《非平穩信號特徵提取方法及其套用》針對非平穩信號特徵提取的有關原理與技術展開廣泛而深入討論。內容包括小波分析，匹配追蹤信號分解及套用，基於非參數基函式的特徵波形提取方法、匹配追蹤非方法與非參數基函式的特徵波形提取方法的結合、經驗模式分解及其套用，基於濾波器組和高階累積量的特徵檢測方法等。《非平穩信號特徵提取方法及其套用》力圖將複雜的概念用易於理解的算法來描述，提供大量包含圖示和處理結果的插圖，列舉這些方法在工程實踐中的具體套用，特別有助於讀者的學習和理解。 《非平穩信號特徵提取方法及其套用》面向廣大信號處理的研究設計人員，可作為高等院校計算機套用、信號處理等專業高年級本科生和研究生教材，也適合有一定基礎的讀者自學。此外，對於本領域的專業人士也可以作為技術手冊使用。
基本介紹
- 書名：非平穩信號特徵提取方法及其套用
- 出版社：科學出版社
- 頁數：187頁
- 開本：B5
- 品牌：科學出版社
- 作者：范虹
- 出版日期：2013年6月1日
- 語種：簡體中文
- ISBN：7030359259
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
《非平穩信號特徵提取方法及其套用》面向廣大信號處理的研究設計人員，可作為高等院校計算機套用、信號處理等專業高年級本科生和研究生教材，也適合有一定基礎的讀者自學。此外，對於本領域的專業人士也可以作為技術手冊使用。
圖書目錄
前言
第1章緒論
1.1特徵提取與信號表示
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
1.4Heisenberg測不準原理
1.5信號特徵提取方法及國內外研究現狀
1.5.1平穩信號處理方法
1.5.2非平穩信號時頻分析方法
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
2.2小波變換
2.2.1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典型套用
2.4.1基於小波變換的信號奇異性檢測
2.4.2基於小波提升方案的圖像分解
第3章匹配追蹤信號分解及套用
3.1信號展開與內積
3.2信號特徵提取中的兩個熱點問題
3.2.1字典原子與特徵波形的匹配問題
3.2.2多種特徵波形共存時的特徵提取問題
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及其實現
3.4.1遺傳算法簡介
3.4.2混合編碼遺傳算法
3.4.3基於混合編碼遺傳算法的匹配追蹤算法
3.5實驗研究
3.6往復機械故障特徵提取與診斷
第4章基於非參數基函式的特徵波形提取方法
4.1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
4.1.4M通道濾波器組及完全重構條件
4.2奇異值分解理論
4.3基於非參數基函式的特徵波形提取方法的原理
4.3.1非參數基函式的構造
4.3.2特徵波形的提取原理
4.3.3基於非參數基函式的特徵波形提取方法的實現
4.4基於非參數基函式的特徵波形提取方法的性能評估
4.4.1方法的重構性驗證
4.4.2非參數基函式的調節能力驗證
4.4.3方法的抗干擾能力驗證
4.5套用舉例
第5章基於匹配追蹤和非參數基函式的特徵提取方法
5.1匹配追蹤和非參數基函式的特徵提取方法的結合
5.2MP—NBFE方法的實現
5.2.1關鍵參數的選取
5.2.2MP—NBFE提取方法的實現過程
5.3提取方法的性能分析
5.3.1提取方法自適應性的驗證
5.3.2MP—NBFE方法的收斂性評估
5.3.3MP—NBFE方法的仿真驗證
5.4實驗數據分析
第6章經驗模式分解及其套用
6.1經驗模式分解基本原理
6.1.1瞬時頻率
6.1.2瞬時頻率定義分析
6.1.3基本模式分量
6.1.4經驗模式分解及其性質
6.1.5Hilbert—Huang變換
6.2EMD對仿真信號的分析
6.3EMD存在的問題
6.3.1算法改進
6.3.2模態混疊
6.3.3基本模式分量篩分停止條件
6.3.4端點效應
6.4抑制EMD中的端點效應：改進鏡像延拓法
6.5改進鏡像延拓EMD在機械故障診斷中的套用
6.6模態混疊的消除：集合經驗模式分解
6.7二維經驗模式分解
