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： 欣欣佳和圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030410092

商品編碼：29704906538

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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探索時間序列數據深層結構的利器——小波分析在工程領域的應用 在現代工程實踐中，數據無處不在，它們記錄著設備運行的狀態、環境的變化、信號的傳遞以及係統的響應。然而，這些原始數據往往隱藏著復雜的時域和頻域特徵，傳統的傅裏葉分析雖然在頻率分析方麵錶現齣色，但在處理非平穩信號、捕捉瞬態信息以及多分辨率分析方麵存在固有的局限性。正是為瞭應對這些挑戰，小波分析應運而生，並以其強大的數據解構能力，在工程領域的應用日益廣泛和深入。 小波分析，作為一種時頻局部化的信號處理方法，與傅裏葉分析將信號分解為一係列無窮延伸的正弦波不同，小波分析使用一係列具有特定形狀和有限長度的“小波”函數作為基函數。這些小波函數具有緊支撐性（在時域和頻域都有限），並且可以通過平移和伸縮來獲得。通過將待分析的信號與這些不同尺度（對應於伸縮）和小波（對應於平移）進行內積運算，小波變換能夠將信號分解成不同尺度和位置上的分量，從而揭示信號在不同頻率和不同時間段內的特徵。這種多分辨率分析的特性，使得小波分析在捕捉信號的局部細節、瞬態事件以及信號的奇異點方麵具有無可比擬的優勢。 工程領域小波分析的廣泛應用 小波分析的這些獨特優勢，使其在眾多工程領域煥發齣勃勃生機。 1. 信號去噪與特徵提取： 在許多工程應用中，傳感器采集到的數據往往伴隨著各種噪聲，這些噪聲會嚴重乾擾後續的分析和決策。小波變換提供瞭一種有效的去噪方法。通過對含噪信號進行小波分解，可以將信號的有用分量和小波分量分離開。噪聲通常錶現為高頻小波係數，而信號的有用信息則集中在低頻和部分高頻係數中。通過對小波係數進行閾值處理（例如，小於某個閾值的係數被置零或按比例收縮），可以有效地抑製噪聲，同時盡量保留信號的有用特徵。這種去噪方法在圖像處理（如醫學影像去噪、遙感圖像增強）、音頻信號處理（如語音信號降噪）、以及振動信號分析（如機械故障早期診斷）等領域得到瞭廣泛應用。 除瞭去噪，小波分析也是強大的特徵提取工具。通過小波分解，可以將原始信號分解成多個不同尺度上的分量，每個分量都包含瞭原始信號在特定尺度上的信息。這些小波分量係數本身就可以作為信號的特徵，或者可以進一步提取這些係數的統計特徵（如能量、方差、熵等），從而為分類、識彆和診斷等任務提供有效的輸入。例如，在機械設備故障診斷中，通過分析設備運行時的振動信號的小波係數，可以捕捉到與齒輪磨損、軸承損壞等故障相關的特定模式，從而實現故障的早期預警。 2. 圖像處理與分析： 在圖像處理領域，小波分析的應用同樣碩果纍纍。基於小波的圖像壓縮技術，如JPEG2000標準，就充分利用瞭小波變換的多分辨率和能量集中特性，能夠實現比傳統JPEG更高的壓縮比，同時保持更好的圖像質量。小波變換還可以有效地進行圖像去噪、邊緣檢測、紋理分析和圖像融閤。例如，通過對不同尺度的圖像小波係數進行處理，可以有效地去除圖像中的椒鹽噪聲，同時保留圖像的銳利邊緣。在圖像融閤中，可以利用小波變換將多幅源圖像分解到不同尺度，然後根據特定的融閤規則將各尺度的小波係數進行重構，從而生成一幅包含各源圖像優點的融閤圖像。 3. 模式識彆與分類： 小波變換的局部化特性使其非常適閤分析包含瞬態事件或局部變化的信號。在模式識彆和分類任務中，可以利用小波變換將原始信號轉換到時頻域，提取齣能夠區分不同類彆的特徵，然後將這些特徵輸入到分類器中進行識彆。例如，在生物醫學信號分析中，心電圖（ECG）和腦電圖（EEG）信號中常常包含復雜的瞬態波形，如QRS波群和腦電波的節律變化，小波變換能夠有效地捕捉這些瞬態特徵，從而幫助識彆心髒疾病或睡眠狀態。同樣，在語音識彆中，小波變換可以捕捉語音信號的頻譜變化和短暫的音素特徵，提升識彆精度。 4. 結構健康監測與故障診斷： 工程結構的健康狀況直接關係到安全生産和人員生命安全。利用小波分析對結構監測數據進行分析，可以有效地檢測和診斷結構損傷。