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圖書簡介

品牌：圖書

詳情

商品基本信息，請以下列介紹為準(zhǔn)
商品名稱：	非平穩(wěn)信號特征提取方法及其應(yīng)用
作者：	范虹
市場價：	60元
文軒網(wǎng)價：	48元【80折】
ISBN號：	9787030359254
出版社：	科學(xué)出版社
商品類型：	圖書

其他參考信息（以實物為準(zhǔn)）
裝幀：平裝	開本：B5	語種：中文
出版時間：2013-06-01	版次：1	頁數(shù)：187
印刷時間：2013-06-01	印次：1	字?jǐn)?shù)：235.00千字

內(nèi)容簡介

本書論述了非平穩(wěn)信號的產(chǎn)生和特點，信號正交分解的物理意義及工程背景。介紹提取非平穩(wěn)信號的處理方法：短時傅里葉變換、FFT插值方法、小波變換、提升小波變換、Wigei-Ville時頻分布、匹配追蹤分解、經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸狻⒎菂��?shù)基函數(shù)特征提取方法等的基本原理和應(yīng)用，并列舉這些方法的在具體應(yīng)用中的實例。

目錄

前言 第1章  緒論 1．1  特征提取與信號表示 1．2  信號的稀疏分解 1．2．1  基展開和過完備展開 1．2．2  時頻原子和字典 1．3  從頻域分析到時頻域分析 1．4  Hcisenberg不準(zhǔn)原理 1．5  信號特征提取方法及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 1．5．1  平穩(wěn)信號處理方法 1．5．2  非平穩(wěn)信號時頻分析方法 1．5．3  非高斯信號分析方法 1．6  本書的主要內(nèi)容 第2章  小波分析 2．1  正交分解與投影定理 2．1．1  正交的概念 2．1．2  投影定理 2．1．3  空間中的Fourier分析 2．1．4  空間中的Fourier級數(shù) 2．2  小波變換 2．2．l  小波變換的定義 2．2．2  多分辨分析及其工程意義 2．2．3  正交小波基的構(gòu)造與信息獨立化提取 2．3  小波提升方案 2．3．1  小波提升方案的背景 2．3．2  提升小波的基本原理 2．4  典型應(yīng)用 2．4．1  基于小波變換的信號奇異性檢測 2．4．2  基于小波提升方案的圖像分解 第3章  匹配追蹤信號分解及應(yīng)用 3．1  信號展開與內(nèi)積 3．2  信號特征提取中的兩個熱點問題 3．2．1  字典原子與特征波形的匹配問題 3．2．2  多種特征波形共存時的特征提取問題 3．3  匹配追蹤算法 3．3．1  匹配追蹤算法基本原理 3．3．2  匹配追蹤算法存在的問題 3．4  匹配追蹤算法的改進(jìn)及其實現(xiàn) 3．4．1  遺傳算法簡介 3．4．2  混合編碼遺傳算法 3．4．3  基于混合編碼遺傳算法的匹配追蹤算法 3．5  實驗研究 3．6  往復(fù)機(jī)械故障特征提取與診斷 第4章  基于非參數(shù)基函數(shù)的特征波形提取方法 4．l  濾波器組理論 4．1．1  濾波器組的基本概念 4．1．2  信號的抽取與插值 4．1．3  幾種常用的濾波器 4．1．4  M通道濾波器組及完全重構(gòu)條件 4．2  奇異值分解理論 4．3  基于非參數(shù)基函數(shù)的特征波形提取方法的原理 4．3．1  非參數(shù)基函數(shù)的構(gòu)造 4．3．2  特征波形的提取原理 4．3．3  基于非參數(shù)基函數(shù)的特征波形提取方法的實現(xiàn) 4．4  基于非參數(shù)基函數(shù)的特征波形提取方法的性能評估 4．4．1  方法的重構(gòu)性驗證 4．4．2  非參數(shù)基函數(shù)的調(diào)節(jié)能力驗證 4．4．3  方法的抗干擾能力驗證 4．5  應(yīng)用舉例 第5章  基于匹配追蹤和非參數(shù)基函數(shù)的特征提取方法 5．1  匹配追蹤和非參數(shù)基函數(shù)的特征提取方法的結(jié)合 …… 第6章  經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸饧捌鋺?yīng)用 第7章  基于濾波器組和高階累積量的特征檢測方法

精彩內(nèi)容

1．5．1  平穩(wěn)信號處理方法     應(yīng)用于平穩(wěn)信號處理中的特征提取方法可以粗略地分為兩大類：時域分析方法和頻域分析方法。時域分析方法常常直接利用時域信號進(jìn)行分析并給出結(jié)果，是最簡單而且最直接的方法，特別是當(dāng)信號中明顯含有簡諧成分或周期成分時更為有效。時域分析方法主要包括概率分析法、時域同步平均法、相關(guān)分析法，提取時域波形的特征量除信號的幅值、周期與頻率和相位之外，還包括信號的均值、方差、方根幅值、均方根值（RMS）、峰值、偏斜度、峭度以及波形指標(biāo)、峰值指標(biāo)、脈沖指標(biāo)、裕度指標(biāo)（各特征量的具體定義式參見附錄）。頻域分析則以Fourier分析為核心的經(jīng)典信號處理方法，包括頻譜分析、倒頻譜分析、包絡(luò)分析。頻譜分析通常能夠提供比時域波形更加直觀的特征信息，頻譜分析的結(jié)果還可用于趨勢估計；倒頻譜分析是將頻譜分析的結(jié)果再次利用FFT技術(shù)轉(zhuǎn)換到一個新的分析域中，倒頻譜具有檢測和分離頻譜中周期性成分的能力，會使原來譜圖上成族的邊頻譜線簡化為倒頻譜上的單根譜線，從而使頻譜中的復(fù)雜周期成分變得清晰易辨，以利于特征識別；包絡(luò)分析是提取載附在高頻信號上的低頻信號，從時域上看，是為了提取時域波形的包絡(luò)軌跡。     時域分析方法與頻域分析方法雖然在現(xiàn)實應(yīng)用中發(fā)揮了重要的作用，至今仍是必不可少的基本方法，但由于其自身的局限性，從本質(zhì)上只適用于平穩(wěn)信號的分析，難以提取信號中反映非平穩(wěn)性和非高斯性的信息，越來越無法適應(yīng)現(xiàn)代科技與經(jīng)濟(jì)發(fā)展提 ......

目錄

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