Wavelets in Engineering Applications Luo Gaoy pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Luo Gaoyong 著

圖書標籤:

• Wavelets
• Engineering
• Signal Processing
• Image Processing
• Numerical Analysis
• Mathematics
• Applied Mathematics
• Data Analysis
• Scientific Computing
• Luo Gaoy

店鋪： 天樂圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030410092

商品編碼：29310917645

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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信號的銳變與信息的脈動：現代工程中的小波變換及其應用 在瞬息萬變的工程技術領域，如何準確捕捉、分析和理解那些復雜多變、蘊含豐富信息的信號，是工程師們麵臨的一項核心挑戰。從高樓大廈的結構監測到高速通信的信道編碼，從醫學影像的診斷成像到能源係統的智能控製，信號的精妙變化無處不在，它們如同自然的脈搏，跳動著事物的規律與奧秘。傳統信號處理方法，如傅裏葉變換，雖然在頻率分析方麵功不可沒，但在處理非平穩信號，即信號的頻率和幅度隨時間變化的信號時，往往顯得力不從心，無法提供精細的時間-頻率局部化信息。正是為瞭彌閤這一局限，一種革命性的數學工具應運而生——小波變換。 小波變換，顧名思義，並非使用單一的“無限長”正弦或餘弦波作為基函數，而是采用一組“有界”的、具有良好局部化特性的基本波形，即“小波”（wavelets）。這些小波可以通過伸縮（縮放）和移動（平移）操作，構建齣覆蓋整個信號空間的基。這種“局部化”的特性賦予瞭小波變換強大的優勢：它能夠同時在時間和頻率（或尺度）兩個維度上對信號進行分析。想象一下，傳統的傅裏葉變換如同一個隻告訴我們“哪裏有什麼顔色”的全局照片，而小波變換則像是一颱顯微鏡，不僅能辨認顔色，還能精確地指齣“顔色的位置，以及它在何時何地最濃最淡”。 小波變換的核心思想在於，它將一個復雜信號分解為一係列不同尺度（對應於小波的伸縮）和不同位置（對應於小波的平移）上的小波係數。這些係數的大小直觀地反映瞭原始信號在特定時間和尺度上的“成分”強度。低尺度的（伸縮得窄的）小波擅長捕捉信號中的高頻細節和瞬態變化，如突變、噪聲尖峰；而高尺度的（伸縮得寬的）小波則能揭示信號的低頻趨勢和整體結構。這種多分辨率的分析能力，使得小波變換在處理那些具有局部特徵、突變和奇異點的信號時，展現齣無與倫比的優越性。 連續小波變換（CWT） 是小波變換的最初形式，它通過將信號與一係列伸縮和平移的小波進行內積運算，得到一個二維的錶示，即時間-尺度圖。這個圖譜清晰地描繪瞭信號在不同時間點、不同尺度上的能量分布，為深入理解信號的動態特性提供瞭直觀的視角。然而，CWT的計算量較大，並且輸齣結果具有冗餘。 為瞭提高效率並減少冗餘，離散小波變換（DWT） 應運而生。DWT利用一種稱為“多分辨率分析”（MRA）的框架，通過一係列高通濾波器和低通濾波器，將信號遞歸地分解為近似分量（低頻信息）和細節分量（高頻信息）。這個過程可以迭代進行，每次分解都會得到更精細的低頻信息和更高分辨率的細節信息。這種分解過程可以看作是將信號投影到不同分辨率的子空間上。DWT的優勢在於其計算效率高，並且能夠提供一種緊湊的信號錶示，這使得它在實際工程應用中更為廣泛。 小波變換的魅力遠不止於此。小波包（Wavelet Packets） 的齣現，進一步拓展瞭小波分析的視野。與DWT隻分解低頻分量不同，小波包可以同時分解低頻和高頻分量，從而提供更加精細的頻率分辨率。這意味著我們可以將信號分析得更加細緻，捕捉到更窄的頻帶信息，這對於頻譜分析、信號濾波等任務至關重要。 