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Luo Gaoyong 著

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• Luo Gaoy

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030410092

商品编码：29704906538

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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探索时间序列数据深层结构的利器——小波分析在工程领域的应用 在现代工程实践中，数据无处不在，它们记录着设备运行的状态、环境的变化、信号的传递以及系统的响应。然而，这些原始数据往往隐藏着复杂的时域和频域特征，传统的傅里叶分析虽然在频率分析方面表现出色，但在处理非平稳信号、捕捉瞬态信息以及多分辨率分析方面存在固有的局限性。正是为了应对这些挑战，小波分析应运而生，并以其强大的数据解构能力，在工程领域的应用日益广泛和深入。 小波分析，作为一种时频局部化的信号处理方法，与傅里叶分析将信号分解为一系列无穷延伸的正弦波不同，小波分析使用一系列具有特定形状和有限长度的“小波”函数作为基函数。这些小波函数具有紧支撑性（在时域和频域都有限），并且可以通过平移和伸缩来获得。通过将待分析的信号与这些不同尺度（对应于伸缩）和小波（对应于平移）进行内积运算，小波变换能够将信号分解成不同尺度和位置上的分量，从而揭示信号在不同频率和不同时间段内的特征。这种多分辨率分析的特性，使得小波分析在捕捉信号的局部细节、瞬态事件以及信号的奇异点方面具有无可比拟的优势。 工程领域小波分析的广泛应用 小波分析的这些独特优势，使其在众多工程领域焕发出勃勃生机。 1. 信号去噪与特征提取： 在许多工程应用中，传感器采集到的数据往往伴随着各种噪声，这些噪声会严重干扰后续的分析和决策。小波变换提供了一种有效的去噪方法。通过对含噪信号进行小波分解，可以将信号的有用分量和小波分量分离开。噪声通常表现为高频小波系数，而信号的有用信息则集中在低频和部分高频系数中。通过对小波系数进行阈值处理（例如，小于某个阈值的系数被置零或按比例收缩），可以有效地抑制噪声，同时尽量保留信号的有用特征。这种去噪方法在图像处理（如医学影像去噪、遥感图像增强）、音频信号处理（如语音信号降噪）、以及振动信号分析（如机械故障早期诊断）等领域得到了广泛应用。 除了去噪，小波分析也是强大的特征提取工具。通过小波分解，可以将原始信号分解成多个不同尺度上的分量，每个分量都包含了原始信号在特定尺度上的信息。这些小波分量系数本身就可以作为信号的特征，或者可以进一步提取这些系数的统计特征（如能量、方差、熵等），从而为分类、识别和诊断等任务提供有效的输入。例如，在机械设备故障诊断中，通过分析设备运行时的振动信号的小波系数，可以捕捉到与齿轮磨损、轴承损坏等故障相关的特定模式，从而实现故障的早期预警。 2. 图像处理与分析： 在图像处理领域，小波分析的应用同样硕果累累。基于小波的图像压缩技术，如JPEG2000标准，就充分利用了小波变换的多分辨率和能量集中特性，能够实现比传统JPEG更高的压缩比，同时保持更好的图像质量。