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Luo Gaoyong 著

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• Scientific Computing

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030410092

商品编码：29867462613

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：1

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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《工程领域的信号解析与应用》 引言 在现代工程实践中，我们无时无刻不被各种信号所包围。从机械振动的监测到电磁波的传播，从图像的分析到生物信号的解读，信号无处不在，并且承载着丰富的信息。如何有效地提取、理解和利用这些信号中的关键信息，是工程师们面临的核心挑战之一。长久以来，傅里叶分析以其在频率域的强大能力，在信号处理领域占据主导地位。然而，当我们需要分析那些在时域上具有瞬时特征、或者其频率成分随时间发生变化的信号时，传统的傅里叶方法便显得力不从心。例如，在检测机械故障时，短暂的冲击信号可能预示着严重的潜在问题，但其短暂性使其在傅里叶频谱中难以被清晰地识别；在医学影像中，局部的高频细节对于诊断至关重要，而傅里叶变换会将这些细节信息“弥散”到整个频谱中。 正是在这样的背景下，一种革命性的信号分析工具应运而生，它能够同时兼顾信号的时间和频率信息，并对信号进行多分辨率的分析，从而更精确地捕捉信号的局部特征。这种工具便是本册图书所要探讨的核心内容——基于时频局部化特性的信号解析方法及其在工程领域的广泛应用。本书旨在为读者提供一套系统而深入的理论框架，并辅以大量生动的工程案例，揭示这种信号分析技术如何为解决工程实际问题带来前所未有的洞察力和效率提升。 第一章：信号的本质与分析的挑战 本章将首先回顾信号在工程领域中的基本概念及其分类，包括连续信号与离散信号、周期信号与非周期信号、确定性信号与随机信号等。在此基础上，我们将深入探讨信号分析在工程实践中的重要性，阐述为何精确的信号分析是实现故障诊断、状态监测、系统辨识、质量控制等关键工程任务的基础。 随后，本章将重点剖析传统信号分析方法，特别是傅里叶变换的优势与局限性。我们将阐述傅里叶变换在分析平稳信号、识别其整体频率成分方面的卓越表现，并通过实例说明其在通信、音频处理等领域的成功应用。然而，本章更将着力于揭示傅里叶变换在处理非平稳信号时的不足。我们将通过对瞬态信号、突变信号以及频率随时间变化的信号的分析，来量化傅里叶变换的时频分辨率问题——即无法同时获得高时间分辨率和高频率分辨率。例如，在分析一段包含短暂噪声的音频信号时，傅里叶变换会将该噪声的影响“平摊”到整个频谱中，难以 pinpoint 噪声出现的确切时间和频率。这种“模糊性”限制了我们对信号局部特征的精确把握，从而影响了后续的决策和控制。 最后，本章将为后续章节的内容铺垫，引出对更先进信号分析工具的需求，预示着一种能够克服传统方法局限性的新型分析方法的出现，为工程应用带来新的突破。 第二章：时频分析的理论基础 本章将深入探讨时频分析的核心理论，为读者建立起理解新型信号分析方法的坚实基础。我们将从“时间和频率的内在联系”这一根本问题出发，阐述为什么对信号进行同时的时间和频率分析是如此重要。 首先，我们将回顾信号在时域和频域的表示方法，并引入“时频分布”的概念。时频分布是一种二维函数，它能够直观地展示信号在不同时间和不同频率上的能量分布情况。我们将介绍几种经典的时频分布，例如短时傅里叶变换（STFT）。STFT通过在信号上滑动一个固定长度的窗函数，并将傅里叶变换应用于每个窗内的数据，从而在一定程度上实现了时频的局部化。我们将在本章中详细推导STFT的数学表达式，并分析其时频分辨率的特点，即其时频分辨率是固定的，受到窗函数长度的制约。通过实例，我们将展示STFT如何比纯粹的傅里叶变换更能捕捉信号的瞬态信息，但同时也存在分辨率固定的缺点——短窗提供好的时间分辨率但牺牲频率分辨率，长窗反之。 在此基础上，本章将重点介绍“时频分析”中一个极其重要且具有代表性的工具——小波变换。