例如，通過分析橋梁、建築物或飛機機翼在運行過程中的振動響應，小波變換能夠捕捉到由於材料疲勞、裂紋擴展或結構變形等引起的微小變化。這些變化可能在時域或頻域上難以察覺，但通過小波分析的多分辨率分解，可以在特定尺度上清晰地呈現齣來，從而實現結構的早期損傷預警和診斷。 5. 控製係統與係統辨識： 在控製係統設計和分析中，小波變換也發揮著重要作用。通過對係統輸齣信號進行小波分析，可以獲取係統在不同時間尺度上的動態響應特性，從而幫助理解係統的行為並優化控製器設計。在係統辨識方麵，小波變換可以用於從輸入輸齣數據中提取係統的模型參數，尤其適用於非綫性或時變係統的辨識。 6. 通信係統與信息傳輸： 在通信領域，小波變換可以用於信號的調製解調、碼元檢測以及抗乾擾處理。與傳統的傅裏葉變換相比，基於小波的調製方式（如小波調製）具有更高的頻譜利用率和更好的抗乾擾能力，尤其適用於需要高數據速率和魯棒性的通信係統。 未來展望 隨著計算能力的不斷提升和算法的進一步發展，小波分析在工程領域的應用前景將更加廣闊。多尺度分析、時頻局部化以及對非平穩信號的敏感性，使得小波分析成為分析復雜工程數據不可或缺的工具。未來的研究方嚮可能包括： 更高階、更復雜的離散小波變換（DWT）和連續小波變換（CWT）的開發，以適應更廣泛、更精細的數據分析需求。 與深度學習等人工智能技術的融閤，例如，利用小波變換作為深度學習模型的特徵提取器，或者將小波分析的思想融入神經網絡的設計中，以實現更強大的數據分析和模式識彆能力。 在新能源、生物工程、環境監測等新興工程領域的深入應用，解決這些領域特有的復雜數據分析難題。 開發更直觀、更易於理解的小波分析工具和可視化方法，降低其使用門檻，讓更多工程師能夠從中受益。 總而言之，小波分析憑藉其獨特的數學原理和強大的數據處理能力，已經成為現代工程領域解決復雜問題的有力武器。它不僅能夠有效地濾除噪聲，提取關鍵特徵，更能深入揭示隱藏在數據深層的時間-頻率域結構，為工程設計、監測、診斷和優化提供更精確、更可靠的依據。隨著技術的不斷進步，我們有理由相信，小波分析將在未來的工程實踐中扮演越來越重要的角色，推動工程技術邁嚮新的高度。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和結構設計頗具匠心，每一章的邏輯推進都如同精密儀器般緊密相連。從離散小波變換（DWT）到連續小波變換（CWT）的過渡非常自然，作者似乎刻意引導讀者去體會從頻域到時頻域分析的飛躍。讓我印象特彆深刻的是它對小波包分解（Wavelet Packet Decomposition）的詳盡闡述，這部分內容在很多入門書籍中往往是一筆帶過，但在這裏卻得到瞭細緻的剖析，這對於需要進行更精細化特徵提取的研究人員來說價值巨大。遺憾的是，在涉及一些現代的、更前沿的應用，比如深度學習框架下的小波嵌入網絡，或者與其他先進信號處理技術（如卡爾曼濾波）的融閤應用方麵，內容顯得有些滯後或過於保守。整本書散發著一種經典教科書的沉穩氣息，內容質量毋庸置疑，但對於追求時效性和交叉學科融閤的讀者而言，可能需要再補充一些近五年的文獻來跟進技術的發展麯綫。它更像是一本“定海神針”式的理論參考，而非“衝鋒陷陣”的實戰指南。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，與其說是學習，不如說是一場與復雜數學的“搏鬥”。作者在描述小波變換的細節時，那種一絲不苟的態度令人敬佩，但同時也讓非數學背景的讀者感到有些吃力。書中對多分辨率分析（MRA）的講解，層次分明，將信號在不同尺度上的分解與重構邏輯講得清晰透徹。我特彆欣賞它對不同小波族（如Haar, Daubechies, Coiflet等）在實際應用中錶現差異的討論，這為我們在選擇閤適的分析工具時提供瞭寶貴的參考信息。然而，我發現書中在涉及到具體的工程案例時，往往隻是點到為止，缺乏足夠深入的、可復現的實驗細節。例如，當談到圖像壓縮時，它解釋瞭原理，卻很少展示在特定圖像數據集上，不同小波閾值處理後的客觀評價指標（如峰值信噪比PSNR）是如何變化的。這種“知其然不知其所以然”的感覺，讓我覺得這本書在“工程應用”的落地上略顯單薄，更像是一本精美的、理論完備的“小波數學導論”，而非實戰手冊。對於初次接觸小波分析的讀者，直接翻閱此書可能會産生畏難情緒。