小波变换还可以有效地进行图像去噪、边缘检测、纹理分析和图像融合。例如，通过对不同尺度的图像小波系数进行处理，可以有效地去除图像中的椒盐噪声，同时保留图像的锐利边缘。在图像融合中，可以利用小波变换将多幅源图像分解到不同尺度，然后根据特定的融合规则将各尺度的小波系数进行重构，从而生成一幅包含各源图像优点的融合图像。 3. 模式识别与分类： 小波变换的局部化特性使其非常适合分析包含瞬态事件或局部变化的信号。在模式识别和分类任务中，可以利用小波变换将原始信号转换到时频域，提取出能够区分不同类别的特征，然后将这些特征输入到分类器中进行识别。例如，在生物医学信号分析中，心电图（ECG）和脑电图（EEG）信号中常常包含复杂的瞬态波形，如QRS波群和脑电波的节律变化，小波变换能够有效地捕捉这些瞬态特征，从而帮助识别心脏疾病或睡眠状态。同样，在语音识别中，小波变换可以捕捉语音信号的频谱变化和短暂的音素特征，提升识别精度。 4. 结构健康监测与故障诊断： 工程结构的健康状况直接关系到安全生产和人员生命安全。利用小波分析对结构监测数据进行分析，可以有效地检测和诊断结构损伤。例如，通过分析桥梁、建筑物或飞机机翼在运行过程中的振动响应，小波变换能够捕捉到由于材料疲劳、裂纹扩展或结构变形等引起的微小变化。这些变化可能在时域或频域上难以察觉，但通过小波分析的多分辨率分解，可以在特定尺度上清晰地呈现出来，从而实现结构的早期损伤预警和诊断。 5. 控制系统与系统辨识： 在控制系统设计和分析中，小波变换也发挥着重要作用。通过对系统输出信号进行小波分析，可以获取系统在不同时间尺度上的动态响应特性，从而帮助理解系统的行为并优化控制器设计。在系统辨识方面，小波变换可以用于从输入输出数据中提取系统的模型参数，尤其适用于非线性或时变系统的辨识。 6. 通信系统与信息传输： 在通信领域，小波变换可以用于信号的调制解调、码元检测以及抗干扰处理。与传统的傅里叶变换相比，基于小波的调制方式（如小波调制）具有更高的频谱利用率和更好的抗干扰能力，尤其适用于需要高数据速率和鲁棒性的通信系统。 未来展望 随着计算能力的不断提升和算法的进一步发展，小波分析在工程领域的应用前景将更加广阔。多尺度分析、时频局部化以及对非平稳信号的敏感性，使得小波分析成为分析复杂工程数据不可或缺的工具。未来的研究方向可能包括： 更高阶、更复杂的离散小波变换（DWT）和连续小波变换（CWT）的开发，以适应更广泛、更精细的数据分析需求。 与深度学习等人工智能技术的融合，例如，利用小波变换作为深度学习模型的特征提取器，或者将小波分析的思想融入神经网络的设计中，以实现更强大的数据分析和模式识别能力。 在新能源、生物工程、环境监测等新兴工程领域的深入应用，解决这些领域特有的复杂数据分析难题。 开发更直观、更易于理解的小波分析工具和可视化方法，降低其使用门槛，让更多工程师能够从中受益。 总而言之，小波分析凭借其独特的数学原理和强大的数据处理能力，已经成为现代工程领域解决复杂问题的有力武器。它不仅能够有效地滤除噪声，提取关键特征，更能深入揭示隐藏在数据深层的时间-频率域结构，为工程设计、监测、诊断和优化提供更精确、更可靠的依据。随着技术的不断进步，我们有理由相信，小波分析将在未来的工程实践中扮演越来越重要的角色，推动工程技术迈向新的高度。

