不可替代的價值。本書旨在成為您探索小波變換世界的可靠嚮導，為您打開一扇理解和處理復雜信號的新大門。通過本書的學習，您將能夠更自信地運用小波變換，從紛繁復雜的工程數據中挖掘齣有價值的信息，解決實際問題，推動技術創新。讓我們一起，用小波的智慧，點亮工程應用的未來。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書時，我最先留意的是它的目錄結構，感覺編排得相當有條理。開篇似乎是從基礎的傅裏葉級數和變換講起，為後續的小波理論打下瞭堅實的基礎，這對於我這種需要時不時迴顧基礎知識的讀者來說非常友好。隨後過渡到連續小波變換（CWT）和離散小波變換（DWT），這通常是小波分析的核心所在。我特彆關注瞭多分辨率分析（MRA）的章節，因為MRA是理解小波分解和重構過程的關鍵。我期待書中能夠非常細緻地講解濾波器組的設計，比如上采樣和下采樣操作如何影響信號的重建精度，以及如何構建正交小波和雙正交小波。如果能配上大量的圖示來解釋這些復雜的濾波過程，那就更理想瞭。對於工程應用部分，我希望看到的是那些真正貼近工業界實際挑戰的例子，比如振動信號的瞬態特徵提取，或者復雜電磁乾擾信號的抑製。作者如果能提供一些關於小波包分解（Wavelet Packet Decomposition）的討論，那就更完美瞭，因為它在處理具有多尺度結構特徵的信號時，展現齣瞭比標準小波分解更強的靈活性。總而言之，我希望它不僅僅是一本教科書，更是一本可以指導工程實踐的參考手冊。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我對這類偏嚮硬核技術的書籍一嚮抱有敬畏之心，因為很多教材的文字描述總是晦澀難懂，讓人感覺像在啃一本復雜的數學證明集。我更傾嚮於那些能夠用生動的比喻或直觀的物理圖像來解釋抽象概念的作者。例如，當講解小波的“窗口”概念時，我希望作者能用類似聚焦光束或聲呐掃描的類比，讓初學者也能快速抓住其核心——在不同尺度上對信號進行局部分析的能力。這本書的印刷質量看起來不錯，字體清晰，圖錶綫條分明，這對於閱讀體驗至關重要，尤其是在處理那些涉及到希爾伯特空間、張量積等高深數學概念的章節時。我非常期待書中能夠詳盡地探討小波在數據壓縮領域的應用，比如JPEG2000標準中如何利用小波變換實現高效的無損或有損壓縮，以及其相對於傳統離散餘弦變換（DCT）的優勢所在。另外，關於小波的“閾值去噪”方法，書中是否對比瞭硬閾值和軟閾值的性能差異，並給齣瞭一些優化閾值選擇的經驗法則，這些都是我在實際數據處理中經常遇到的難題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常引人注目，采用瞭深邃的藍色背景，點綴著一些像是電磁波紋理的抽象圖案，讓人一眼就能感受到它與信號處理和工程領域的緊密聯係。我特地選瞭這本書，是因為我對小波分析在解決實際工程問題中的應用抱有極大的興趣，特彆是那種能夠處理非平穩信號、在時域和頻域都能提供良好分辨率的技術。我期望書中能深入探討不同類型小波基函數的選擇標準，比如Haar、Daubechies或者Symlets，以及它們在特定工程場景——比如故障診斷、圖像壓縮或者去噪處理中的具體優勢和局限性。此外，如果書中能提供一些實際案例的MATLAB或Python代碼示例，那就太棒瞭，這樣理論結閤實踐，學習起來效率會高齣不少。我對算法的數學推導過程也比較看重，畢竟紮實的理論基礎是靈活應用的前提。希望作者能用清晰的語言闡述傅裏葉變換與小波變換的本質區彆，以及為什麼在某些情況下，小波變換能夠提供更優的解析能力，期待它能成為我工具箱裏的一把利器。這本書的厚度適中，看起來內容量是比較充實的，希望能涵蓋從基礎理論到高級應用的完整脈絡，而不是僅僅停留在概念介紹的層麵。

評分☆☆☆☆☆

從這本書的篇幅來看，它似乎試圖構建一個非常全麵的知識體係，這既是優點也是挑戰。我希望能看到作者在不同應用場景之間建立起清晰的邏輯橋梁，而不是將理論和應用割裂開來。比如，在討論小波在金融時間序列分析中的應用時，作者能否深入探討如何利用小波的多尺度特性來分離齣不同周期的市場波動因子，從而輔助進行更精準的趨勢預測？這需要對隨機過程理論有相當的把握。此外，對於現代工程中越來越重要的實時處理問題，書中是否涉及瞭小波變換的快速算法實現，比如Mallat算法的效率分析，以及如何在硬件資源受限的環境下優化計算復雜度？我個人對小波在非綫性係統辨識方麵的應用抱有濃厚興趣，希望書中能提供一些具體的應用案例，比如如何利用小波係數的變化來識彆係統中的突變點或非綫性元件。如果內容能涵蓋一些前沿的研究方嚮，比如基於深度學習和捲積神經網絡（CNN）與小波結閤的混閤模型，那就更顯齣這本書的與時俱進瞭。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的期望值很高，因為它似乎聚焦於“工程應用”這個關鍵詞。在很多現有文獻中，小波理論往往停留在數學工具箱的展示層麵，而缺乏真正解決復雜工程難題的深度剖析。我希望這本書能展現齣小波分析解決實際工程挑戰的“威力”。例如，在結構健康監測（SHM）領域，如何利用小波包能量特徵來精確區分由環境載荷引起的振動和由結構損傷（如裂紋擴展）引起的特徵變化？這種細粒度的特徵提取能力是傳統傅裏葉譜分析難以企及的。我期待書中能提供詳細的步驟說明，從原始傳感器數據采集開始，經過預處理、小波分解、特徵量化，到最終的決策製定過程。另外，對於作者選擇的具體工程領域，例如醫學信號處理或地球物理勘探，我希望看到針對這些特定信號特點（如噪聲類型、非平穩性程度）而定製化設計的小波基函數或分解策略。如果書中能附帶一些關於軟件工具箱的教程或使用指南，那就更是錦上添花，能讓讀者快速將理論知識轉化為解決實際問題的生産力。