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內容簡介： 《对偶树复小波分析及其应用》对小波的理论和方法及其实际应用进行了较为深入的分析，其中DT—CWT及其相关技术是作者的博士论文及后期的研究成果。《对偶树复小波分析及其应用》的读者对象主要包括在校大学生、研究生，以及对小波分析感兴趣的研究人员。 關於作者： 陈志新，男，博士，北京物资学院物流学院教师，2007年毕业于北京科技大学机械工程学院，2010年于该校博士后出站。发表学术论文20余篇，其中SCI收录1篇，EI收录10余篇。获国家专利1项。主持或参与的各类科研课题10余项。 目錄： 第一章 小波变换基础 　第一节 小波变换概述 　第二节 离散小波变换的多分辨率分析 　第三节 小波标架 　第四节 小波的提升构造 第二章 小波分析应用示例 　第一节 理解小波分析 　第二节 小波分析在信号处理中的应用 　第三节 小波分析在图像处理中的应用 第三章 对偶树复小波的引出 　第一节 设备故障诊断技术的研究现状 　第二节 小波分析应用于振动信号的研究现状 　第三节 小波基互为Hilbert变换对的小波变换 第四章 互为Hilbert变换对的正交小波构造及其应用 　第一节 基于延迟滤波器的构造方法 　第二节 互为Hilbert变换对的正交小波的代数构造方法 　第三节 构造实例 　第四节 DT—CWT的平移不变性 　第五节 DT—CWT分解及其应用 第五章 基于DT—CWT的匹配追踪特征信号提取及其在滚动轴承故障诊断中的应用 　第一节 匹配追踪信号展开 　第二节 基于DT—CWT的匹配追踪信号提取方法 　第三节 基于DT—CWT的匹配追踪信号提取方法的应用实例 第六章 基于DT—CWT的块阈值降噪及其应用 　第一节 VisuShrink阈值降噪法 　第二节 基于DT—CWT块阈值的降噪方法 　第三节 试验结果及分析 第七章 基于DT—CWT的双元收缩降噪法及其对齿轮弱故障信息的提取 　第一节 基于DT—CWT的双元收缩信号降噪方法 　第二节 试验结果 第八章 基于DT—CWT和SVM的信号分类的故障诊断方法 　第一节 基于DT—CWT和SVM的信号分类方法 　第二节 实际齿轮的故障诊断 第九章 基于DT—CWT、粗糙集和神经网络的混合智能诊断 第十章 基于DT—CWT的楔横轧零件的非接触式水浸超声探伤 　第一节 超声探伤与楔横轧轧制工艺综述 　第二节 装置的设计及缺陷的检测 　第三节 对偶树复小波分析在楔横轧轧件缺陷检测中的应用 　第四节 基于DT—CWT的匹配追踪的缺陷特征信号提取 第十一章 脉冲噪声环境中基于FLOWVD和FrDT—CWT的设备故障时频监测与分析 　第一节 基于FLOWVD的故障时频监测 　第二节 基于FrDT—CWT的故障时频分析 附录一些关于小波分析的Matlab程序 　附录1：基于DT—CWT、粗糙集和神经网络的智能诊断源程序 　附录2：二代小波变换源码 　附录3：基于小波变换模极大的多尺度图像边缘检测 　附录4：用小波神经网络对时间序列进行预测 参考文献

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