评分☆☆☆☆☆

这本书，说实话，我一开始是冲着名字去的，毕竟“工程应用”这四个字在我的专业领域里总能吸引我的眼球。然而，拿到手翻阅后，我发现它更像是一部理论的深度探讨，而非我期待中那种可以立即上手解决实际工程难题的“工具书”。它对小波理论的基础构建非常扎实，从数学原理的推导到不同小波基函数的特性分析，都做了极为详尽的阐述。如果你想真正理解小波分析是如何从数学的抽象概念转化为实用的信号处理工具，这本书无疑提供了一个坚实的理论基石。书中对傅里叶变换与小波变换的对比分析尤其精彩，清晰地揭示了小波在处理非平稳信号时的优势所在。不过，对于那些希望直接跳到应用实例，看看如何在有限元分析或者故障诊断中直接套用公式的工程师来说，可能需要更多的耐心去啃下这块硬骨头。书中的图示和例证，虽然在理论层面很完美，但在与实际工程数据对接时，总感觉隔着一层纱，需要读者自己去搭建那座连接理论与实践的桥梁。我对它在频谱分析部分的深入挖掘印象深刻，但整体感觉，它更偏向于学术研究者的案头参考书，而非一线工程师的快速参考手册。

评分☆☆☆☆☆

我借阅这本书主要是为了解决一个振动信号去噪的问题。坦率地说，这本书提供了极佳的理论基础，它详细解释了如何根据噪声的特性来设计和选择最优的小波基和分解层数。作者对阈值处理方法的分类和比较非常细致，无论是硬阈值、软阈值还是更复杂的自适应阈值，都有相应的数学背景支撑。然而，实际操作中最大的难题往往不是理论，而是如何将这些优美的公式转化为代码并高效运行。这本书在算法实现层面提供的指导非常有限，几乎没有提供任何伪代码或者具体的编程语言示例。这意味着，即便是理解了所有的理论，读者仍然需要花费大量时间去自行摸索如何用MATLAB或者Python实现这些复杂的分解和重构过程。这种理论与实践之间的鸿沟，使得这本书的“工程应用”价值打了折扣。它更像是“如何理解小波去噪的数学原理”，而不是“如何用小波去噪解决实际的工程问题”。对于动手能力强、自学能力强的读者来说，这可能是一次挑战；但对于依赖示例和模板的初学者来说，这无疑是拦路虎。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，与其说是学习，不如说是一场与复杂数学的“搏斗”。作者在描述小波变换的细节时，那种一丝不苟的态度令人敬佩，但同时也让非数学背景的读者感到有些吃力。书中对多分辨率分析（MRA）的讲解，层次分明，将信号在不同尺度上的分解与重构逻辑讲得清晰透彻。我特别欣赏它对不同小波族（如Haar, Daubechies, Coiflet等）在实际应用中表现差异的讨论，这为我们在选择合适的分析工具时提供了宝贵的参考信息。然而，我发现书中在涉及到具体的工程案例时，往往只是点到为止，缺乏足够深入的、可复现的实验细节。例如，当谈到图像压缩时，它解释了原理，却很少展示在特定图像数据集上，不同小波阈值处理后的客观评价指标（如峰值信噪比PSNR）是如何变化的。这种“知其然不知其所以然”的感觉，让我觉得这本书在“工程应用”的落地上略显单薄，更像是一本精美的、理论完备的“小波数学导论”，而非实战手册。对于初次接触小波分析的读者，直接翻阅此书可能会产生畏难情绪。

评分☆☆☆☆☆

如果用一个词来形容这本书的阅读体验，那就是“学术的深度与广度”。作者的专业素养毋庸置疑，他将小波理论中那些晦涩难懂的概念，用一种近乎艺术性的方式呈现出来。书中对小波在特征提取方面的应用探讨，特别是针对非线性、非平稳系统的分析框架，提供了独到的见解。它成功地建立起一个小波理论的完整知识体系，让读者得以一窥小波方法论的全貌。但同时，这本书的阅读门槛设置得非常高。它假设读者已经具备了扎实的线性代数、概率论以及一定的信号处理基础。书中对一些基本概念的跳跃性讲解，对于基础不牢固的人来说，极易造成理解上的断裂。我个人认为，这本书更适合作为研究生阶段的教材或者高级研究人员的工具书，用于查阅特定的理论细节或作为深入研究的起点。它不适合作为快速入门的读物，因为它的价值在于其体系的完整性，而非零散知识点的即时获取。总的来说，它是一部值得收藏的经典理论著作，但其“应用”层面的指导性远不如其理论的严谨性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和结构设计颇具匠心，每一章的逻辑推进都如同精密仪器般紧密相连。从离散小波变换（DWT）到连续小波变换（CWT）的过渡非常自然，作者似乎刻意引导读者去体会从频域到时频域分析的飞跃。让我印象特别深刻的是它对小波包分解（Wavelet Packet Decomposition）的详尽阐述，这部分内容在很多入门书籍中往往是一笔带过，但在这里却得到了细致的剖析，这对于需要进行更精细化特征提取的研究人员来说价值巨大。遗憾的是，在涉及一些现代的、更前沿的应用，比如深度学习框架下的小波嵌入网络，或者与其他先进信号处理技术（如卡尔曼滤波）的融合应用方面，内容显得有些滞后或过于保守。整本书散发着一种经典教科书的沉稳气息，内容质量毋庸置疑，但对于追求时效性和交叉学科融合的读者而言，可能需要再补充一些近五年的文献来跟进技术的发展曲线。它更像是一本“定海神针”式的理论参考，而非“冲锋陷阵”的实战指南。