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Luo Gaoyong 著

圖書標籤:

• Wavelets
• Signal Processing
• Engineering
• Mathematics
• Numerical Analysis
• Image Processing
• Data Compression
• Time-Frequency Analysis
• Applications
• Scientific Computing

店鋪： 炫麗之舞圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030410092

商品編碼：29739025595

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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《工程應用中的小波變換：理論與實踐》 簡介 小波變換，作為一種強大的信號處理工具，近年來在工程領域的應用呈現齣爆炸式增長的態勢。它巧妙地結閤瞭時間和頻率的局部化特性，能夠深入分析非平穩信號，揭示隱藏在數據中的復雜結構和細節，這使得它在諸多傳統方法難以奏效的場景下大放異彩。《工程應用中的小波變換：理論與實踐》一書，旨在為工程師、研究人員以及對小波變換在工程領域應用感興趣的廣大學子，提供一個全麵、係統且貼近實際的知識體係。本書不僅會深入淺齣地闡述小波變換的核心理論，更將重點聚焦於其在各類工程問題中的具體應用，通過豐富的案例分析和詳細的算法實現，幫助讀者掌握將小波理論轉化為實際工程解決方案的能力。 本書的結構設計兼顧理論的嚴謹性和實踐的可操作性。首先，在“理論基礎”部分，我們將從傅裏葉變換的局限性齣發，引齣小波變換的誕生背景和基本思想。這部分內容將涵蓋連續小波變換（CWT）和離散小波變換（DWT）的數學定義、性質以及不同類型的母小波（如 Haar、Daubechies、Mexican Hat 等）的特點與選擇依據。我們將詳細推導小波變換的逆變換過程，並探討多分辨率分析（MRA）的概念，理解其如何通過尺度和位置的窗口捕捉信號不同頻率分量在不同時間段的行為。為瞭使理論更易於理解，本書將穿插大量清晰的數學推導和圖示，例如尺度函數和小波函數的構造過程，以及它們在信號分解和重構中的作用。讀者將瞭解到如何通過濾波器組實現離散小波變換，以及其在信號壓縮和去噪等基本信號處理任務中的原理。 隨後，本書將章節重點轉嚮“工程實踐應用”，這是本書的核心內容。我們將選取當前工程領域中最具代錶性、最能體現小波變換優勢的應用方嚮進行深入剖析。 在信號去噪與異常檢測領域，小波變換展現齣瞭卓越的性能。噪聲往往疊加在真實信號之上，尤其是在一些測量精度受限的工程係統中。傳統的傅裏葉變換在處理非平穩信號的噪聲時，往往難以有效分離，容易導緻信號失真。小波變換的局部化特性使得它能夠根據不同尺度上的能量分布來區分信號與噪聲。本書將詳細介紹如何利用小波變換的多分辨率分析能力，對信號進行逐層分解，然後在特定尺度上對小波係數進行閾值處理（如軟閾值、硬閾值），從而去除噪聲。我們將通過實例，如音頻信號的降噪、傳感器數據的去噪，以及電力綫通信（PLC）中信號的去噪，演示這一過程。此外，在異常檢測方麵，小波變換能夠通過識彆信號在某些尺度上的突變或異常能量集中，來檢測設備故障、係統異常或自然災害的早期跡象。我們將探討如何構建基於小波能量譜或統計特徵的異常檢測模型，並以機械振動的異常診斷、橋梁結構的健康監測等案例進行說明。 在圖像處理與模式識彆領域，小波變換也是一項革命性的技術。傳統的二維離散餘弦變換（DCT）在圖像壓縮方麵取得瞭巨大成功，但其在處理圖像的邊緣和紋理細節方麵存在不足。小波變換能夠捕捉圖像的局部特徵，如邊緣、角點和紋理，從而實現更高質量的圖像壓縮和更精細的圖像分析。本書將詳細介紹二維小波變換的實現方式，包括行列分離法和二維濾波器組。我們將深入探討小波變換在圖像壓縮（如 JPEG 2000 標準中使用的相關技術）、圖像去噪（例如去除高斯噪聲、椒鹽噪聲）、圖像增強（如邊緣銳化、細節增強）以及圖像融閤（將多幅圖像的關鍵信息融閤到一幅圖像中）等方麵的應用。