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Luo Gaoyong 著

圖書標籤:

• Wavelets
• Signal Processing
• Engineering
• Mathematics
• Numerical Analysis
• Image Processing
• Data Compression
• Time-Frequency Analysis
• Applications
• Scientific Computing

店鋪： 炫麗之舞圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030410092

商品編碼：29867462613

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：1

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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《工程領域的信號解析與應用》 引言 在現代工程實踐中，我們無時無刻不被各種信號所包圍。從機械振動的監測到電磁波的傳播，從圖像的分析到生物信號的解讀，信號無處不在，並且承載著豐富的信息。如何有效地提取、理解和利用這些信號中的關鍵信息，是工程師們麵臨的核心挑戰之一。長久以來，傅裏葉分析以其在頻率域的強大能力，在信號處理領域占據主導地位。然而，當我們需要分析那些在時域上具有瞬時特徵、或者其頻率成分隨時間發生變化的信號時，傳統的傅裏葉方法便顯得力不從心。例如，在檢測機械故障時，短暫的衝擊信號可能預示著嚴重的潛在問題，但其短暫性使其在傅裏葉頻譜中難以被清晰地識彆；在醫學影像中，局部的高頻細節對於診斷至關重要，而傅裏葉變換會將這些細節信息“彌散”到整個頻譜中。 正是在這樣的背景下，一種革命性的信號分析工具應運而生，它能夠同時兼顧信號的時間和頻率信息，並對信號進行多分辨率的分析，從而更精確地捕捉信號的局部特徵。這種工具便是本冊圖書所要探討的核心內容——基於時頻局部化特性的信號解析方法及其在工程領域的廣泛應用。本書旨在為讀者提供一套係統而深入的理論框架，並輔以大量生動的工程案例，揭示這種信號分析技術如何為解決工程實際問題帶來前所未有的洞察力和效率提升。 第一章：信號的本質與分析的挑戰 本章將首先迴顧信號在工程領域中的基本概念及其分類，包括連續信號與離散信號、周期信號與非周期信號、確定性信號與隨機信號等。在此基礎上，我們將深入探討信號分析在工程實踐中的重要性，闡述為何精確的信號分析是實現故障診斷、狀態監測、係統辨識、質量控製等關鍵工程任務的基礎。 隨後，本章將重點剖析傳統信號分析方法，特彆是傅裏葉變換的優勢與局限性。我們將闡述傅裏葉變換在分析平穩信號、識彆其整體頻率成分方麵的卓越錶現，並通過實例說明其在通信、音頻處理等領域的成功應用。然而，本章更將著力於揭示傅裏葉變換在處理非平穩信號時的不足。我們將通過對瞬態信號、突變信號以及頻率隨時間變化的信號的分析，來量化傅裏葉變換的時頻分辨率問題——即無法同時獲得高時間分辨率和高頻率分辨率。例如，在分析一段包含短暫噪聲的音頻信號時，傅裏葉變換會將該噪聲的影響“平攤”到整個頻譜中，難以 pinpoint 噪聲齣現的確切時間和頻率。這種“模糊性”限製瞭我們對信號局部特徵的精確把握，從而影響瞭後續的決策和控製。 最後，本章將為後續章節的內容鋪墊，引齣對更先進信號分析工具的需求，預示著一種能夠剋服傳統方法局限性的新型分析方法的齣現，為工程應用帶來新的突破。 第二章：時頻分析的理論基礎 本章將深入探討時頻分析的核心理論，為讀者建立起理解新型信號分析方法的堅實基礎。我們將從“時間和頻率的內在聯係”這一根本問題齣發，闡述為什麼對信號進行同時的時間和頻率分析是如此重要。 首先，我們將迴顧信號在時域和頻域的錶示方法，並引入“時頻分布”的概念。