我们将从其数学定义出发，详细讲解小波变换的基本原理。我们将解释“母小波”的概念，它是小波变换的基石，它通过伸缩（尺度）和迁移（平移）来构成一组“子小波”。伸缩操作对应于信号频率的分析，尺度越大，对应于信号的低频成分，反之亦然；平移操作对应于信号时间的分析，它将分析窗口沿时间轴移动。我们将深入分析小波变换与傅里叶变换和STFT的区别，强调小波变换在时频分辨率上的自适应性——高频成分被小尺度（高频率）小波分析，具有高时间分辨率；低频成分被大尺度（低频率）小波分析，具有高频率分辨率。这种“多分辨率分析”的特性是小波变换的独特优势，使其在分析具有不同尺度特征的信号时表现出色。 本章还将讨论小波变换的两种主要形式：连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）。我们将讲解它们之间的联系与区别，以及DWT在实际计算中的优势。此外，我们还将简要介绍不同类型的小波函数（例如 Haar 小波、Daubechies 小波等）及其特性，以及选择合适小波函数对于实际应用的重要性。 第三章：工程信号分析中的小波变换基础 本章将聚焦于小波变换在实际工程信号分析中的具体应用，为读者提供一套完整且实用的操作指南。我们将从理论走向实践，深入解析小波变换的实现细节和分析流程。 首先，我们将详细介绍连续小波变换（CWT）的计算过程，包括其积分形式的展开以及如何通过数值方法进行近似计算。我们也将探讨连续小波变换的优缺点，例如它能够提供连续的时频表示，但计算量相对较大。 随后，本章将重点阐述离散小波变换（DWT）的原理和实现。我们将详细介绍 DWT 的分解和重构过程，即通过一组高通滤波器（细节系数）和低通滤波器（近似系数）对信号进行分解，得到不同尺度的信息。我们将通过图示和数学公式清晰地展示分解和重构的流程，以及它们如何通过“多分辨率分析”的框架实现对信号的逐层解析。例如，在对一段包含高频噪声的信号进行 DWT 分解时，高频噪声的能量会集中在较高频率的细节系数中，而低频的有用信号则体现在较低频率的细节系数和近似系数中，这使得我们可以方便地分离和处理不同尺度的信号成分。 本章还将深入探讨小波变换的“能量守恒”特性，以及如何利用这一特性进行信号的能量分析和特征提取。我们还将介绍小波包分解（Wavelet Packet Decomposition）的概念，它比小波分解在频率的划分上更为精细，可以提供更灵活的时频分析能力，适用于对信号频率分辨率要求更高的场景。 最后，本章将引导读者理解如何选择合适的小波基函数以及分解尺度，这将是实际应用的关键。我们将结合具体工程问题，分析不同小波基函数（例如，Haar 小波的简单性，Daubechies 小波的紧支撑性，Morlet 小波的复指数性质等）在不同信号特性下的适用性，以及如何通过经验和实验来确定最优的分解尺度，以达到最佳的分析效果。 第四章：在机械工程中的应用 机械工程领域是小波变换应用最广泛、成果最为显著的领域之一。本章将深入探讨小波变换如何为解决机械系统的监测、诊断和维护提供强有力的技术支持。 我们首先将聚焦于机械故障诊断。许多机械故障，如轴承的磨损、齿轮的损伤、转子的不平衡等，都会产生特定的、在时域上具有瞬态特性的振动信号。传统的傅里叶分析往往难以精确捕捉这些短暂的冲击信号。而小波变换，凭借其良好的时频局部化能力，能够有效地识别这些在特定时间和频率上出现的瞬态故障特征。本章将详细介绍如何利用小波变换对振动信号进行分解，提取不同尺度下的细节系数，并分析这些系数的能量分布和时域波形，从而精准定位故障的发生时间和类型。例如，在检测滚子轴承的故障时，小波变换可以清晰地识别出与滚子损伤相关的周期性冲击脉冲，而这些脉冲在傅里叶频谱中可能被模糊化。 其次，我们将讨论状态监测与健康管理（PHM）。通过对设备运行过程中产生的振动、应力、温度等信号进行实时监测和分析，可以提前预警潜在的故障，避免设备发生灾难性损坏，并制定最优的维护计划。小波变换在这种应用中扮演着关键角色，它能够从复杂的运行信号中提取出与设备健康状态相关的微弱变化，即使这些变化淹没在大量的噪声和干扰之中。我们将展示如何利用小波变换对信号进行降噪，并提取出指示设备性能退化的特征参数。 此外，本章还将探讨小波变换在结构健康监测（SHM）中的应用，例如通过分析桥梁、飞机机翼等结构在外部激励下的振动响应，来检测裂纹、变形等损伤。小波变换能够精确地捕捉到由于损伤引起的局部模态变化，从而实现对结构的实时健康评估。 