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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：29310917645

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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信号的锐变与信息的脉动：现代工程中的小波变换及其应用 在瞬息万变的工程技术领域，如何准确捕捉、分析和理解那些复杂多变、蕴含丰富信息的信号，是工程师们面临的一项核心挑战。从高楼大厦的结构监测到高速通信的信道编码，从医学影像的诊断成像到能源系统的智能控制，信号的精妙变化无处不在，它们如同自然的脉搏，跳动着事物的规律与奥秘。传统信号处理方法，如傅里叶变换，虽然在频率分析方面功不可没，但在处理非平稳信号，即信号的频率和幅度随时间变化的信号时，往往显得力不从心，无法提供精细的时间-频率局部化信息。正是为了弥合这一局限，一种革命性的数学工具应运而生——小波变换。 小波变换，顾名思义，并非使用单一的“无限长”正弦或余弦波作为基函数，而是采用一组“有界”的、具有良好局部化特性的基本波形，即“小波”（wavelets）。这些小波可以通过伸缩（缩放）和移动（平移）操作，构建出覆盖整个信号空间的基。这种“局部化”的特性赋予了小波变换强大的优势：它能够同时在时间和频率（或尺度）两个维度上对信号进行分析。想象一下，传统的傅里叶变换如同一个只告诉我们“哪里有什么颜色”的全局照片，而小波变换则像是一台显微镜，不仅能辨认颜色，还能精确地指出“颜色的位置，以及它在何时何地最浓最淡”。 小波变换的核心思想在于，它将一个复杂信号分解为一系列不同尺度（对应于小波的伸缩）和不同位置（对应于小波的平移）上的小波系数。这些系数的大小直观地反映了原始信号在特定时间和尺度上的“成分”强度。低尺度的（伸缩得窄的）小波擅长捕捉信号中的高频细节和瞬态变化，如突变、噪声尖峰；而高尺度的（伸缩得宽的）小波则能揭示信号的低频趋势和整体结构。这种多分辨率的分析能力，使得小波变换在处理那些具有局部特征、突变和奇异点的信号时，展现出无与伦比的优越性。 连续小波变换（CWT） 是小波变换的最初形式，它通过将信号与一系列伸缩和平移的小波进行内积运算，得到一个二维的表示，即时间-尺度图。这个图谱清晰地描绘了信号在不同时间点、不同尺度上的能量分布，为深入理解信号的动态特性提供了直观的视角。然而，CWT的计算量较大，并且输出结果具有冗余。 为了提高效率并减少冗余，离散小波变换（DWT） 应运而生。DWT利用一种称为“多分辨率分析”（MRA）的框架，通过一系列高通滤波器和低通滤波器，将信号递归地分解为近似分量（低频信息）和细节分量（高频信息）。这个过程可以迭代进行，每次分解都会得到更精细的低频信息和更高分辨率的细节信息。这种分解过程可以看作是将信号投影到不同分辨率的子空间上。DWT的优势在于其计算效率高，并且能够提供一种紧凑的信号表示，这使得它在实际工程应用中更为广泛。 小波变换的魅力远不止于此。小波包（Wavelet Packets） 的出现，进一步拓展了小波分析的视野。与DWT只分解低频分量不同，小波包可以同时分解低频和高频分量，从而提供更加精细的频率分辨率。这意味着我们可以将信号分析得更加细致，捕捉到更窄的频带信息，这对于频谱分析、信号滤波等任务至关重要。 那么，这些强大的数学工具如何在现代工程的广阔天地中大放异彩呢？ 在机械工程领域，小波变换是结构健康监测的利器。例如，通过分析桥梁、飞机机翼等结构在应力作用下产生的微小振动信号，小波变换能够有效地检测和定位裂纹、损伤等缺陷。其多分辨率特性可以区分不同尺度的振动模式，从而精确判断损伤的严重程度和发展趋势，实现预测性维护，避免重大事故的发生。