時頻分布是一種二維函數，它能夠直觀地展示信號在不同時間和不同頻率上的能量分布情況。我們將介紹幾種經典的時頻分布，例如短時傅裏葉變換（STFT）。STFT通過在信號上滑動一個固定長度的窗函數，並將傅裏葉變換應用於每個窗內的數據，從而在一定程度上實現瞭時頻的局部化。我們將在本章中詳細推導STFT的數學錶達式，並分析其時頻分辨率的特點，即其時頻分辨率是固定的，受到窗函數長度的製約。通過實例，我們將展示STFT如何比純粹的傅裏葉變換更能捕捉信號的瞬態信息，但同時也存在分辨率固定的缺點——短窗提供好的時間分辨率但犧牲頻率分辨率，長窗反之。 在此基礎上，本章將重點介紹“時頻分析”中一個極其重要且具有代錶性的工具——小波變換。我們將從其數學定義齣發，詳細講解小波變換的基本原理。我們將解釋“母小波”的概念，它是小波變換的基石，它通過伸縮（尺度）和遷移（平移）來構成一組“子小波”。伸縮操作對應於信號頻率的分析，尺度越大，對應於信號的低頻成分，反之亦然；平移操作對應於信號時間的分析，它將分析窗口沿時間軸移動。我們將深入分析小波變換與傅裏葉變換和STFT的區彆，強調小波變換在時頻分辨率上的自適應性——高頻成分被小尺度（高頻率）小波分析，具有高時間分辨率；低頻成分被大尺度（低頻率）小波分析，具有高頻率分辨率。這種“多分辨率分析”的特性是小波變換的獨特優勢，使其在分析具有不同尺度特徵的信號時錶現齣色。 本章還將討論小波變換的兩種主要形式：連續小波變換（CWT）和離散小波變換（DWT）。我們將講解它們之間的聯係與區彆，以及DWT在實際計算中的優勢。此外，我們還將簡要介紹不同類型的小波函數（例如 Haar 小波、Daubechies 小波等）及其特性，以及選擇閤適小波函數對於實際應用的重要性。 第三章：工程信號分析中的小波變換基礎 本章將聚焦於小波變換在實際工程信號分析中的具體應用，為讀者提供一套完整且實用的操作指南。我們將從理論走嚮實踐，深入解析小波變換的實現細節和分析流程。 首先，我們將詳細介紹連續小波變換（CWT）的計算過程，包括其積分形式的展開以及如何通過數值方法進行近似計算。我們也將探討連續小波變換的優缺點，例如它能夠提供連續的時頻錶示，但計算量相對較大。 隨後，本章將重點闡述離散小波變換（DWT）的原理和實現。我們將詳細介紹 DWT 的分解和重構過程，即通過一組高通濾波器（細節係數）和低通濾波器（近似係數）對信號進行分解，得到不同尺度的信息。我們將通過圖示和數學公式清晰地展示分解和重構的流程，以及它們如何通過“多分辨率分析”的框架實現對信號的逐層解析。例如，在對一段包含高頻噪聲的信號進行 DWT 分解時，高頻噪聲的能量會集中在較高頻率的細節係數中，而低頻的有用信號則體現在較低頻率的細節係數和近似係數中，這使得我們可以方便地分離和處理不同尺度的信號成分。 本章還將深入探討小波變換的“能量守恒”特性，以及如何利用這一特性進行信號的能量分析和特徵提取。我們還將介紹小波包分解（Wavelet Packet Decomposition）的概念，它比小波分解在頻率的劃分上更為精細，可以提供更靈活的時頻分析能力，適用於對信號頻率分辨率要求更高的場景。 最後，本章將引導讀者理解如何選擇閤適的小波基函數以及分解尺度，這將是實際應用的關鍵。我們將結閤具體工程問題，分析不同小波基函數（例如，Haar 小波的簡單性，Daubechies 小波的緊支撐性，Morlet 小波的復指數性質等）在不同信號特性下的適用性，以及如何通過經驗和實驗來確定最優的分解尺度，以達到最佳的分析效果。 第四章：在機械工程中的應用 機械工程領域是小波變換應用最廣泛、成果最為顯著的領域之一。本章將深入探討小波變換如何為解決機械係統的監測、診斷和維護提供強有力的技術支持。 我們首先將聚焦於機械故障診斷。許多機械故障，如軸承的磨損、齒輪的損傷、轉子的不平衡等，都會産生特定的、在時域上具有瞬態特性的振動信號。傳統的傅裏葉分析往往難以精確捕捉這些短暫的衝擊信號。而小波變換，憑藉其良好的時頻局部化能力，能夠有效地識彆這些在特定時間和頻率上齣現的瞬態故障特徵。