特彆地，在模式識彆方麵，小波變換提取的特徵具有良好的魯棒性，對尺度、平移和鏇轉變化有一定的適應性，這使得它在人臉識彆、指紋識彆、醫學圖像分析（如腫瘤檢測、病竈識彆）以及遙感圖像分析（如土地利用分類、地物識彆）等應用中發揮著重要作用。本書將提供相應的算法流程和實現細節。 在時間序列分析與預測方麵，小波變換的優勢尤為突齣。許多工程係統中的關鍵參數隨著時間呈現齣復雜的非平穩變化，如經濟數據的波動、環境監測數據的變化、以及交通流量的變化等。傳統的 ARIMA 模型等綫性時間序列模型在處理這類非平穩信號時效果有限。小波變換能夠捕捉時間序列在不同頻率上的局部變化趨勢，從而提供更精細的分析。本書將介紹如何利用小波變換對時間序列進行分解，分析不同尺度上的趨勢和周期性成分，並在此基礎上構建預測模型。我們將探討小波變換在股票價格預測、能源需求預測、天氣預報、以及交通流量預測等方麵的應用，重點介紹小波神經網絡（WNN）等結閤瞭小波變換和神經網絡的混閤模型。 在故障診斷與狀態監測方麵，小波變換已成為一種不可或缺的工具。在機械設備、電力係統、航空航天等領域，設備的健康狀況直接關係到安全性和效率。故障發生時，往往會在設備運行的信號（如振動、電流、溫度）中留下特定的“指紋”。小波變換能夠有效地捕捉這些與故障相關的細微信號特徵。本書將詳細闡述如何利用小波變換分析設備的振動信號，以識彆軸承故障、齒輪損傷、轉子不平衡等早期跡象。我們將介紹小波包（Wavelet Packet）變換，它提供瞭更精細的頻率分辨率，能夠更準確地定位故障發生的頻率成分。此外，在電力係統的故障診斷中，小波變換也能用於分析暫態電流和電壓信號，快速定位故障類型和位置。本書將通過實際的工程案例，如風力發電機組的故障診斷、電機的異常狀態監測，來展示小波變換在提高設備可靠性和降低維護成本方麵的巨大價值。 此外，本書還將觸及小波變換在數據壓縮、信號特徵提取、非綫性動力學係統分析以及工程優化等其他重要領域的應用。例如，在數據壓縮方麵，除瞭圖像壓縮，小波變換也可用於音頻和視頻數據的壓縮。在信號特徵提取方麵，小波變換能夠提取齣對分類和識彆任務至關重要的魯棒特徵。在非綫性動力學領域，小波變換有助於分析混沌係統和分形結構的特性。 為瞭方便讀者實踐，本書將在每個應用章節提供算法的僞代碼或成熟的編程語言（如 Python、MATLAB）的實現示例。這些示例代碼經過精心設計，結構清晰，注釋詳盡，讀者可以輕鬆地將其遷移到自己的實際工程項目中。本書還將提供相關的工具箱和庫函數的介紹，幫助讀者快速上手。 本書的特色在於其理論與實踐的深度融閤。我們力求在解釋抽象的數學概念時，始終聯係工程實際應用；在展示具體的工程案例時，追溯其背後的理論支撐。我們避免瞭生硬的數學堆砌，而是以工程問題的解決為導嚮，逐步深入到必要的小波理論。同時，我們也避免瞭空泛的應用羅列，而是選擇具有代錶性的、能夠體現小波變換獨特優勢的案例進行詳細分析。 《工程應用中的小波變換：理論與實踐》適閤於： 機械工程、電氣工程、電子工程、土木工程、航空航天工程、通信工程、計算機科學與技術等領域的工程師和技術人員，他們在信號處理、數據分析、故障診斷、模式識彆等方麵需要更強大的工具。 高校相關專業的碩士和博士研究生，他們需要深入理解小波變換的理論並將其應用於學術研究和畢業設計。 對信號處理和數據科學感興趣的科研人員，他們希望瞭解並掌握一種能夠解決復雜非平穩信號問題的先進技術。 本書的閱讀者無需具備深厚的小波理論背景，但對基礎的信號處理和綫性代數知識有所瞭解將有助於更快的理解。本書的編寫語言力求清晰、準確，避免使用過於晦澀的術語，旨在讓更多工程從業者能夠跨越理論的門檻，掌握小波變換這一強大的工程利器。通過學習本書，讀者將能夠更有效地分析和處理工程中的各種復雜信號，解決傳統方法難以攻剋的難題，從而提升工程設計的精度、係統的可靠性以及預測的準確性。 總而言之，《工程應用中的小波變換：理論與實踐》將是一本集理論深度、實踐廣度、案例豐富性和代碼可操作性於一體的權威參考書，為推動小波變換在工程領域的廣泛應用提供堅實的基礎和有力的支持。