最后，我们将结合具体的工程案例，例如风力发电机组的齿轮箱故障诊断、汽车发动机的异常声音检测、航空发动机叶片损伤的识别等，来展示小波变换在这些复杂场景下的实际应用效果，强调其在提高设备可靠性、降低维护成本、保障运行安全方面的巨大价值。 第五章：在材料科学与无损检测中的应用 材料的特性及其在工程应用中的表现，往往与微观结构、缺陷以及其对外界激励的响应密切相关。小波变换在揭示这些隐藏在信号中的微观信息、实现对材料的精确表征和无损检测方面，展现出强大的能力。 在材料表征方面，我们首先将探讨小波变换如何用于分析高分辨率显微图像。例如，在透射电子显微镜（TEM）或扫描电子显微镜（SEM）图像中，小波变换可以有效地增强图像的边缘和纹理信息，突出材料的晶界、位错、第二相粒子等微观结构特征，从而帮助材料科学家更深入地理解材料的结构-性能关系。我们将介绍如何利用小波变换对图像进行多分辨率分解，提取不同尺度下的纹理特征，并进行量化分析。 其次，本章将重点关注无损检测（NDT）。无损检测旨在不损坏被测材料的前提下，获取其内部缺陷、结构信息。小波变换在多种无损检测技术中都发挥着至关重要的作用。例如，在超声无损检测中，材料内部的缺陷（如裂纹、气孔、夹杂物）会对超声波的传播产生散射和反射，形成特殊的信号特征。小波变换能够有效地从背景噪声中分离出这些由缺陷引起的微弱回波信号，并根据其在时频域上的特征，判断缺陷的大小、形状和位置。我们将深入分析如何利用小波变换对超声回波信号进行去噪和特征提取，以提高检测的灵敏度和准确性。 此外，小波变换在声发射（AE）技术中的应用也值得关注。声发射是一种监测材料在受力过程中产生的瞬态弹性波的技术，它可以揭示材料内部的微小损伤过程，如裂纹的萌生与扩展。小波变换能够精确地捕捉声发射信号中的瞬态脉冲，并对其进行时频分析，从而识别不同类型的损伤事件。 本章还将介绍小波变换在涡流无损检测、X射线衍射分析等领域中的应用，以及如何利用其多分辨率特性来分析复杂的材料信号，例如识别材料的相变、晶格缺陷等。通过具体的实例，我们将展示小波变换如何为材料的研发、质量控制以及性能评估提供新的视角和强大的工具。 第六章：在图像处理与计算机视觉中的应用 图像是工程领域中最直观、信息量最丰富的数据形式之一。小波变换在图像的增强、去噪、压缩、特征提取以及目标识别等方面，都展现出卓越的性能。 本章首先将从图像去噪开始。真实的图像往往受到各种噪声的干扰，如高斯噪声、椒盐噪声等，这些噪声会严重影响图像的视觉质量和后续处理的精度。小波变换通过将其多分辨率分解能力应用于图像，可以将噪声信号与图像的真实细节区分开来。我们将深入讲解如何利用小波变换的阈值处理技术来去除噪声，即在小波域对噪声成分进行抑制，然后通过逆小波变换重构出清晰的图像。我们将比较小波去噪与其他传统去噪方法的优劣，并展示小波去噪在保留图像边缘和细节方面的优势。 其次，我们将探讨图像增强。小波变换可以用于增强图像的对比度和细节，使其更容易被观察和分析。通过对图像进行小波分解，可以分离出不同尺度的图像成分，然后对这些成分进行适当的调整和重构，从而达到增强图像细节、突出感兴趣区域的目的。 在图像压缩方面，小波变换是一种非常高效的图像压缩方法。与 JPEG 图像压缩中使用的离散余弦变换（DCT）相比，小波变换在压缩比和图像质量之间取得了更好的平衡。其主要优势在于能够有效地表示图像的局部信息，并且具有良好的能量集中性。本章将简要介绍小波变换在 JPEG 2000 标准中的应用，以及其在实现高压缩比同时保持良好视觉效果方面的优越性。 最后，我们将深入探讨小波变换在图像特征提取和计算机视觉中的应用。例如，小波变换产生的多尺度、多方向的特征非常适合用于目标检测、图像分割和模式识别。我们将介绍如何利用小波变换来提取图像的纹理特征、边缘特征以及形状特征，并将其应用于人脸识别、物体识别等任务。通过实际案例，我们将展示小波变换如何为计算机视觉系统提供更丰富、更具辨别力的视觉信息。 第七章：在通信与信号处理中的应用 通信系统中的信号传输和处理是工程领域的核心内容之一。小波变换以其独特的时频分析能力，为通信信号的调制、解调、去噪、压缩以及多路复用等提供了新的解决方案。 本章首先将聚焦于信号去噪与增强。在通信过程中，信号常常会受到各种噪声的干扰，如加性高斯白噪声（AWGN）。小波变换能够有效地分离出信号的主要成分和噪声成分，并对噪声进行抑制，从而提高信号的信噪比，保证信息传输的可靠性。我们将介绍如何利用小波变换对接收到的通信信号进行去噪处理，并分析其在提高信号质量方面的效果。 