本章將詳細介紹如何利用小波變換對振動信號進行分解，提取不同尺度下的細節係數，並分析這些係數的能量分布和時域波形，從而精準定位故障的發生時間和類型。例如，在檢測滾子軸承的故障時，小波變換可以清晰地識彆齣與滾子損傷相關的周期性衝擊脈衝，而這些脈衝在傅裏葉頻譜中可能被模糊化。 其次，我們將討論狀態監測與健康管理（PHM）。通過對設備運行過程中産生的振動、應力、溫度等信號進行實時監測和分析，可以提前預警潛在的故障，避免設備發生災難性損壞，並製定最優的維護計劃。小波變換在這種應用中扮演著關鍵角色，它能夠從復雜的運行信號中提取齣與設備健康狀態相關的微弱變化，即使這些變化淹沒在大量的噪聲和乾擾之中。我們將展示如何利用小波變換對信號進行降噪，並提取齣指示設備性能退化的特徵參數。 此外，本章還將探討小波變換在結構健康監測（SHM）中的應用，例如通過分析橋梁、飛機機翼等結構在外部激勵下的振動響應，來檢測裂紋、變形等損傷。小波變換能夠精確地捕捉到由於損傷引起的局部模態變化，從而實現對結構的實時健康評估。 最後，我們將結閤具體的工程案例，例如風力發電機組的齒輪箱故障診斷、汽車發動機的異常聲音檢測、航空發動機葉片損傷的識彆等，來展示小波變換在這些復雜場景下的實際應用效果，強調其在提高設備可靠性、降低維護成本、保障運行安全方麵的巨大價值。 第五章：在材料科學與無損檢測中的應用 材料的特性及其在工程應用中的錶現，往往與微觀結構、缺陷以及其對外界激勵的響應密切相關。小波變換在揭示這些隱藏在信號中的微觀信息、實現對材料的精確錶徵和無損檢測方麵，展現齣強大的能力。 在材料錶徵方麵，我們首先將探討小波變換如何用於分析高分辨率顯微圖像。例如，在透射電子顯微鏡（TEM）或掃描電子顯微鏡（SEM）圖像中，小波變換可以有效地增強圖像的邊緣和紋理信息，突齣材料的晶界、位錯、第二相粒子等微觀結構特徵，從而幫助材料科學傢更深入地理解材料的結構-性能關係。我們將介紹如何利用小波變換對圖像進行多分辨率分解，提取不同尺度下的紋理特徵，並進行量化分析。 其次，本章將重點關注無損檢測（NDT）。無損檢測旨在不損壞被測材料的前提下，獲取其內部缺陷、結構信息。小波變換在多種無損檢測技術中都發揮著至關重要的作用。例如，在超聲無損檢測中，材料內部的缺陷（如裂紋、氣孔、夾雜物）會對超聲波的傳播産生散射和反射，形成特殊的信號特徵。小波變換能夠有效地從背景噪聲中分離齣這些由缺陷引起的微弱迴波信號，並根據其在時頻域上的特徵，判斷缺陷的大小、形狀和位置。我們將深入分析如何利用小波變換對超聲迴波信號進行去噪和特徵提取，以提高檢測的靈敏度和準確性。 此外，小波變換在聲發射（AE）技術中的應用也值得關注。聲發射是一種監測材料在受力過程中産生的瞬態彈性波的技術，它可以揭示材料內部的微小損傷過程，如裂紋的萌生與擴展。小波變換能夠精確地捕捉聲發射信號中的瞬態脈衝，並對其進行時頻分析，從而識彆不同類型的損傷事件。 本章還將介紹小波變換在渦流無損檢測、X射綫衍射分析等領域中的應用，以及如何利用其多分辨率特性來分析復雜的材料信號，例如識彆材料的相變、晶格缺陷等。通過具體的實例，我們將展示小波變換如何為材料的研發、質量控製以及性能評估提供新的視角和強大的工具。 第六章：在圖像處理與計算機視覺中的應用 圖像是工程領域中最直觀、信息量最豐富的數據形式之一。小波變換在圖像的增強、去噪、壓縮、特徵提取以及目標識彆等方麵，都展現齣卓越的性能。 本章首先將從圖像去噪開始。真實的圖像往往受到各種噪聲的乾擾，如高斯噪聲、椒鹽噪聲等，這些噪聲會嚴重影響圖像的視覺質量和後續處理的精度。小波變換通過將其多分辨率分解能力應用於圖像，可以將噪聲信號與圖像的真實細節區分開來。我們將深入講解如何利用小波變換的閾值處理技術來去除噪聲，即在小波域對噪聲成分進行抑製，然後通過逆小波變換重構齣清晰的圖像。我們將比較小波去噪與其他傳統去噪方法的優劣，並展示小波去噪在保留圖像邊緣和細節方麵的優勢。 其次，我們將探討圖像增強。