那麼，這些強大的數學工具如何在現代工程的廣闊天地中大放異彩呢？ 在機械工程領域，小波變換是結構健康監測的利器。例如，通過分析橋梁、飛機機翼等結構在應力作用下産生的微小振動信號，小波變換能夠有效地檢測和定位裂紋、損傷等缺陷。其多分辨率特性可以區分不同尺度的振動模式，從而精確判斷損傷的嚴重程度和發展趨勢，實現預測性維護，避免重大事故的發生。同時，在軸承、齒輪等鏇轉機械的故障診斷中，小波變換能夠從復雜的振動信號中提取齣與早期故障相關的細微特徵，為故障預警提供關鍵信息。 在電子工程與通信領域，小波變換在信號壓縮、去噪和調製解調等方麵發揮著重要作用。例如，在圖像和視頻壓縮中，小波變換能夠比JPEG等傳統方法更有效地去除圖像的空間冗餘，在保證視覺質量的前提下實現更高的壓縮比。在通信係統中，小波變換被用於設計高效的信道編碼方案，提高信號在噪聲乾擾下的傳輸可靠性。此外，對於非平穩信號的分析，如短時信號、脈衝信號等，小波變換能夠提供精確的時間-頻率定位，這對於雷達信號處理、超寬帶通信等應用至關重要。 在土木工程領域，除瞭結構健康監測，小波變換還在地震波分析、地質勘探等工作中有所應用。通過分析地震波的時頻特徵，可以更好地理解地震的傳播機製，評估地質結構的穩定性。 在生物醫學工程領域，小波變換為醫學影像分析和生理信號處理帶來瞭革命性的進步。例如，在心電圖（ECG）和腦電圖（EEG）信號分析中，小波變換能夠有效地去除噪聲，並突齣顯示異常波形，輔助醫生進行疾病診斷。在醫學影像（如X射綫、MRI）的處理中，小波變換可用於圖像增強、降噪和特徵提取，提高診斷的準確性。 在能源工程領域，小波變換被用於電力係統狀態監測、故障診斷以及可再生能源（如風能、太陽能）的預測。例如，通過分析電網的電壓、電流等信號，小波變換可以快速識彆瞬態故障，確保電網的安全穩定運行。 小波變換的優勢總結如下： 多分辨率分析： 能夠同時在時間和頻率（或尺度）兩個維度上進行分析，提供精細的時間-頻率局部化信息。 非平穩信號處理： 對非平穩信號具有卓越的處理能力，能夠捕捉信號的瞬態變化和局部特徵。 信號壓縮： 能夠有效地去除信號的冗餘信息，實現高效率的信號壓縮。 信號去噪： 能夠區分信號的有效成分和噪聲，實現有效的信號去噪。 特徵提取： 能夠從復雜的信號中提取齣具有代錶性的特徵，為模式識彆和分類提供依據。 當然，任何強大的工具都需要深入的理解和恰當的應用。選擇閤適的小波基函數，優化分解層數和算法參數，都是在實際工程應用中需要仔細考量的關鍵。不同的工程問題，需要不同特性的小波基函數來匹配。例如，某些尖銳的信號特徵可能需要具有尖銳形狀的小波，而平滑的信號趨勢則可能適閤使用更平滑的小波。 總而言之，小波變換已經成為現代工程技術中不可或缺的分析工具。它如同為工程師們裝備瞭一雙能夠“看見”信號深層脈絡的慧眼，使我們能夠以前所未有的精度和深度去理解和駕馭復雜的世界。從基礎理論到實際應用，小波變換持續地推動著工程技術的進步，在應對日益復雜的挑戰時，為我們提供瞭強大而靈活的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題“Wavelets in Engineering Applications”，簡潔而有力地概括瞭其核心內容，讓我對它産生瞭強烈的閱讀欲望。作為一名在工程領域摸索多年的實踐者，我深知在處理復雜信號和數據時，傳統方法往往存在一定的局限性。小波變換以其獨特的多分辨率分析能力，為解決這些問題提供瞭新的思路。我預感這本書將不僅僅是理論的堆砌，而是會深入到工程實踐的各個角落，例如如何利用小波變換來優化傳感器數據的采集與處理，如何在高噪聲環境下準確地提取齣有用的信息，甚至如何通過小波分析來預測設備的壽命和維護需求。我特彆期待書中能夠探討小波變換在某些特定工程領域，如材料科學、生物醫學工程或者環境監測中的創新應用。我希望能從中學習到如何將這些先進的信號處理技術，有效地融入到實際的工程設計和優化過程中，從而提升工程的效率、可靠性和安全性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就散發著一種嚴謹的學術氣息，深邃的藍色背景，搭配金色的波浪紋圖案，似乎暗示著在工程領域中，小波變換的無窮可能性。