同时，在轴承、齿轮等旋转机械的故障诊断中，小波变换能够从复杂的振动信号中提取出与早期故障相关的细微特征，为故障预警提供关键信息。 在电子工程与通信领域，小波变换在信号压缩、去噪和调制解调等方面发挥着重要作用。例如，在图像和视频压缩中，小波变换能够比JPEG等传统方法更有效地去除图像的空间冗余，在保证视觉质量的前提下实现更高的压缩比。在通信系统中，小波变换被用于设计高效的信道编码方案，提高信号在噪声干扰下的传输可靠性。此外，对于非平稳信号的分析，如短时信号、脉冲信号等，小波变换能够提供精确的时间-频率定位，这对于雷达信号处理、超宽带通信等应用至关重要。 在土木工程领域，除了结构健康监测，小波变换还在地震波分析、地质勘探等工作中有所应用。通过分析地震波的时频特征，可以更好地理解地震的传播机制，评估地质结构的稳定性。 在生物医学工程领域，小波变换为医学影像分析和生理信号处理带来了革命性的进步。例如，在心电图（ECG）和脑电图（EEG）信号分析中，小波变换能够有效地去除噪声，并突出显示异常波形，辅助医生进行疾病诊断。在医学影像（如X射线、MRI）的处理中，小波变换可用于图像增强、降噪和特征提取，提高诊断的准确性。 在能源工程领域，小波变换被用于电力系统状态监测、故障诊断以及可再生能源（如风能、太阳能）的预测。例如，通过分析电网的电压、电流等信号，小波变换可以快速识别瞬态故障，确保电网的安全稳定运行。 小波变换的优势总结如下： 多分辨率分析： 能够同时在时间和频率（或尺度）两个维度上进行分析，提供精细的时间-频率局部化信息。 非平稳信号处理： 对非平稳信号具有卓越的处理能力，能够捕捉信号的瞬态变化和局部特征。 信号压缩： 能够有效地去除信号的冗余信息，实现高效率的信号压缩。 信号去噪： 能够区分信号的有效成分和噪声，实现有效的信号去噪。 特征提取： 能够从复杂的信号中提取出具有代表性的特征，为模式识别和分类提供依据。 当然，任何强大的工具都需要深入的理解和恰当的应用。选择合适的小波基函数，优化分解层数和算法参数，都是在实际工程应用中需要仔细考量的关键。不同的工程问题，需要不同特性的小波基函数来匹配。例如，某些尖锐的信号特征可能需要具有尖锐形状的小波，而平滑的信号趋势则可能适合使用更平滑的小波。 总而言之，小波变换已经成为现代工程技术中不可或缺的分析工具。它如同为工程师们装备了一双能够“看见”信号深层脉络的慧眼，使我们能够以前所未有的精度和深度去理解和驾驭复杂的世界。从基础理论到实际应用，小波变换持续地推动着工程技术的进步，在应对日益复杂的挑战时，为我们提供了强大而灵活的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题“Wavelets in Engineering Applications”，简洁而有力地概括了其核心内容，让我对它产生了强烈的阅读欲望。作为一名在工程领域摸索多年的实践者，我深知在处理复杂信号和数据时，传统方法往往存在一定的局限性。小波变换以其独特的多分辨率分析能力，为解决这些问题提供了新的思路。我预感这本书将不仅仅是理论的堆砌，而是会深入到工程实践的各个角落，例如如何利用小波变换来优化传感器数据的采集与处理，如何在高噪声环境下准确地提取出有用的信息，甚至如何通过小波分析来预测设备的寿命和维护需求。我特别期待书中能够探讨小波变换在某些特定工程领域，如材料科学、生物医学工程或者环境监测中的创新应用。我希望能从中学习到如何将这些先进的信号处理技术，有效地融入到实际的工程设计和优化过程中，从而提升工程的效率、可靠性和安全性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，"Wavelets in Engineering Applications"，瞬间吸引了我的注意。小波分析，作为一个相对较新的信号处理工具，其在工程领域的应用潜力一直是我非常感兴趣的方向。