小波變換可以用於增強圖像的對比度和細節，使其更容易被觀察和分析。通過對圖像進行小波分解，可以分離齣不同尺度的圖像成分，然後對這些成分進行適當的調整和重構，從而達到增強圖像細節、突齣感興趣區域的目的。 在圖像壓縮方麵，小波變換是一種非常高效的圖像壓縮方法。與 JPEG 圖像壓縮中使用的離散餘弦變換（DCT）相比，小波變換在壓縮比和圖像質量之間取得瞭更好的平衡。其主要優勢在於能夠有效地錶示圖像的局部信息，並且具有良好的能量集中性。本章將簡要介紹小波變換在 JPEG 2000 標準中的應用，以及其在實現高壓縮比同時保持良好視覺效果方麵的優越性。 最後，我們將深入探討小波變換在圖像特徵提取和計算機視覺中的應用。例如，小波變換産生的多尺度、多方嚮的特徵非常適閤用於目標檢測、圖像分割和模式識彆。我們將介紹如何利用小波變換來提取圖像的紋理特徵、邊緣特徵以及形狀特徵，並將其應用於人臉識彆、物體識彆等任務。通過實際案例，我們將展示小波變換如何為計算機視覺係統提供更豐富、更具辨彆力的視覺信息。 第七章：在通信與信號處理中的應用 通信係統中的信號傳輸和處理是工程領域的核心內容之一。小波變換以其獨特的時頻分析能力，為通信信號的調製、解調、去噪、壓縮以及多路復用等提供瞭新的解決方案。 本章首先將聚焦於信號去噪與增強。在通信過程中，信號常常會受到各種噪聲的乾擾，如加性高斯白噪聲（AWGN）。小波變換能夠有效地分離齣信號的主要成分和噪聲成分，並對噪聲進行抑製，從而提高信號的信噪比，保證信息傳輸的可靠性。我們將介紹如何利用小波變換對接收到的通信信號進行去噪處理，並分析其在提高信號質量方麵的效果。 其次，我們將探討小波變換在信號壓縮方麵的應用。在帶寬受限的通信係統中，對信號進行有效的壓縮可以提高傳輸效率。小波變換能夠以更高的效率錶示信號，從而實現更好的壓縮比，同時保持信號的重建質量。我們將介紹小波變換在語音信號、圖像信號壓縮中的應用，以及其在降低通信帶寬需求方麵的貢獻。 此外，本章還將深入研究小波變換在多路復用技術中的應用。例如，碼分多址（CDMA）係統中的擴頻碼設計，或者時分多址（TDM）係統中信號的分割與閤成，都可以藉鑒小波變換的時頻局部化特性，實現更高效的資源利用。 本章還將介紹小波變換在通信信號的調製與解調中的潛在應用，以及如何利用其多分辨率特性來實現更魯棒的信號識彆。我們還將探討小波變換在信息隱藏和水印技術中的應用，即如何將秘密信息嵌入到載體信號中，同時不影響其基本特性。 最後，我們將結閤具體的通信場景，例如無綫通信、光通信等，來展示小波變換在解決實際通信工程問題中的有效性，並展望其在未來通信技術發展中的應用前景。 第八章：在其他工程領域的潛在應用與發展趨勢 除瞭上述重點討論的工程領域，小波變換的強大功能和靈活性使其在其他眾多工程領域也展現齣巨大的應用潛力，並且仍在不斷發展和演進。 本章將首先介紹小波變換在生物醫學工程中的應用。例如，在心電圖（ECG）信號分析中，小波變換能夠有效地檢測心律失常、識彆心肌梗塞等病變；在腦電圖（EEG）信號分析中，它可以用於檢測癲癇發作、睡眠階段的劃分等。此外，在醫學影像的分析和處理中，如 MRI、CT 圖像，小波變換也能夠用於提高圖像質量、增強病竈顯示。 其次，我們將探討小波變換在地球科學與環境監測中的應用。例如，在地震信號分析中，小波變換可以幫助識彆地震波的 P 波和 S 波，分析地震的震源特性；在遙感圖像處理中，它可以用於圖像去噪、特徵提取，例如識彆地錶植被、水體等。 此外，本章還將簡要介紹小波變換在金融工程（如股票價格分析、風險評估）、能源工程（如電力係統故障診斷、能源消耗預測）、航空航天工程（如飛行器姿態控製、結構動力學分析）等領域的潛在應用。 最後，本章將展望小波變換的未來發展趨勢。我們將討論更高階小波變換、多維小波變換、自適應小波變換等新型小波分析方法的研究進展。同時，我們將關注小波變換與深度學習等人工智能技術的融閤，探索如何利用深度學習的強大模式識彆能力，結閤小波變換的多分辨率特徵提取優勢，構建更強大、更智能的工程應用係統。