其次，我们将探讨小波变换在信号压缩方面的应用。在带宽受限的通信系统中，对信号进行有效的压缩可以提高传输效率。小波变换能够以更高的效率表示信号，从而实现更好的压缩比，同时保持信号的重建质量。我们将介绍小波变换在语音信号、图像信号压缩中的应用，以及其在降低通信带宽需求方面的贡献。 此外，本章还将深入研究小波变换在多路复用技术中的应用。例如，码分多址（CDMA）系统中的扩频码设计，或者时分多址（TDM）系统中信号的分割与合成，都可以借鉴小波变换的时频局部化特性，实现更高效的资源利用。 本章还将介绍小波变换在通信信号的调制与解调中的潜在应用，以及如何利用其多分辨率特性来实现更鲁棒的信号识别。我们还将探讨小波变换在信息隐藏和水印技术中的应用，即如何将秘密信息嵌入到载体信号中，同时不影响其基本特性。 最后，我们将结合具体的通信场景，例如无线通信、光通信等，来展示小波变换在解决实际通信工程问题中的有效性，并展望其在未来通信技术发展中的应用前景。 第八章：在其他工程领域的潜在应用与发展趋势 除了上述重点讨论的工程领域，小波变换的强大功能和灵活性使其在其他众多工程领域也展现出巨大的应用潜力，并且仍在不断发展和演进。 本章将首先介绍小波变换在生物医学工程中的应用。例如，在心电图（ECG）信号分析中，小波变换能够有效地检测心律失常、识别心肌梗塞等病变；在脑电图（EEG）信号分析中，它可以用于检测癫痫发作、睡眠阶段的划分等。此外，在医学影像的分析和处理中，如 MRI、CT 图像，小波变换也能够用于提高图像质量、增强病灶显示。 其次，我们将探讨小波变换在地球科学与环境监测中的应用。例如，在地震信号分析中，小波变换可以帮助识别地震波的 P 波和 S 波，分析地震的震源特性；在遥感图像处理中，它可以用于图像去噪、特征提取，例如识别地表植被、水体等。 此外，本章还将简要介绍小波变换在金融工程（如股票价格分析、风险评估）、能源工程（如电力系统故障诊断、能源消耗预测）、航空航天工程（如飞行器姿态控制、结构动力学分析）等领域的潜在应用。 最后，本章将展望小波变换的未来发展趋势。我们将讨论更高阶小波变换、多维小波变换、自适应小波变换等新型小波分析方法的研究进展。同时，我们将关注小波变换与深度学习等人工智能技术的融合，探索如何利用深度学习的强大模式识别能力，结合小波变换的多分辨率特征提取优势，构建更强大、更智能的工程应用系统。我们将强调，小波变换作为一种强大的数学工具，其在工程领域的应用将随着技术的发展而不断拓展，为解决日益复杂和精密的工程问题提供持续的创新动力。 结论 本书通过系统阐述小波变换的理论基础、数学原理以及在机械工程、材料科学、图像处理、通信信号处理等多个核心工程领域的广泛应用，旨在为读者提供一套深入、全面且实用的时频分析技术指南。我们相信，掌握并灵活运用小波变换，将极大地提升工程师们分析和解决复杂工程问题的能力，推动工程技术的不断创新和发展。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一座精心打造的桥梁，连接了高深的数学理论和小波在实际工程中的落地应用。作为一名长期从事研发工作的工程师，我深切体会到，理论知识如果不能有效地转化为解决实际问题的工具，其价值将大打折扣。而《Wavelets in Engineering Applications》正是这样一本能够将理论与实践无缝衔接的书籍。作者以一种非常直观的方式，循序渐进地介绍了小波变换的核心概念。我尤其喜欢书中对不同小波基函数的分类和比较，以及它们在特定工程问题中的适用性分析。例如，作者详细对比了不同尺度和移位参数的选择对信号分析结果的影响，并给出了具体的指导原则。我曾在我的一个项目中，对如何选择最优的小波基函数感到困惑，这本书为我提供了清晰的思路和可行的解决方案。更重要的是，书中为我打开了新的视野，让我看到了小波变换在许多我之前未曾考虑过的工程领域中的巨大潜力。例如，书中关于小波在异常检测方面的应用，让我了解到如何利用小波系数的时频特性来识别数据中的突变和异常模式，这对于我正在研究的设备状态监测系统非常有启发。作者在书中还深入探讨了小波在信号去噪和增强方面的技术，并提供了一系列实用的算法和技巧。我曾尝试应用书中介绍的小波阈值去噪方法，来处理我遇到的高噪声信号，效果显著，不仅去除了大部分噪声，还很好地保留了信号的细节信息。这本书的深度和广度都给我留下了深刻的印象，它不仅为我提供了解决当前问题的方案，更让我对未来的研究方向有了更清晰的规划。