我一直對信號處理領域的新技術抱有濃厚的興趣，而小波變換作為一種強大的時頻分析工具，在圖像處理、信號去噪、故障診斷等方麵都有著廣泛的應用前景。雖然我還沒有開始深入閱讀這本書，但僅從其標題和作者的聲譽來看，我就對它寄予瞭厚望。想象一下，在某些復雜的工程項目中，當傳統的傅裏葉變換顯得力不從心時，小波變換或許能提供一種全新的視角，幫助我們更精細地捕捉信號的局部特徵，從而做齣更準確的判斷和決策。特彆是“工程應用”這幾個字，讓我對接下來的內容充滿瞭期待。我猜想書中會詳細闡述小波變換在具體工程場景中的落地方法，例如如何利用它來分析建築結構的振動模式，或者如何通過小波去噪來提升醫學影像的清晰度。作為一名對前沿技術充滿好奇的學習者，我迫不及待地想一窺這本書究竟能為我打開怎樣的一扇技術之門，看看它能否解決我在實際工作中遇到的那些棘手問題，或者激發我新的研究思路。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，"Wavelets in Engineering Applications"，瞬間吸引瞭我的注意。小波分析，作為一個相對較新的信號處理工具，其在工程領域的應用潛力一直是我非常感興趣的方嚮。我一直認為，要真正掌握一項技術，就必須將其與實際問題相結閤，而這本書恰恰滿足瞭這一點。我推測，書中的內容不會僅僅停留在理論的層麵，而是會深入到各種工程分支，例如航空航天、土木工程、電力係統等等，去探討小波變換的具體應用案例。想象一下，當我們在分析飛行器在高空飛行時産生的復雜氣動噪聲，或者監測高壓輸電綫路的運行狀態時，小波變換能夠如何幫助我們有效地濾除乾擾，識彆異常模式，甚至預測潛在的故障。這種將數學理論轉化為實際工程解決方案的能力，是我非常看重的一點。我也希望書中能夠提供一些關於小波基的選擇、分解尺度確定等實踐性的指導，讓讀者能夠更好地根據具體工程需求來設計和實現小波分析算法。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對信號分析在工業應用中的潛力充滿好奇的研究者，這本書的齣現無疑是一場及時的“及時雨”。“Wavelets in Engineering Applications”這個書名，立刻勾勒齣瞭一個充滿實用價值的圖景。我曾接觸過小波變換的一些基礎概念，但總覺得在實際的工程部署中，如何將理論轉化為可執行的步驟，以及在麵對龐大且復雜的工程數據時，如何有效地應用小波變換，這些細節仍然顯得有些模糊。因此，我非常期待這本書能夠填補我在這方麵的知識空白。我猜想，書中會詳細解析小波變換在解決諸如數據壓縮、特徵提取、異常檢測等工程難題時的具體算法流程和技術細節。尤其是在一些對實時性要求極高的應用場景，比如工業自動化中的實時故障診斷，或者高精度測量設備中的信號濾波，小波變換的應用前景不容小覷。我希望書中能夠提供清晰的圖示和算法僞代碼，幫助我理解其背後的邏輯，並嘗試將其應用到我目前的研究項目中。

評分☆☆☆☆☆

看到這本書名，我首先想到的是小波變換那如同漣漪般擴散又聚焦的特性，仿佛能洞察隱藏在復雜數據背後的細微之處。在工程領域，我們常常麵臨著各種噪聲乾擾和瞬態信號，如何有效地分離和分析它們是至關重要的。我曾經接觸過一些關於小波變換的入門材料，但總感覺不夠深入，缺乏係統性的指導。而“Wavelets in Engineering Applications”這個標題，直接點明瞭其應用導嚮，這正是我所急需的。我猜測這本書的作者，Luo Gaoy，一定在小波變換的工程應用方麵有著深厚的造詣，能夠將復雜的理論以一種易於理解的方式呈現齣來。我非常期待書中能夠詳細講解不同類型的小波在不同工程問題中的適用性，比如在通信係統中如何利用小波進行多速率信號處理，或者在機械故障診斷中如何通過小波能量譜來識彆異常。我希望這本書不僅能提供理論知識，更能包含豐富的實例分析和代碼示例，讓我能夠快速上手，將所學知識轉化為實際的工程解決方案。