我們將強調，小波變換作為一種強大的數學工具，其在工程領域的應用將隨著技術的發展而不斷拓展，為解決日益復雜和精密的工程問題提供持續的創新動力。 結論 本書通過係統闡述小波變換的理論基礎、數學原理以及在機械工程、材料科學、圖像處理、通信信號處理等多個核心工程領域的廣泛應用，旨在為讀者提供一套深入、全麵且實用的時頻分析技術指南。我們相信，掌握並靈活運用小波變換，將極大地提升工程師們分析和解決復雜工程問題的能力，推動工程技術的不斷創新和發展。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像一座精心打造的橋梁，連接瞭高深的數學理論和小波在實際工程中的落地應用。作為一名長期從事研發工作的工程師，我深切體會到，理論知識如果不能有效地轉化為解決實際問題的工具，其價值將大打摺扣。而《Wavelets in Engineering Applications》正是這樣一本能夠將理論與實踐無縫銜接的書籍。作者以一種非常直觀的方式，循序漸進地介紹瞭小波變換的核心概念。我尤其喜歡書中對不同小波基函數的分類和比較，以及它們在特定工程問題中的適用性分析。例如，作者詳細對比瞭不同尺度和移位參數的選擇對信號分析結果的影響，並給齣瞭具體的指導原則。我曾在我的一個項目中，對如何選擇最優的小波基函數感到睏惑，這本書為我提供瞭清晰的思路和可行的解決方案。更重要的是，書中為我打開瞭新的視野，讓我看到瞭小波變換在許多我之前未曾考慮過的工程領域中的巨大潛力。例如，書中關於小波在異常檢測方麵的應用，讓我瞭解到如何利用小波係數的時頻特性來識彆數據中的突變和異常模式，這對於我正在研究的設備狀態監測係統非常有啓發。作者在書中還深入探討瞭小波在信號去噪和增強方麵的技術，並提供瞭一係列實用的算法和技巧。我曾嘗試應用書中介紹的小波閾值去噪方法，來處理我遇到的高噪聲信號，效果顯著，不僅去除瞭大部分噪聲，還很好地保留瞭信號的細節信息。這本書的深度和廣度都給我留下瞭深刻的印象，它不僅為我提供瞭解決當前問題的方案，更讓我對未來的研究方嚮有瞭更清晰的規劃。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的！我一直對小波在工程領域的應用充滿好奇，但市麵上很多書籍要麼過於理論化，要麼應用案例不夠全麵。直到我遇到《Wavelets in Engineering Applications》，我纔找到瞭那個完美的結閤點。作者的寫作風格非常接地氣，他沒有迴避小波變換的數學本質，但更側重於將這些數學工具轉化為解決實際工程問題的利器。我最欣賞的是書中對不同工程領域的案例分析，從機械工程的故障診斷，到材料科學的無損檢測，再到通信工程的信號壓縮，這些案例都非常貼近現實，並且詳細地闡述瞭小波變換在其中發揮的關鍵作用。舉個例子，在關於機械故障診斷的章節，作者詳細介紹瞭如何利用小波能量譜來識彆設備運行中的異常振動模式，這種方法比傳統的頻譜分析更能捕捉到瞬時和非平穩的信號特徵，從而提前預警潛在的故障。他不僅僅是列舉瞭應用，更深入地分析瞭為什麼小波在這種場景下錶現齣色，比如其多分辨率分析的特性，能夠同時關注信號的頻率和時間信息。另外，書中關於小波在圖像去噪和增強方麵的討論也令我印象深刻。作者通過對比不同小波變換算法在去除圖像噪聲的同時保留邊緣細節的能力，為工程師們提供瞭寶貴的指導。我特彆喜歡書中使用的大量圖示和錶格，它們將復雜的概念和數據清晰地呈現齣來，極大地提高瞭閱讀效率。我曾嘗試將書中的一些方法應用到我正在處理的一個項目中，效果齣奇地好，顯著提升瞭數據的信噪比，讓我能夠更準確地提取關鍵信息。這本書不僅僅是一本教科書，更像是一個經驗豐富的導師，一步步引導我理解和掌握小波技術在工程實踐中的強大力量。

評分☆☆☆☆☆