评分☆☆☆☆☆

这本书，如同一位经验丰富的向导，带领我在小波变换的奇妙世界里进行了深度探索。我一直对小波变换在解决工程领域复杂问题上的潜力感到着迷，但苦于缺乏系统性的指导。《Wavelets in Engineering Applications》恰好填补了这一空白。作者的写作风格非常独特，他没有一开始就用艰深的数学语言压倒读者，而是从工程实践中最常见的问题入手，逐步引出小波变换的概念和优势。我尤其赞赏书中对不同工程应用场景的细致讲解，从机械工程的故障诊断，到航空航天领域的信号处理，再到地质勘探中的数据分析，每一个案例都极具说服力，并且详细地阐述了小波变换如何在其中发挥关键作用。比如，在机械故障诊断的章节，作者展示了如何利用小波变换的局部化特性，来识别设备运行中短暂但重要的异常信号，这种方法比传统的傅里叶分析更能准确地捕捉到故障的发生时机和性质。他不仅仅是罗列了应用，更深入地分析了为什么小波在这种场景下表现出色，比如其多分辨率分析的特性，能够同时关注信号的频率和时间信息。我尝试将书中介绍的算法应用到我的一个项目中，效果出奇地好，显著提升了数据的信噪比，让我能够更准确地提取关键信息。这本书的价值在于，它不仅仅是传递知识，更是在培养一种解决问题的思维方式。它让我不再仅仅满足于表面的数据分析，而是开始思考信号背后隐藏的深层信息，并能够巧妙地利用小波工具去挖掘它们。