我一直认为，要真正掌握一项技术，就必须将其与实际问题相结合，而这本书恰恰满足了这一点。我推测，书中的内容不会仅仅停留在理论的层面，而是会深入到各种工程分支，例如航空航天、土木工程、电力系统等等，去探讨小波变换的具体应用案例。想象一下，当我们在分析飞行器在高空飞行时产生的复杂气动噪声，或者监测高压输电线路的运行状态时，小波变换能够如何帮助我们有效地滤除干扰，识别异常模式，甚至预测潜在的故障。这种将数学理论转化为实际工程解决方案的能力，是我非常看重的一点。我也希望书中能够提供一些关于小波基的选择、分解尺度确定等实践性的指导，让读者能够更好地根据具体工程需求来设计和实现小波分析算法。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对信号分析在工业应用中的潜力充满好奇的研究者，这本书的出现无疑是一场及时的“及时雨”。“Wavelets in Engineering Applications”这个书名，立刻勾勒出了一个充满实用价值的图景。我曾接触过小波变换的一些基础概念，但总觉得在实际的工程部署中，如何将理论转化为可执行的步骤，以及在面对庞大且复杂的工程数据时，如何有效地应用小波变换，这些细节仍然显得有些模糊。因此，我非常期待这本书能够填补我在这方面的知识空白。我猜想，书中会详细解析小波变换在解决诸如数据压缩、特征提取、异常检测等工程难题时的具体算法流程和技术细节。尤其是在一些对实时性要求极高的应用场景，比如工业自动化中的实时故障诊断，或者高精度测量设备中的信号滤波，小波变换的应用前景不容小觑。我希望书中能够提供清晰的图示和算法伪代码，帮助我理解其背后的逻辑，并尝试将其应用到我目前的研究项目中。

评分☆☆☆☆☆

看到这本书名，我首先想到的是小波变换那如同涟漪般扩散又聚焦的特性，仿佛能洞察隐藏在复杂数据背后的细微之处。在工程领域，我们常常面临着各种噪声干扰和瞬态信号，如何有效地分离和分析它们是至关重要的。我曾经接触过一些关于小波变换的入门材料，但总感觉不够深入，缺乏系统性的指导。而“Wavelets in Engineering Applications”这个标题，直接点明了其应用导向，这正是我所急需的。我猜测这本书的作者，Luo Gaoy，一定在小波变换的工程应用方面有着深厚的造诣，能够将复杂的理论以一种易于理解的方式呈现出来。我非常期待书中能够详细讲解不同类型的小波在不同工程问题中的适用性，比如在通信系统中如何利用小波进行多速率信号处理，或者在机械故障诊断中如何通过小波能量谱来识别异常。我希望这本书不仅能提供理论知识，更能包含丰富的实例分析和代码示例，让我能够快速上手，将所学知识转化为实际的工程解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就散发着一种严谨的学术气息，深邃的蓝色背景，搭配金色的波浪纹图案，似乎暗示着在工程领域中，小波变换的无穷可能性。我一直对信号处理领域的新技术抱有浓厚的兴趣，而小波变换作为一种强大的时频分析工具，在图像处理、信号去噪、故障诊断等方面都有着广泛的应用前景。虽然我还没有开始深入阅读这本书，但仅从其标题和作者的声誉来看，我就对它寄予了厚望。想象一下，在某些复杂的工程项目中，当传统的傅里叶变换显得力不从心时，小波变换或许能提供一种全新的视角，帮助我们更精细地捕捉信号的局部特征，从而做出更准确的判断和决策。特别是“工程应用”这几个字，让我对接下来的内容充满了期待。我猜想书中会详细阐述小波变换在具体工程场景中的落地方法，例如如何利用它来分析建筑结构的振动模式，或者如何通过小波去噪来提升医学影像的清晰度。作为一名对前沿技术充满好奇的学习者，我迫不及待地想一窥这本书究竟能为我打开怎样的一扇技术之门，看看它能否解决我在实际工作中遇到的那些棘手问题，或者激发我新的研究思路。