這本《Wavelets in Engineering Applications》真的是一本我相見恨晚的書。作為一名在工程領域摸爬滾打多年的工程師，我一直對如何更有效地處理和分析信號感到頭疼。傳統的傅裏葉變換在處理非平穩信號時顯得力不從心，而小波變換一直是我心目中一個強大但難以駕馭的工具。直到我遇到瞭這本書，我纔真正體會到小波的精妙之處。作者的寫作風格非常獨特，他沒有直接堆砌復雜的數學公式，而是從工程中最實際的問題齣發，比如如何從嘈雜的數據中提取有用的信息，如何對瞬態信號進行精確的定位和分析。書中對小波變換在不同工程應用中的詳細闡述，讓我大開眼界。例如，在關於振動信號分析的章節，作者展示瞭如何利用小波變換來識彆機械設備中的微小故障，這種方法能夠捕捉到故障早期産生的微弱信號，從而實現提前預警。他不僅講解瞭理論，更提供瞭具體的算法實現和代碼示例，這對於我這樣實踐型工程師來說，簡直是福音。我曾嘗試將書中介紹的小波去噪算法應用到我處理的一批高噪聲數據上，結果非常驚人，數據的質量得到瞭極大的提升，而且關鍵的特徵信息得到瞭很好的保留。這本書的價值在於，它不僅僅是一本技術手冊，更是一本激發創新思維的寶典。它讓我看到瞭小波變換在解決我工作中遇到的各種挑戰中的巨大潛力，並為我提供瞭堅實的理論基礎和實用的實踐指導。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，在閱讀《Wavelets in Engineering Applications》之前，我對小波變換的理解僅限於一些模糊的理論概念，總覺得它遙不可及。然而，這本書徹底改變瞭我的認知。作者以一種極其巧妙的方式，將小波變換這一強大的工具，與工程師們在實際工作中遇到的各種挑戰緊密地聯係起來。我最欣賞的是書中對不同工程領域的深入探討，從機械工程的故障診斷，到航空航天領域的結構健康監測，再到生物醫學信號的處理，每一個案例都讓我看到瞭小波變換的無限潛力。例如，在關於機械故障診斷的章節，作者詳細介紹瞭如何利用小波能量譜來識彆設備運行中的異常振動模式，這種方法比傳統的頻譜分析更能捕捉到瞬時和非平穩的信號特徵，從而實現早期預警。他不僅僅是羅列瞭應用，更深入地分析瞭為什麼小波在這種場景下錶現齣色，比如其多分辨率分析的特性，能夠同時關注信號的頻率和時間信息。我曾經嘗試將書中的方法應用到我正在處理的一個項目中，效果齣奇地好，顯著提升瞭數據的信噪比，讓我能夠更準確地提取關鍵信息。這本書的優點在於，它在理論深度和實踐應用之間找到瞭一個絕佳的平衡點，既能滿足有一定數學基礎的讀者，也能讓初學者快速入門。它已經成為我案頭常備的一本參考書，當我遇到工程上的難題時，總能從中找到靈感和解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書，如同一位經驗豐富的嚮導，帶領我在小波變換的奇妙世界裏進行瞭深度探索。我一直對小波變換在解決工程領域復雜問題上的潛力感到著迷，但苦於缺乏係統性的指導。《Wavelets in Engineering Applications》恰好填補瞭這一空白。作者的寫作風格非常獨特，他沒有一開始就用艱深的數學語言壓倒讀者，而是從工程實踐中最常見的問題入手，逐步引齣小波變換的概念和優勢。我尤其贊賞書中對不同工程應用場景的細緻講解，從機械工程的故障診斷，到航空航天領域的信號處理，再到地質勘探中的數據分析，每一個案例都極具說服力，並且詳細地闡述瞭小波變換如何在其中發揮關鍵作用。比如，在機械故障診斷的章節，作者展示瞭如何利用小波變換的局部化特性，來識彆設備運行中短暫但重要的異常信號，這種方法比傳統的傅裏葉分析更能準確地捕捉到故障的發生時機和性質。他不僅僅是羅列瞭應用，更深入地分析瞭為什麼小波在這種場景下錶現齣色，比如其多分辨率分析的特性，能夠同時關注信號的頻率和時間信息。我嘗試將書中介紹的算法應用到我的一個項目中，效果齣奇地好，顯著提升瞭數據的信噪比，讓我能夠更準確地提取關鍵信息。這本書的價值在於，它不僅僅是傳遞知識，更是在培養一種解決問題的思維方式。它讓我不再僅僅滿足於錶麵的數據分析，而是開始思考信號背後隱藏的深層信息，並能夠巧妙地利用小波工具去挖掘它們。

評分☆☆☆☆☆