评分☆☆☆☆☆

我可以说，《Wavelets in Engineering Applications》这本书，是我近年来读过的最实用的工程技术书籍之一。在我的职业生涯中，我接触过不少关于信号处理的著作，但它们要么过于理论化，缺乏实际指导意义，要么应用案例过于单一，难以触类旁通。这本书则恰恰弥补了这些不足。作者非常巧妙地将小波变换这一强大的数学工具，与工程师们在实际工作中遇到的各种挑战联系起来。我尤其欣赏书中对不同工程领域应用的深入剖析，从航空航天领域的结构健康监测，到环境工程中的水质分析，再到生物医学工程中的脑电图（EEG）信号处理，这些案例都非常具有代表性，并且详细地阐述了小波变换如何在这些领域发挥关键作用。例如，在结构健康监测的章节，作者展示了如何利用小波分析来检测结构材料中的微小裂纹，这种方法能够捕捉到裂纹产生初期信号的微弱变化，从而实现早期预警。书中对小波分解和重构过程的讲解，以及如何通过选择合适的小波基函数来优化分析结果，都让我对小波变换有了更深刻的认识。此外，书中关于小波在数据压缩方面的介绍也让我大开眼界。在处理海量数据时，如何有效地压缩数据，同时又不损失关键信息，是一个重要的课题。作者通过讲解小波变换在图像和音频压缩中的应用，展示了其卓越的性能。我曾尝试将书中的压缩算法应用到我的数据存储方案中，效果显著，大大节省了存储空间。这本书最大的优点在于，它不仅仅是一个理论的讲解，更是一个实践的指南。它为工程师们提供了一个坚实的理论基础，以及一系列可供参考的应用方案，让我能够更有信心地去探索小波变换在我的工作中的潜力。

评分☆☆☆☆☆

我想说，《Wavelets in Engineering Applications》这本书，绝对是我近年来阅读过的最令人兴奋的技术书籍之一。我一直对小波变换在工程领域内的应用充满热情，但市面上很多书籍要么过于枯燥乏味，要么案例不够丰富。这本书则完全不同，它以一种充满活力的、引人入胜的方式，将小波的魅力展现得淋漓尽致。作者的写作风格非常独特，他能够将复杂的数学原理，用通俗易懂的语言进行解释，并且通过大量生动的工程案例，将抽象的概念具体化。我特别喜欢书中关于小波在图像处理方面的应用，从图像去噪到边缘检测，再到图像压缩，每一个章节都充满了实用价值。例如，作者在介绍小波在图像去噪方面的应用时，不仅解释了其原理，还展示了不同小波变换算法在去除噪声的同时，对图像细节的保护能力。我曾尝试将书中介绍的算法应用到我的一个项目中，结果非常令人满意，图像的信噪比得到了显著提升，同时细节也得到了很好的保留。此外，书中关于小波在信号分析和特征提取方面的论述，也让我受益匪浅。我经常需要从复杂的信号中提取有用的信息，而小波变换的多分辨率分析能力，为我提供了强大的工具。作者在书中详细介绍了如何利用小波系数来提取信号的局部特征，并给出了具体的工程应用案例。这本书的真正价值在于，它不仅能够教会你如何使用小波变换，更能激发你对这个领域的兴趣，并鼓励你去探索更多的可能性。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始我拿到《Wavelets in Engineering Applications》这本书时，心里是有些忐忑的。小波变换这个概念，对于我这样的非数学专业背景的工程师来说，一直感觉是“高山仰止”，深怕自己无法理解其中的奥秘。然而，这本书的出现，彻底颠覆了我的看法。作者以一种极其平缓、循序渐进的方式，将原本复杂的数学理论，巧妙地融入到一系列生动有趣的工程应用场景中。我喜欢他从最基础的“为什么需要小波”开始讲起，通过对比傅里叶变换的局限性，来凸显小波变换在处理非平稳信号、局部特征提取方面的独特优势。书中关于小波在信号去噪方面的论述，让我豁然开朗。我之前处理的信号总是充斥着各种噪声，想方设法去噪，但往往会丢失重要的信息。这本书提供了基于小波阈值去噪的系统性方法，作者详细介绍了不同阈值选择策略的优劣，以及如何根据信号的特点来选择最合适的小波基和分解层数。我甚至发现，书中提供的代码示例，虽然不直接是我的开发语言，但其逻辑清晰，让我能够很快地将其移植到我的实际项目中。另一个让我受益匪浅的部分是关于小波在特征提取方面的应用。在我的工作中，经常需要从大量的传感器数据中提取出代表性的特征，以便进行模式识别或故障诊断。这本书介绍了几种基于小波系数统计量（如能量、熵）的特征提取方法，并给出了具体的工程案例，这极大地拓宽了我的思路，让我能够设计出更有效的特征提取方案。这本书最大的价值在于，它不仅仅是传授知识，更是在培养一种解决问题的思维方式。读完这本书，我不再仅仅满足于表面的数据分析，而是开始思考信号背后隐藏的深层信息，并能够巧妙地利用小波工具去挖掘它们。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，在阅读《Wavelets in Engineering Applications》之前，我对小波变换的理解仅限于一些模糊的理论概念，总觉得它遥不可及。然而，这本书彻底改变了我的认知。作者以一种极其巧妙的方式，将小波变换这一强大的工具，与工程师们在实际工作中遇到的各种挑战紧密地联系起来。我最欣赏的是书中对不同工程领域的深入探讨，从机械工程的故障诊断，到航空航天领域的结构健康监测，再到生物医学信号的处理，每一个案例都让我看到了小波变换的无限潜力。例如，在关于机械故障诊断的章节，作者详细介绍了如何利用小波能量谱来识别设备运行中的异常振动模式，这种方法比传统的频谱分析更能捕捉到瞬时和非平稳的信号特征，从而实现早期预警。他不仅仅是罗列了应用，更深入地分析了为什么小波在这种场景下表现出色，比如其多分辨率分析的特性，能够同时关注信号的频率和时间信息。我曾经尝试将书中的方法应用到我正在处理的一个项目中，效果出奇地好，显著提升了数据的信噪比，让我能够更准确地提取关键信息。这本书的优点在于，它在理论深度和实践应用之间找到了一个绝佳的平衡点，既能满足有一定数学基础的读者，也能让初学者快速入门。它已经成为我案头常备的一本参考书，当我遇到工程上的难题时，总能从中找到灵感和解决方案。

