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内容简介

　　局域波分析是一种新的时频分析方法，是近年来非平稳信号处理领域的一次重大创新。《局域波分析理论及工程应用》是作者在该领域研究成果的一次提炼及汇总。全书共6章，内容涉及局域波分析理论、局域波分解方法、局域波多分辨率分析、局域波分析特性以及局域波时频分析软件实现及工程应用。《局域波分析理论及工程应用》的一个显著特点是理论与工程实际紧密相接结合。
　　《局域波分析理论及工程应用》可作为信号处理方向的研究生教材，也可作为从事信号处理及相关方向研究和设计的教学、科研人员的参考书。

目录

第1章 绪论
1．1 傅里叶方法及其局限性
1．2 传统时频分析
1．2．1 短时傅里叶分析
1．2．2 Gabol分析
1．2．3 小波分析
1．3 局域波分析概述
1．3．1 局域波分析基本思想
1．3．2 局域波分析的应用
1．4 本章小结
参考文献

第2章 局域波分析方法
2．1 局域波分析基本概念
2．1．1 瞬时频率
2．1．2 基本内蕴模式函数分量
2．1．3 时间特征尺度
2．2 局域波分析的基本原理研究
2．2．1 局域波分解
2．2．2 希尔伯特变换
2．2．3 希尔伯特时频谱和边界谱
2．3 几种局域波分解方法
2．3．1 基于经验模式分解（EMD）的局域波分解方法
2．3．2 基于自适应时变滤波分解法（ATVFD）的局域波
分析方法
2．3．3 基于极值域模式分解法（EMMD）的局域波分析方法
2．3．4 三种局域波分解方法的比较
2．4 局域波分解边界效应
2．4．1 边界效应产生原因分析
2．4．2 几种边界效应消除方法
2．4．3 几种边界效应消除方法比较
2．5 本章小结
参考文献

第3章 局域波时频谱的频率多分辨率分析
3．1 傅里叶变换的时域分辨特性
3．2 短时傅里叶变换的时频分辨特性
3．3 小波变换的时频分辨特性
3．4 维格纳分布的时频分辨特性
3．5 局域波时频谱频率分辨特性
3．6 本章小结
参考文献

第4章 局域波分析特性
4．1 局域波分解能力分析
4．1．1 采样频率对局域波分解能力的影响
4．1．2 频率差、能量差与局域波分解能力的关系
4．1．3 正（余）弦调幅信号的局域波分析
4．2 局域波基本模式分量的希尔伯特变换分析
4．3 局域波分解的伪分量判断
4．3．1 局域波过分解原因分析
4．3．2 伪分量鉴别方法
4．4 局域波分解完备与正交性
4．4．1 局域波分解完备性分析
4．4．2 局域波分解正交性分析
4．5 局域波分解方法的性质
4．6 本章小结
参考文献

第5章 多维局域波分析方法研究
5．1 二维局域波分析研究
5．1．1 二维基本内蕴模式函数分量的递推形式
5．1．2 二维局域波分解算法的实现
5．1．3 二维局域波时频谱图
5．2 三维局域波分解算法
5．2．1 基于参数化的三维网格模型局域波分解
5．2．2 基于高度的三维网格模型局域波分解
5．2．3 基于基曲面的三维网格模型局域波分解
5．3 本章小结
参考文献

第6章 局域波分析应用研究
6．1 局域波在舰用柴油机磨损故障中的应用
6．1．1 舰用柴油机磨损故障的诊断方法研究
6．1．2 舰用柴油机汽缸爆发信号分析
6．2 多维局域波分析应用
6．2．1 局域波分析在二维图像降噪中的应用
6．2．2 局域波在三维网格中的应用
6．3 本章小结
参考文献

附录 局域波分析软件包简介

精彩书摘

　　《局域波分析理论及工程应用》：
　　2.2.1局域波分解
　　为了使用瞬时频率的概念，必须把一个信号数据序列分解成基本内蕴模式函数分量。局域波分解的结果是，对于一个复杂的信号（或数据），在一个时刻会有多于一个的瞬时频率。下面介绍局域波分解原理的筛选算法。
　　不同于先前的大多数方法，局域波方法是基于对信号的直接观察得来的。分解所用的基是基于数据本身的，也是从数据中得来的。这种方法的关键是在信号的时间幅度特性上识别它的振荡模式，然后以此为依据分解数据。正如Drazin所说的，数据分析的第一步就是用眼观察数据，通过这些观察，可以从两方面直接地识别出信号的不同特性：
　　（1）通过连续交替的局部最大值与最小值之间的时间间隔。
　　（2）通过连续的过零点之间的时间间隔。
　　这些交错的极值点与过零点给出了复杂的信号数据序列：一个波动骑在另一个波动之上，而它们又可能骑在其他的波动之上。这些起伏波动中的每一个分量都定义了数据的一个特定尺度特征。可用连续极值点之间的时间间隔作为一个局部振荡模式的时间尺度，因为它不但给出了局部振荡模式的更好解析度，而且可用于单一符号的信号数据，不管该信号数据是正值或是负值，或没有过零点。
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前言/序言

局域波分析理论及工程应用 [Theory And Application Of Local Wave Analysis Method] 电子书 下载 mobi epub pdf txt

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