{RT}小波在工程中的应用-Luo Gaoyong 科学出版社 9787030410092 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Luo Gaoyong 著

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• 小波分析
• 工程应用
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• Luogaoyong
• 9787030410092

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030410092

商品编码：29729935256

包装：平装

出版时间：2014-07-01

图书基本信息
图书名称	小波在工程中的应用	作者	Luo Gaoyong
定价	78.00元	出版社	科学出版社
ISBN	9787030410092	出版日期	2014-07-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装

内容简介

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目录

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

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文摘

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序言

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信号分析的利器：小波理论及其在现代工程中的革新 引言 在瞬息万变的工程技术领域，对复杂信号进行精确的分析和理解，是解决实际问题、推动技术创新的基石。从通信系统到图像处理，从地球物理勘探到金融风险评估，信号无处不在，其蕴含的信息往往隐藏在纷繁复杂的波动之中。传统的信号分析方法，如傅里叶变换，在分析稳态信号时表现出色，但面对非平稳信号，即信号的频率成分随时间变化的信号时，其局限性便显而易见。非平稳信号在工程领域中占据着主导地位，例如一段语音信号、一次地震波记录、或者一段心电图的波动，这些信号的频谱特性并非固定不变。 正是在这样的背景下，一种更具革命性的信号分析工具应运而生，它就是小波理论。小波理论以其独特的时间-频率局部化分析能力，成功克服了傅里叶变换的不足，为工程师们提供了一个强大的新视角来审视和处理信号。它能够同时捕捉信号在时间和频率两个维度上的局部特征，就像一把能够“放大”信号细节的显微镜，让我们能够深入到信号的细微之处，揭示其隐藏的规律。 一、 小波理论的诞生与核心思想 小波理论并非一蹴而就，它经历了数学家和工程师们长期的探索与发展。其核心思想在于利用一组“小波”（wavelet）函数，对原始信号进行分解。这些小波函数是具有有限能量、并且在时间和频率域都具有良好局部化特性的函数，它们可以看作是经过拉伸（尺度变化）和滑动（时间平移）后的一个基本母小波（mother wavelet）的“副本”。 想象一下，傅里叶变换是将一个信号分解成一系列不同频率的正弦波叠加，就好比将一首乐曲分解成一系列不同音高的纯音。而小波变换则不同，它将信号分解成一系列不同尺度（对应于频率）和不同位置（对应于时间）的小波成分。这就像用一系列不同尺寸和不同位置的“探测器”去扫描信号，每个探测器都能捕捉到信号在特定时间窗口内具有特定频率特征的部分。 这种“局部化”的分析能力是小波理论最显著的优势。它允许我们同时关注信号的“何时”和“何频率”，这对于分析那些瞬态事件、突变、或者具有局部特征的信号至关重要。例如，在分析一段语音信号时，小波变换可以清晰地识别出辅音的爆发、元音的持续，以及声调的快速变化，而这些细节往往是傅里叶变换难以捕捉的。 二、 小波变换的基本形式与优势 小波变换主要分为连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）两种形式。 连续小波变换（CWT）：这是小波理论的初始形式，它通过对信号与一系列连续尺度和小波函数进行卷积来实现。CWT能够提供信号在时间和频率上的连续表示，即小波系数矩阵，直观地展现信号的能量分布。虽然CWT提供了丰富的信息，但其计算量较大，且输出的数据量庞大，不便于存储和实时处理。 离散小波变换（DWT）：为了解决CWT的计算效率和数据冗余问题，DWT应运而生。DWT使用离散的尺度和位移参数，将信号分解为一系列离散的小波系数。DWT的实现通常基于滤波器组，可以将原始信号分解为一系列不同频段的低频（近似）分量和高频（细节）分量。通过迭代分解，可以得到信号在不同尺度上的近似和细节信息，这为信号的压缩、去噪、特征提取等应用奠定了基础。 DWT的优势体现在： 高效性：相比CWT，DWT的计算效率更高，更适合于实际工程应用。 数据压缩：DWT能够将信号能量集中到少数几个重要的系数上，使得信号的稀疏表示成为可能，从而实现高效的数据压缩。 多分辨率分析：DWT能够提供信号的多分辨率表示，即在不同的尺度上分析信号，揭示其不同层次的结构信息。 降噪能力：通过对DWT系数进行阈值处理，可以有效地去除信号中的噪声，同时保留信号的主要特征。 三、 小波理论在工程领域的广泛应用 小波理论强大的分析能力使其在众多工程领域得到了广泛的应用，并深刻地改变了这些领域的信号处理方式。 1. 通信工程： 在无线通信中，信号常常会受到多径衰落、干扰等影响。小波变换能够有效地检测和分离这些干扰，提高信号的鲁棒性。例如，在OFDM（正交频分复用）系统中，小波变换可以用来替代循环前缀（CP），减少符号间干扰（ISI），从而提高频谱利用率和系统性能。此外，小波变换在信道均衡、误码检测等方面也发挥着重要作用。 2. 图像处理与计算机视觉： 图像本质上是一种二维信号。