评分☆☆☆☆☆

一本让人惊喜连连的书，我是在参加一个关于信号处理的研讨会后，无意中被推荐了这本书，当时我对小波变换这个概念还停留在模糊的理论层面，觉得它很高深莫测，离我的工程实践似乎有些遥远。然而，翻开《Wavelets in Engineering Applications》这本书，我立刻被其清晰的逻辑和生动的案例所吸引。作者并没有一开始就陷入复杂的数学推导，而是从工程中实际遇到的问题出发，比如如何在noisy（有噪声的）数据中提取有用信息，如何对非平稳信号进行有效分析，这些都是我在日常工作中经常碰到的难题。书中的第一部分，作者用通俗易懂的语言，结合工程领域的具体情境，解释了小波变换的核心思想，以及它为何比传统的傅里叶变换在处理局部化信息方面更具优势。我尤其喜欢书中对不同类型小波的介绍，例如Haar小波、Daubechies小波等，并解释了它们各自适用于哪些工程场景，这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我对小波变换有了更深入的理解。接着，书中开始深入探讨小波在具体工程应用中的实践，从图像处理中的去噪、压缩，到振动分析中的故障诊断，再到医学信号处理中的特征提取，每一个章节都充满了实际的价值。作者不仅提供了理论基础，更重要的是，他展示了如何将这些理论转化为可操作的工程解决方案，书中包含了很多代码示例和伪代码，虽然我不是一个代码专家，但这些示例的直观性，帮助我快速理解了算法的实现细节，并激起了我尝试在自己的项目中应用小波技术的兴趣。这本书的优点在于，它在理论深度和实践应用之间找到了一个绝佳的平衡点，既能满足有一定数学基础的读者，也能让初学者快速入门。我常常在工作之余，翻阅其中的某一章节，解决我遇到的某个具体问题，或者学习一种新的分析方法，它已经成为我案头常备的一本参考书。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《Wavelets in Engineering Applications》这本书，是我近年来阅读过的最深刻、最有启发性的工程技术读物之一。在我的职业生涯中，我接触过许多关于信号处理的书籍，但很多都停留在理论层面，缺乏实际的工程指导意义。这本书则完全不同，它以一种非常接地气的方式，将小波变换这一强大的数学工具，与工程师们在实际工作中所面临的各种挑战紧密地联系起来。我最欣赏的是书中对不同工程领域的深入剖析，从材料科学的无损检测，到通信工程的信号压缩，再到医疗影像的处理，每一个案例都让我看到了小波变换的强大应用能力。例如，在材料科学的无损检测章节，作者详细介绍了如何利用小波分析来检测材料中的微小缺陷，这种方法能够捕捉到缺陷产生初期信号的微弱变化，从而实现早期预警。书中对小波分解和重构过程的讲解，以及如何通过选择合适的小波基函数来优化分析结果，都让我对小波变换有了更深刻的认识。此外，书中关于小波在数据压缩方面的介绍也让我大开眼界。在处理海量数据时，如何有效地压缩数据，同时又不损失关键信息，是一个重要的课题。作者通过讲解小波变换在图像和音频压缩中的应用，展示了其卓越的性能。我曾尝试将书中的压缩算法应用到我的数据存储方案中，效果显著，大大节省了存储空间。