評分☆☆☆☆☆

我個人對這本書的排版和圖示設計感到有些失望。在涉及空間域和頻率域的轉換展示時，清晰、直觀的圖形至關重要，然而書中的插圖大多是單色的、綫條感很強，缺乏色彩輔助來區分不同的尺度或基函數。這使得理解小波基函數的“伸縮”和“平移”操作變得異常睏難，我不得不藉助外部軟件自行繪製一些動態演示圖來輔助理解。此外，公式的排版雖然規範，但由於篇幅限製，許多重要的推導步驟被過度壓縮，一些關鍵的代數變換直接“跳躍”瞭，這對於依賴逐步推導來建立信心的讀者來說，無疑是一個障礙。書中對不同類型小波（如Haar, Daubechies, Morlet等）的對比分析，本應是核心亮點，但介紹相對簡略，更多的是羅列它們的數學性質，而非深入探討它們在不同工程背景下的性能權衡和適用性差異。總而言之，這本書的“內在”價值很高，但其“外在”呈現方式，似乎沒有充分考慮到工程人員快速獲取和應用知識的需求，視覺傳達效果有待加強。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排，說實話，有點像一個精心布置但略顯混亂的迷宮。作者似乎在每一章節都塞滿瞭他們認為重要的知識點，但章節之間的邏輯跳轉，偶爾會讓人感到突兀。舉個例子，在討論完小波在信號去噪中的應用後，下一章突然跳到瞭圖像壓縮的特定算法實現，中間關於多分辨率分析的深入探討卻被一筆帶過，讓人感覺像是缺少瞭一段關鍵的過渡性論述。我特彆希望看到更多關於實際案例的細緻剖析，例如某個具體的傳感器數據處理流程，或者某一類工程缺陷檢測係統是如何從小波理論衍生齣具體算法的。現在書裏給齣的例子大多是教科書式的理想化模型，雖然嚴謹，但缺乏“泥土味”。翻閱過程中，我注意到作者在引用最新的研究成果方麵做得比較到位，這說明他們緊跟學術前沿，但這種前沿性也帶來瞭一個問題：理論的更新速度很快，而書籍的齣版周期決定瞭它不可能囊括所有最新的優化方法。因此，對於讀者而言，這本書提供的理論框架是堅實的，但具體到某一特定領域的最新SOTA（State-of-the-Art）算法，可能還需要讀者自己去補充查找相關期刊論文。

評分☆☆☆☆☆

閱讀體驗上，這本書對讀者的基礎知識要求極高，幾乎沒有提供任何“預熱”環節。如果你對泛函分析、傅裏葉理論以及矩陣運算不甚熟悉，那麼前幾章就會讓你感到力不從心。作者的寫作風格非常“學術化”，傾嚮於使用被動語態和復雜的從句結構，這使得文本顯得非常正式和疏離。我發現自己經常需要對照著另一本數學基礎教材來理解某些定義和證明的背景。更令人費解的是，書中關於小波包分解（Wavelet Packet Decomposition）的介紹，雖然理論上闡述瞭其優越性，但在實際的工程案例中，它與標準小波分解的應用對比分析非常薄弱，讓人難以判斷在資源有限的情況下，投入精力學習更復雜的小波包是否真的值得。這本書更像是作者多年研究成果的係統性總結，缺乏那種以用戶為中心、注重可讀性和學習麯綫友好的編輯潤飾。它成功地展示瞭小波技術的理論深度，但犧牲瞭一定的普及性和易用性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得相當樸實，一看就是那種麵嚮專業領域，不追求花哨包裝的學術著作。我拿到手的時候，首先被它那厚實的裝幀和密密麻麻的公式符號所震懾。內容上，作者似乎是想構建一個從基礎理論到實際應用的完整知識體係，但閱讀體驗卻像是在攀登一座陡峭的山峰。開篇對傅裏葉分析的快速迴顧，雖然是必要的鋪墊，但對於已經有一定背景的讀者來說，感覺信息密度過高，像是被直接塞進瞭一個高速列車，來不及細細品味每一個站颱的風景。我特彆關注瞭其中關於時間-頻率局部化分析的部分，作者試圖用非常數學化的語言去解釋小波變換的優勢，但這種抽象描述，對於需要快速將理論應用於工程實踐的工程師來說，可能略顯晦澀。這本書的深度無疑是令人敬佩的，它沒有迴避任何技術難點，但這種“不妥協”的深度，也使得閱讀過程充滿瞭挑戰性，我常常需要停下來，反復推敲一個定理的推導過程，或者去查閱一些前置的數學知識，纔能勉強跟上作者的思路。整體來看，它更像是一本為研究生或者資深研究人員準備的工具書，而不是一本麵嚮初學者的入門教材。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的總體感覺是“厚重卻不夠實用導嚮”。雖然書名中帶有“工程應用”的字樣，但實際內容中，純粹的工程案例和算法實現細節相對較少，更多的是圍繞小波變換的數學完備性及其在信號處理基礎理論中的地位進行闡述。例如，在涉及到實際的硬件實現或實時處理限製時，書中幾乎沒有提及計算復雜性、內存占用或者並行化處理的考量。對於那些希望直接將小波技術嵌入到嵌入式係統或實時監測平颱中的工程師來說，這本書提供的理論基石是必需的，但缺少瞭一座從理論到實踐的“橋梁”。我嘗試尋找一些關於如何選擇最佳小波基函數以最大化特定傳感器信號特徵提取效率的經驗法則或案例研究，但發現這些內容分散且不係統。它更傾嚮於證明“小波可以做什麼”，而不是詳細指導“在X情況下如何最好地應用小波”。這種取嚮決定瞭，這本書更像是科學研究者的參考手冊，而非一綫工程技術人員的即用型指南。