小波变换在图像压缩、去噪、边缘检测、特征提取等方面有着卓越的表现。JPEG2000标准就采用了小波变换技术，实现了比JPEG更高的压缩率和更好的图像质量。在图像去噪方面，小波变换可以将噪声集中在高频分量，通过对这些分量进行阈值处理，可以有效地去除噪声，恢复清晰图像。在医学图像处理中，小波变换也用于病灶检测、图像增强等。 3. 信号去噪与特征提取： 许多工程测量过程中会不可避免地引入噪声。小波变换的“阈值去噪”方法是一种非常有效的信号去噪技术，它能够区分信号和噪声的特征，从而实现“去粗存精”。同时，小波变换能够捕捉信号的局部特征，如突变、尖峰等，这使得它成为提取信号特征的有力工具。例如，在机械故障诊断中，小波变换可以用来分析振动信号，检测出设备可能存在的异常。 4. 地球物理勘探： 地震勘探是获取地下地质结构信息的重要手段。地震波信号是非平稳信号，其频率和振幅随时间和空间变化。小波变换能够精确地刻画地震波的局部特征，例如震相的到达时间、振幅的变化等，这有助于地震数据的解释和反演。它能够更好地分辨出不同地层的界面和断层。 5. 生物医学工程： 在生物医学信号分析领域，小波变换的应用非常广泛。例如，分析心电图（ECG）信号，可以识别出心律失常的细微特征；分析脑电图（EEG）信号，可以用于癫痫的检测和睡眠分期；分析肌电图（EMG）信号，可以评估肌肉功能。小波变换能够捕捉这些生理信号中的瞬态事件和频率变化，为疾病的诊断和治疗提供重要依据。 6. 金融工程： 金融市场数据具有高度的非线性和非平稳性。小波变换能够捕捉到金融时间序列中的局部波动、趋势和突变，这对于风险管理、投资策略制定、欺诈检测等具有重要的意义。例如，分析股票价格的波动，小波变换可以识别出短期和长期的价格趋势，以及市场异常波动的发生。 7. 模式识别与机器学习： 小波变换可以作为一种有效的特征提取器，为机器学习算法提供高质量的输入。通过对原始信号进行小波变换，可以得到一组具有代表性的特征，然后将这些特征输入到分类器或回归模型中，以提高模型的性能。 四、 小波理论的未来发展 尽管小波理论已经取得了巨大的成就，但其研究和应用仍在不断深化。未来的发展方向可能包括： 新型小波的构造：根据不同应用的特定需求，设计具有更优良数学性质和更强数据适应性的小波函数。 二维及更高维小波的优化：进一步发展和优化二维及多维小波变换，以更高效地处理图像、视频等多维信号。 与深度学习的融合：将小波变换与深度学习模型相结合，利用小波的特征提取能力和深度学习的非线性映射能力，构建更强大的信号处理和模式识别系统。 实时处理与硬件实现：开发更高效的算法和硬件加速技术，实现小波变换在嵌入式系统和实时应用中的大规模部署。 理论研究的深入：进一步探索小波理论在数学、信号处理等基础理论中的深刻内涵，挖掘其潜在的应用价值。 结论 小波理论作为一种革命性的信号分析工具，凭借其独特的时间-频率局部化分析能力，已经深刻地改变了工程技术领域的面貌。它不仅克服了传统方法的局限性，更在通信、图像处理、地球物理、生物医学、金融等众多领域展现出巨大的应用潜力。随着理论研究的不断深入和技术的不断进步，小波理论必将在未来的工程实践中发挥更加重要的作用，为解决日益复杂的工程问题提供强大的支撑。它是一把能够解锁信号深层奥秘的钥匙，为我们理解和驾驭纷繁复杂的世界提供了一条新颖而高效的途径。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，说实话，第一眼看上去就透露着一股浓厚的学术气息，那种略显朴实的排版，配上深沉的色调，让人立刻意识到这不是一本轻松的闲书。我拿到手的时候，首先是被它的厚度所吸引，这重量感就让人觉得内容一定非常扎实、详尽。虽然我还没来得及深入阅读每一个章节，但光是快速翻阅目录和前言部分，就能感受到作者在组织结构上的匠心独运。他似乎非常注重理论与实践的衔接，那种逻辑的递进感非常清晰，不像有些教科书那样堆砌公式，而是努力搭建一个可以被初学者理解的认知框架。我特别欣赏那些在引言中对研究背景的阐述，那种对领域发展脉络的梳理，让人在进入具体技术细节之前，就能对小波分析在工程领域的重要性有一个宏观的把握。这对于我这种希望系统学习而非零散收集知识的人来说，简直是福音。特别是对于那些需要在特定工程问题中应用小波变换的工程师来说，这种由宏观到微观的引导，能大大缩短他们构建知识体系的时间，是真正意义上的“工具书”而不是“参考书”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格，在我看来，呈现出一种严谨的、近乎于一丝不苟的学术态度，这让它在众多同类书籍中脱颖而出。它没有使用过多的华丽辞藻来粉饰技术内容，而是用最精炼、最准确的语言来描述复杂的数学概念和工程实现。这种风格对于需要精确操作和严格验证的工程领域而言，是至关重要的。我特别留意了其中关于去噪和平滑处理的部分，作者似乎非常务实，直接切入到实际数据处理中可能遇到的各种噪声类型，并针对性地给出了基于小波阈值处理的策略。这让读者感觉作者本人就是一位经验丰富的实践者，而不是一个只停留在纸面理论的学者。这种基于实战经验的知识传授，极大地增强了书的可信度和应用价值。我仿佛能从这些文字中感受到作者在早期研究中，为了解决一个实际工程难题而付出的努力和思考深度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和纸张质量也值得一提，作为一本理工科的专业著作，它显然在出版环节也下了不少功夫。即便是高强度的翻阅和标记，纸张的耐久性也表现出色，不容易出现卷边或脱页的情况。更重要的是，它在引用和参考文献的组织上也体现了极高的规范性，这对于希望进一步深挖某个子课题的研究人员来说，提供了非常便捷的路径指引。我习惯于在阅读时随时查阅原始文献，这本书的引用格式清晰，很容易定位到作者的原始出处。这种对细节的关注，体现了科学出版社一贯的出版水准。总的来说，这是一本内容详实、结构严谨、对读者极度友好的小波分析入门与进阶教材，它不仅是知识的载体，更像是一位耐心且专业的导师，陪伴读者探索工程数学的深邃世界。