这本书最大的优点在于，它不仅仅是一个理论的讲解，更是一个实践的指南。它为工程师们提供了一个坚实的理论基础，以及一系列可供参考的应用方案，让我能够更有信心地去探索小波变换在我的工作中的潜力。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！我一直对小波在工程领域的应用充满好奇，但市面上很多书籍要么过于理论化，要么应用案例不够全面。直到我遇到《Wavelets in Engineering Applications》，我才找到了那个完美的结合点。作者的写作风格非常接地气，他没有回避小波变换的数学本质，但更侧重于将这些数学工具转化为解决实际工程问题的利器。我最欣赏的是书中对不同工程领域的案例分析，从机械工程的故障诊断，到材料科学的无损检测，再到通信工程的信号压缩，这些案例都非常贴近现实，并且详细地阐述了小波变换在其中发挥的关键作用。举个例子，在关于机械故障诊断的章节，作者详细介绍了如何利用小波能量谱来识别设备运行中的异常振动模式，这种方法比传统的频谱分析更能捕捉到瞬时和非平稳的信号特征，从而提前预警潜在的故障。他不仅仅是列举了应用，更深入地分析了为什么小波在这种场景下表现出色，比如其多分辨率分析的特性，能够同时关注信号的频率和时间信息。另外，书中关于小波在图像去噪和增强方面的讨论也令我印象深刻。作者通过对比不同小波变换算法在去除图像噪声的同时保留边缘细节的能力，为工程师们提供了宝贵的指导。我特别喜欢书中使用的大量图示和表格，它们将复杂的概念和数据清晰地呈现出来，极大地提高了阅读效率。我曾尝试将书中的一些方法应用到我正在处理的一个项目中，效果出奇地好，显著提升了数据的信噪比，让我能够更准确地提取关键信息。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一个经验丰富的导师，一步步引导我理解和掌握小波技术在工程实践中的强大力量。

评分☆☆☆☆☆

这本《Wavelets in Engineering Applications》真的是一本我相见恨晚的书。作为一名在工程领域摸爬滚打多年的工程师，我一直对如何更有效地处理和分析信号感到头疼。传统的傅里叶变换在处理非平稳信号时显得力不从心，而小波变换一直是我心目中一个强大但难以驾驭的工具。直到我遇到了这本书，我才真正体会到小波的精妙之处。作者的写作风格非常独特，他没有直接堆砌复杂的数学公式，而是从工程中最实际的问题出发，比如如何从嘈杂的数据中提取有用的信息，如何对瞬态信号进行精确的定位和分析。书中对小波变换在不同工程应用中的详细阐述，让我大开眼界。例如，在关于振动信号分析的章节，作者展示了如何利用小波变换来识别机械设备中的微小故障，这种方法能够捕捉到故障早期产生的微弱信号，从而实现提前预警。他不仅讲解了理论，更提供了具体的算法实现和代码示例，这对于我这样实践型工程师来说，简直是福音。我曾尝试将书中介绍的小波去噪算法应用到我处理的一批高噪声数据上，结果非常惊人，数据的质量得到了极大的提升，而且关键的特征信息得到了很好的保留。这本书的价值在于，它不仅仅是一本技术手册，更是一本激发创新思维的宝典。它让我看到了小波变换在解决我工作中遇到的各种挑战中的巨大潜力，并为我提供了坚实的理论基础和实用的实践指导。