我想說，《Wavelets in Engineering Applications》這本書，絕對是我近年來閱讀過的最令人興奮的技術書籍之一。我一直對小波變換在工程領域內的應用充滿熱情，但市麵上很多書籍要麼過於枯燥乏味，要麼案例不夠豐富。這本書則完全不同，它以一種充滿活力的、引人入勝的方式，將小波的魅力展現得淋灕盡緻。作者的寫作風格非常獨特，他能夠將復雜的數學原理，用通俗易懂的語言進行解釋，並且通過大量生動的工程案例，將抽象的概念具體化。我特彆喜歡書中關於小波在圖像處理方麵的應用，從圖像去噪到邊緣檢測，再到圖像壓縮，每一個章節都充滿瞭實用價值。例如，作者在介紹小波在圖像去噪方麵的應用時，不僅解釋瞭其原理，還展示瞭不同小波變換算法在去除噪聲的同時，對圖像細節的保護能力。我曾嘗試將書中介紹的算法應用到我的一個項目中，結果非常令人滿意，圖像的信噪比得到瞭顯著提升，同時細節也得到瞭很好的保留。此外，書中關於小波在信號分析和特徵提取方麵的論述，也讓我受益匪淺。我經常需要從復雜的信號中提取有用的信息，而小波變換的多分辨率分析能力，為我提供瞭強大的工具。作者在書中詳細介紹瞭如何利用小波係數來提取信號的局部特徵，並給齣瞭具體的工程應用案例。這本書的真正價值在於，它不僅能夠教會你如何使用小波變換，更能激發你對這個領域的興趣，並鼓勵你去探索更多的可能性。

評分☆☆☆☆☆

一本讓人驚喜連連的書，我是在參加一個關於信號處理的研討會後，無意中被推薦瞭這本書，當時我對小波變換這個概念還停留在模糊的理論層麵，覺得它很高深莫測，離我的工程實踐似乎有些遙遠。然而，翻開《Wavelets in Engineering Applications》這本書，我立刻被其清晰的邏輯和生動的案例所吸引。作者並沒有一開始就陷入復雜的數學推導，而是從工程中實際遇到的問題齣發，比如如何在noisy（有噪聲的）數據中提取有用信息，如何對非平穩信號進行有效分析，這些都是我在日常工作中經常碰到的難題。書中的第一部分，作者用通俗易懂的語言，結閤工程領域的具體情境，解釋瞭小波變換的核心思想，以及它為何比傳統的傅裏葉變換在處理局部化信息方麵更具優勢。我尤其喜歡書中對不同類型小波的介紹，例如Haar小波、Daubechies小波等，並解釋瞭它們各自適用於哪些工程場景，這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，讓我對小波變換有瞭更深入的理解。接著，書中開始深入探討小波在具體工程應用中的實踐，從圖像處理中的去噪、壓縮，到振動分析中的故障診斷，再到醫學信號處理中的特徵提取，每一個章節都充滿瞭實際的價值。作者不僅提供瞭理論基礎，更重要的是，他展示瞭如何將這些理論轉化為可操作的工程解決方案，書中包含瞭很多代碼示例和僞代碼，雖然我不是一個代碼專傢，但這些示例的直觀性，幫助我快速理解瞭算法的實現細節，並激起瞭我嘗試在自己的項目中應用小波技術的興趣。這本書的優點在於，它在理論深度和實踐應用之間找到瞭一個絕佳的平衡點，既能滿足有一定數學基礎的讀者，也能讓初學者快速入門。我常常在工作之餘，翻閱其中的某一章節，解決我遇到的某個具體問題，或者學習一種新的分析方法，它已經成為我案頭常備的一本參考書。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，《Wavelets in Engineering Applications》這本書，是我近年來閱讀過的最深刻、最有啓發性的工程技術讀物之一。在我的職業生涯中，我接觸過許多關於信號處理的書籍，但很多都停留在理論層麵，缺乏實際的工程指導意義。這本書則完全不同，它以一種非常接地氣的方式，將小波變換這一強大的數學工具，與工程師們在實際工作中所麵臨的各種挑戰緊密地聯係起來。我最欣賞的是書中對不同工程領域的深入剖析，從材料科學的無損檢測，到通信工程的信號壓縮，再到醫療影像的處理，每一個案例都讓我看到瞭小波變換的強大應用能力。例如，在材料科學的無損檢測章節，作者詳細介紹瞭如何利用小波分析來檢測材料中的微小缺陷，這種方法能夠捕捉到缺陷産生初期信號的微弱變化，從而實現早期預警。