評分☆☆☆☆☆

我藉閱這本書主要是為瞭解決一個振動信號去噪的問題。坦率地說，這本書提供瞭極佳的理論基礎，它詳細解釋瞭如何根據噪聲的特性來設計和選擇最優的小波基和分解層數。作者對閾值處理方法的分類和比較非常細緻，無論是硬閾值、軟閾值還是更復雜的自適應閾值，都有相應的數學背景支撐。然而，實際操作中最大的難題往往不是理論，而是如何將這些優美的公式轉化為代碼並高效運行。這本書在算法實現層麵提供的指導非常有限，幾乎沒有提供任何僞代碼或者具體的編程語言示例。這意味著，即便是理解瞭所有的理論，讀者仍然需要花費大量時間去自行摸索如何用MATLAB或者Python實現這些復雜的分解和重構過程。這種理論與實踐之間的鴻溝，使得這本書的“工程應用”價值打瞭摺扣。它更像是“如何理解小波去噪的數學原理”，而不是“如何用小波去噪解決實際的工程問題”。對於動手能力強、自學能力強的讀者來說，這可能是一次挑戰；但對於依賴示例和模闆的初學者來說，這無疑是攔路虎。

評分☆☆☆☆☆

如果用一個詞來形容這本書的閱讀體驗，那就是“學術的深度與廣度”。作者的專業素養毋庸置疑，他將小波理論中那些晦澀難懂的概念，用一種近乎藝術性的方式呈現齣來。書中對小波在特徵提取方麵的應用探討，特彆是針對非綫性、非平穩係統的分析框架，提供瞭獨到的見解。它成功地建立起一個小波理論的完整知識體係，讓讀者得以一窺小波方法論的全貌。但同時，這本書的閱讀門檻設置得非常高。它假設讀者已經具備瞭紮實的綫性代數、概率論以及一定的信號處理基礎。書中對一些基本概念的跳躍性講解，對於基礎不牢固的人來說，極易造成理解上的斷裂。我個人認為，這本書更適閤作為研究生階段的教材或者高級研究人員的工具書，用於查閱特定的理論細節或作為深入研究的起點。它不適閤作為快速入門的讀物，因為它的價值在於其體係的完整性，而非零散知識點的即時獲取。總的來說，它是一部值得收藏的經典理論著作，但其“應用”層麵的指導性遠不如其理論的嚴謹性。

評分☆☆☆☆☆

這本書，說實話，我一開始是衝著名字去的，畢竟“工程應用”這四個字在我的專業領域裏總能吸引我的眼球。然而，拿到手翻閱後，我發現它更像是一部理論的深度探討，而非我期待中那種可以立即上手解決實際工程難題的“工具書”。它對小波理論的基礎構建非常紮實，從數學原理的推導到不同小波基函數的特性分析，都做瞭極為詳盡的闡述。如果你想真正理解小波分析是如何從數學的抽象概念轉化為實用的信號處理工具，這本書無疑提供瞭一個堅實的理論基石。書中對傅裏葉變換與小波變換的對比分析尤其精彩，清晰地揭示瞭小波在處理非平穩信號時的優勢所在。不過，對於那些希望直接跳到應用實例，看看如何在有限元分析或者故障診斷中直接套用公式的工程師來說，可能需要更多的耐心去啃下這塊硬骨頭。書中的圖示和例證，雖然在理論層麵很完美，但在與實際工程數據對接時，總感覺隔著一層紗，需要讀者自己去搭建那座連接理論與實踐的橋梁。我對它在頻譜分析部分的深入挖掘印象深刻，但整體感覺，它更偏嚮於學術研究者的案頭參考書，而非一綫工程師的快速參考手冊。