第7章基於濾波器組和高階累積量的特徵檢測方法
7.1高階統計量理論
7.1.1高階矩和高階累積量
7.1.2高階矩和高階累積量的轉換關係
7.1.3高階矩和高階累積量的性質
7.1.4高階累積量的估計
7.2信號特徵的檢測方法
7.2.1基於投影的檢測方法
7.2.2能量檢測方法
7.2.3基於混沌振子的檢測方法
7.3基於高階累積量和濾波器組的信號特徵檢測方法
7.3.1問題的提出
7.3.2基於高階累積量和濾波器組的信號特徵檢測模型
7.3.3基於高階累積量和濾波器組的信號特徵檢測方法的實現
7.4信號特徵檢測方法的仿真驗證
7.4.1含有一個衝擊成分的信號檢測
7.4.2含有多個衝擊成分的信號檢測
7.5套用實例
參考文獻
第1章緒論
1.1特徵提取與信號表示
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
1.4Heisenberg測不準原理
1.5信號特徵提取方法及國內外研究現狀
1.5.1平穩信號處理方法
1.5.2非平穩信號時頻分析方法
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
2.2小波變換
2.2.1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典型套用
2.4.1基於小波變換的信號奇異性檢測
2.4.2基於小波提升方案的圖像分解
第3章匹配追蹤信號分解及套用
3.1信號展開與內積
3.2信號特徵提取中的兩個熱點問題
3.2.1字典原子與特徵波形的匹配問題
3.2.2多種特徵波形共存時的特徵提取問題
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及其實現
3.4.1遺傳算法簡介
3.4.2混合編碼遺傳算法
3.4.3基於混合編碼遺傳算法的匹配追蹤算法
3.5實驗研究
3.6往復機械故障特徵提取與診斷
第4章基於非參數基函式的特徵波形提取方法
4.1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
4.1.4M通道濾波器組及完全重構條件
4.2奇異值分解理論
4.3基於非參數基函式的特徵波形提取方法的原理
4.3.1非參數基函式的構造
4.3.2特徵波形的提取原理
4.3.3基於非參數基函式的特徵波形提取方法的實現
4.4基於非參數基函式的特徵波形提取方法的性能評估
4.4.1方法的重構性驗證
4.4.2非參數基函式的調節能力驗證
4.4.3方法的抗干擾能力驗證
4.5套用舉例
第5章基於匹配追蹤和非參數基函式的特徵提取方法
5.1匹配追蹤和非參數基函式的特徵提取方法的結合
5.2MP—NBFE方法的實現
5.2.1關鍵參數的選取
5.2.2MP—NBFE提取方法的實現過程
5.3提取方法的性能分析
5.3.1提取方法自適應性的驗證
5.3.2MP—NBFE方法的收斂性評估
5.3.3MP—NBFE方法的仿真驗證
5.4實驗數據分析
第6章經驗模式分解及其套用
6.1經驗模式分解基本原理
6.1.1瞬時頻率
6.1.2瞬時頻率定義分析
6.1.3基本模式分量
6.1.4經驗模式分解及其性質
6.1.5Hilbert—Huang變換
6.2EMD對仿真信號的分析
6.3EMD存在的問題
6.3.1算法改進
6.3.2模態混疊
6.3.3基本模式分量篩分停止條件
6.3.4端點效應
6.4抑制EMD中的端點效應：改進鏡像延拓法
6.5改進鏡像延拓EMD在機械故障診斷中的套用
6.6模態混疊的消除：集合經驗模式分解
6.7二維經驗模式分解
第7章基於濾波器組和高階累積量的特徵檢測方法
7.1高階統計量理論
7.1.1高階矩和高階累積量
7.1.2高階矩和高階累積量的轉換關係
7.1.3高階矩和高階累積量的性質
7.1.4高階累積量的估計
7.2信號特徵的檢測方法
7.2.1基於投影的檢測方法
7.2.2能量檢測方法
7.2.3基於混沌振子的檢測方法
7.3基於高階累積量和濾波器組的信號特徵檢測方法
7.3.1問題的提出
7.3.2基於高階累積量和濾波器組的信號特徵檢測模型
7.3.3基於高階累積量和濾波器組的信號特徵檢測方法的實現
7.4信號特徵檢測方法的仿真驗證
7.4.1含有一個衝擊成分的信號檢測
7.4.2含有多個衝擊成分的信號檢測
7.5套用實例
參考文獻
