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品牌：圖書

詳情

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

其他參考信息（以實(shí)物為準(zhǔn)）
裝幀：平裝	開(kāi)本：B5	語(yǔ)種：中文
出版時(shí)間：2013-06-01	版次：1	頁(yè)數(shù)：187
印刷時(shí)間：2013-06-01	印次：1	字?jǐn)?shù)：235.00千字

內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書論述了非平穩(wěn)信號(hào)的產(chǎn)生和特點(diǎn)，信號(hào)正交分解的物理意義及工程背景。介紹提取非平穩(wěn)信號(hào)的處理方法：短時(shí)傅里葉變換、FFT插值方法、小波變換、提升小波變換、Wigei-Ville時(shí)頻分布、匹配追蹤分解、經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸�、非參�?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(shí)例。

目錄

前言 第1章  緒論 1．1  特征提取與信號(hào)表示 1．2  信號(hào)的稀疏分解 1．2．1  基展開(kāi)和過(guò)完備展開(kāi) 1．2．2  時(shí)頻原子和字典 1．3  從頻域分析到時(shí)頻域分析 1．4  Hcisenberg不準(zhǔn)原理 1．5  信號(hào)特征提取方法及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 1．5．1  平穩(wěn)信號(hào)處理方法 1．5．2  非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)頻分析方法 1．5．3  非高斯信號(hào)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(jí)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(dú)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(hào)奇異性檢測(cè) 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(hào)分解及應(yīng)用 3．1  信號(hào)展開(kāi)與內(nèi)積 3．2  信號(hào)特征提取中的兩個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題 3．2．1  字典原子與特征波形的匹配問(wèn)題 3．2．2  多種特征波形共存時(shí)的特征提取問(wèn)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(wèn)題 3．4  匹配追蹤算法的改進(jìn)及其實(shí)現(xiàn) 3．4．1  遺傳算法簡(jiǎn)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(shí)驗(yàn)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(hào)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(shí)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(píng)估 4．4．1  方法的重構(gòu)性驗(yàn)證 4．4．2  非參數(shù)基函數(shù)的調(diào)節(jié)能力驗(yàn)證 4．4．3  方法的抗干擾能力驗(yàn)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(yàn)?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(cè)方法

精彩內(nèi)容

1．5．1  平穩(wěn)信號(hào)處理方法     應(yīng)用于平穩(wěn)信號(hào)處理中的特征提取方法可以粗略地分為兩大類：時(shí)域分析方法和頻域分析方法。時(shí)域分析方法常常直接利用時(shí)域信號(hào)進(jìn)行分析并給出結(jié)果，是最簡(jiǎn)單而且最直接的方法，特別是當(dāng)信號(hào)中明顯含有簡(jiǎn)諧成分或周期成分時(shí)更為有效。時(shí)域分析方法主要包括概率分析法、時(shí)域同步平均法、相關(guān)分析法，提取時(shí)域波形的特征量除信號(hào)的幅值、周期與頻率和相位之外，還包括信號(hào)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(jiàn)附錄）。頻域分析則以Fourier分析為核心的經(jīng)典信號(hào)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(shí)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(shì)估計(jì)；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(gè)新的分析域中，倒頻譜具有檢測(cè)和分離頻譜中周期性成分的能力，會(huì)使原來(lái)譜圖上成族的邊頻譜線簡(jiǎn)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(shí)別；包絡(luò)分析是提取載附在高頻信號(hào)上的低頻信號(hào)，從時(shí)域上看，是為了提取時(shí)域波形的包絡(luò)軌跡。     時(shí)域分析方法與頻域分析方法雖然在現(xiàn)實(shí)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(hào)的分析，難以提取信號(hào)中反映非平穩(wěn)性和非高斯性的信息，越來(lái)越無(wú)法適應(yīng)現(xiàn)代科技與經(jīng)濟(jì)發(fā)展提 ......

目錄

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