评分☆☆☆☆☆

从整体的章节布局来看，这本书的逻辑层次感非常强，它遵循了一条从基础理论到高级应用的自然增长曲线。起初的章节奠定了坚实的数学基础，确保读者对傅里叶变换与小波变换的核心区别有深刻理解。然后，它非常自然地过渡到不同类型小波的介绍，比如Daubechies、Haar等，并清晰地说明了它们各自的优缺点以及适用场景。最令我感到惊喜的是，书中对“工程应用”这四个字的诠释非常广阔，它似乎涵盖了信号处理、图像分析乃至结构健康监测等多个交叉领域。这种跨学科的视角，极大地拓宽了读者对小波分析潜力的认知。我感觉自己拿到了一把多功能的瑞士军刀，而不是一把单一用途的工具。它教会我的不只是如何使用小波，更是如何思考如何将这种强大的数学工具融入到解决任何具有尺度敏感性的工程问题中去。

评分☆☆☆☆☆

翻开内页，那清晰的字体和合理的行间距立刻提升了阅读的舒适度，这对于动辄几百页的专业书籍来说，是极其重要的。我注意到书中在推导关键公式时，往往会附带一些详细的步骤说明，这在很多教材中是被省略或者一笔带过的。例如，在讲到特定小波基的选择标准时，作者似乎没有直接抛出一个结论，而是通过对比不同基函数的特性，一步步引导读者理解为何在某种工程场景下，某个特定的基函数是更优的选择。这种“授人以渔”的教学方式，远比死记硬背公式来得有效。我个人认为，这本书的价值不仅仅在于“是什么”，更在于“为什么是这样”。它似乎在努力消除理论深奥与工程直觉之间的鸿沟。我甚至觉得，如果能再多一些清晰的图示来辅助那些高维空间的分解过程，那就更完美了，不过即便如此，现有的图表质量也已经相当不错，足以支撑复杂的概念理解。