書中對小波分解和重構過程的講解，以及如何通過選擇閤適的小波基函數來優化分析結果，都讓我對小波變換有瞭更深刻的認識。此外，書中關於小波在數據壓縮方麵的介紹也讓我大開眼界。在處理海量數據時，如何有效地壓縮數據，同時又不損失關鍵信息，是一個重要的課題。作者通過講解小波變換在圖像和音頻壓縮中的應用，展示瞭其卓越的性能。我曾嘗試將書中的壓縮算法應用到我的數據存儲方案中，效果顯著，大大節省瞭存儲空間。這本書最大的優點在於，它不僅僅是一個理論的講解，更是一個實踐的指南。它為工程師們提供瞭一個堅實的理論基礎，以及一係列可供參考的應用方案，讓我能夠更有信心地去探索小波變換在我的工作中的潛力。

評分☆☆☆☆☆

我可以說，《Wavelets in Engineering Applications》這本書，是我近年來讀過的最實用的工程技術書籍之一。在我的職業生涯中，我接觸過不少關於信號處理的著作，但它們要麼過於理論化，缺乏實際指導意義，要麼應用案例過於單一，難以觸類旁通。這本書則恰恰彌補瞭這些不足。作者非常巧妙地將小波變換這一強大的數學工具，與工程師們在實際工作中遇到的各種挑戰聯係起來。我尤其欣賞書中對不同工程領域應用的深入剖析，從航空航天領域的結構健康監測，到環境工程中的水質分析，再到生物醫學工程中的腦電圖（EEG）信號處理，這些案例都非常具有代錶性，並且詳細地闡述瞭小波變換如何在這些領域發揮關鍵作用。例如，在結構健康監測的章節，作者展示瞭如何利用小波分析來檢測結構材料中的微小裂紋，這種方法能夠捕捉到裂紋産生初期信號的微弱變化，從而實現早期預警。書中對小波分解和重構過程的講解，以及如何通過選擇閤適的小波基函數來優化分析結果，都讓我對小波變換有瞭更深刻的認識。此外，書中關於小波在數據壓縮方麵的介紹也讓我大開眼界。在處理海量數據時，如何有效地壓縮數據，同時又不損失關鍵信息，是一個重要的課題。作者通過講解小波變換在圖像和音頻壓縮中的應用，展示瞭其卓越的性能。我曾嘗試將書中的壓縮算法應用到我的數據存儲方案中，效果顯著，大大節省瞭存儲空間。這本書最大的優點在於，它不僅僅是一個理論的講解，更是一個實踐的指南。它為工程師們提供瞭一個堅實的理論基礎，以及一係列可供參考的應用方案，讓我能夠更有信心地去探索小波變換在我的工作中的潛力。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始我拿到《Wavelets in Engineering Applications》這本書時，心裏是有些忐忑的。小波變換這個概念，對於我這樣的非數學專業背景的工程師來說，一直感覺是“高山仰止”，深怕自己無法理解其中的奧秘。然而，這本書的齣現，徹底顛覆瞭我的看法。作者以一種極其平緩、循序漸進的方式，將原本復雜的數學理論，巧妙地融入到一係列生動有趣的工程應用場景中。我喜歡他從最基礎的“為什麼需要小波”開始講起，通過對比傅裏葉變換的局限性，來凸顯小波變換在處理非平穩信號、局部特徵提取方麵的獨特優勢。書中關於小波在信號去噪方麵的論述，讓我豁然開朗。我之前處理的信號總是充斥著各種噪聲，想方設法去噪，但往往會丟失重要的信息。這本書提供瞭基於小波閾值去噪的係統性方法，作者詳細介紹瞭不同閾值選擇策略的優劣，以及如何根據信號的特點來選擇最閤適的小波基和分解層數。我甚至發現，書中提供的代碼示例，雖然不直接是我的開發語言，但其邏輯清晰，讓我能夠很快地將其移植到我的實際項目中。另一個讓我受益匪淺的部分是關於小波在特徵提取方麵的應用。在我的工作中，經常需要從大量的傳感器數據中提取齣代錶性的特徵，以便進行模式識彆或故障診斷。這本書介紹瞭幾種基於小波係數統計量（如能量、熵）的特徵提取方法，並給齣瞭具體的工程案例，這極大地拓寬瞭我的思路，讓我能夠設計齣更有效的特徵提取方案。這本書最大的價值在於，它不僅僅是傳授知識，更是在培養一種解決問題的思維方式。讀完這本書，我不再僅僅滿足於錶麵的數據分析，而是開始思考信號背後隱藏的深層信息，並能夠巧妙地利用小波工具去挖掘它們。