小波包
關注創建者：正一算法程序 創建時間：2019-03-03
小波包的視頻教程
1-80基于matlab的小波包熵與模糊C均值聚類的故障診斷
基于matlab的小波包熵與模糊C均值聚類的故障診斷，以凱斯西儲大學軸承數據為例進行分析。對數據進行小波包分解后重構，然后提取各頻帶能量分布，后計算小波包熵進行故障診斷。輸出特征可視化結果。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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小波分析和MATLAB程序詳解視頻與科研顯微鏡
主要內容包括：傅里葉變換提升到小波分析及小波函數等基本概念，一維和二維離散小波變換等命令的功能及語法，靜態離散小波變換等命令的功能及語法，小波包分解及最優小波樹等概念與降噪應用，小波分析在一維信號降噪方面的應用問題，小波分析在圖像降噪與壓縮及紋理增強等方面的應用問題，小波分析理論與基本概念再深入，小波分析工具箱GUI操作及其功能解讀。 ? ? ?
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小波包的實例教程
基于matlab的改進型節點重構小波包頻帶能量譜與 PNN（概率神經網絡）的聯合故障診斷新方法。針對風電機組故障信號的非平穩性以及故障與征兆的非線性映射導致的故障識別困難問題，提出了改進型的節點重構小波包頻帶能量譜與PNN（概率神經網絡）的聯合故障診斷新方法。文章深入分析了傳統小波包頻帶錯亂的問題，借助傅里葉變換與傅里葉逆變換改進了小波包，消除了小波包頻帶錯亂的缺陷。程序已調通，可直接運行。
作者：王海清，宋執環，李平
摘要：小波包分析方法是一種能有效地進行時－頻定位和微弱信號提取的工具。但是小波濾波器組的頻域特性和隔點采樣會造成頻譜混疊，導致分頻結果不正確。改進的小波包分頻算法根據小波包混頻的原因，結合FFT分析進行處理，較好地消除了混頻現象。仿真研究表明，該算法在提取微弱故障信息并進行早期故障診斷方面是有效的。
關鍵詞:時一頻分析;小波包分解;故障檢測
點評:
構造信號
import pywt
t=np.arange(300)
x=0.1*np.sin(0.03*t)
for i in range(90,100):
x[i]=(i-89)*0.2
for i in range(100,110):
x[i]=abs(i-110)*0.2
查詢特定小波基函數對原信號的最大分層數，該數字也為小波包變換的默認層數：
print(pywt.dwt_max_level(x.size,'db8'))
小波包分解：
wp = pywt.WaveletPacket(x,'db8',mode='symmetric')
查看所有節點的path：
n = wp.maxlevel
re = []
for i in range(1,n+1):
for j in [node.path for node in wp.get_level(i, 'freq')]:
re.append(j)
print(re)
獲取某節點的小波系數：
wp['dd'].data
獲取某節點的所在層數：
獲取某節點的父節點的path：
獲取某節點的名字：
展開 介紹提取故障信息的非平穩信號處理方法——Wigner-Ville時頻分布、短時傅氏變換、小波變換、小波包分析、諧波小波、Laplace小波、Hermitian小波、匹配追蹤(matching pursuits)等的基本原理和應用。闡明信號小波變換后的再處理技術——小波包自回歸譜分析、小波包分解頻帶能量監測、小波分形分析、諧波小波軸心軌跡法、基因小波分析、小波包模糊聚類神經網絡，以及實現這些方法和技術的機械設備在線監測診斷網絡系統。列舉了這些方法在工礦企業機械設備監測診斷中的應用實例。 本書取材先進，實用性強，可供從事機械設備狀態監測與故障診斷、設備管理與維護的廣大科技人員使用和參考，也適合作高等院校機械、能源、動力等專業的高年級本科生、研究生的教材或參考書。
展開 介紹提取故障信息的非平穩信號處理方法——Wigner-Ville時頻分布、短時傅氏變換、小波變換、小波包分析、諧波小波、Laplace小波、Hermitian小波、匹配追蹤(matching pursuits)等的基本原理和應用。闡明信號小波變換后的再處理技術——小波包自回歸譜分析、小波包分解頻帶能量監測、小波分形分析、諧波小波軸心軌跡法、基因小波分析、小波包模糊聚類神經網絡，以及實現這些方法和技術的機械設備在線監測診斷網絡系統。列舉了這些方法在工礦企業機械設備監測診斷中的應用實例。 本書取材先進，實用性強，可供從事機械設備狀態監測與故障診斷、設備管理與維護的廣大科技人員使用和參考，也適合作高等院校機械、能源、動力等專業的高年級本科生、研究生的教材或參考書。
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小波包的最新內容
基于matlab的改進型節點重構小波包頻帶能量譜與 PNN（概率神經網絡）的聯合故障診斷新方法。針對風電機組故障信號的非平穩性以及故障與征兆的非線性映射導致的故障識別困難問題，提出了改進型的節點重構小波包頻帶能量譜與PNN（概率神經網絡）的聯合故障診斷新方法。文章深入分析了傳統小波包頻帶錯亂的問題，借助傅里葉變換與傅里葉逆變換改進了小波包，消除了小波包頻帶錯亂的缺陷。
基于matlab的滾動軸承故障診斷，基于小波包分解，得到數據峭度值，以正常與故障數據峭度差值進行最大尺度重構，對重構信號進行包絡譜分析。程序已調通，可直接運行。
文獻[
3-4
]討論了輔助新能源場站開展一次調頻時儲能系統的協調控制策略，但未指出儲能輔助新能源場站參與一次調峰時所需配置的功率及容量；文獻[
5]提出了利用小波包分析風功率預測誤差信號，并結合SOC分區二次功率修正的混合儲能控制策略，實現利用儲能對風場功率波動的平抑，提升其對電網的頻率支撐能力，但未詳細討論參與調頻時所需的儲能系統配置策略
本文采用了更為精簡的第二種故障分類方案，即通過WPT小波包分解技術處理原始時序信號，在此基礎上通過小波能量計算得到維度較小的間接特征，作為后續分類模型的輸入（分類模型選擇了SVM支持向量機和BP神經網絡）。圖6右展示了分類模型為BP神經網絡時的訓練情況。
模型的輸入特征是小波包變換的窄頻帶的相對能量。輸出特征是對打印層的質量為高、中或差的分類。
(x.size,'db8'))
小波包分解：
wp = pywt.WaveletPacket(x,'db8',mode='symmetric')
查看所有節點的path：
n = wp.maxlevel
re = []
for i in range(1,n+1):
for j in [node.path for node in wp.get_level(i, 'freq
01小波包變換
小波包變換是比小波變換更加精細的變換。小波變換只對信號的低頻部分進行了分解，為高頻部分并未分解，忽略了信號的高頻部分（細節部分）。小波包變換彌補了這個不足之處。
第13章 小波包在圖像處理中的應用
第14章 小波分析在交通領域中的應用
第15章 Matlab提升小波變換與應用實錄
參考文獻
1.1 機械故障診斷發展概述
1.2 基于現代非線性理論的復雜機械故障診斷與預測
第2章 復雜機械系統故障的研究方法
2.1 機械設備故障診斷的研究方法
2.2 機械設備故障診斷的技術與方法
第3章 分形與分形維數
3.1 分形原理概述
3.2 分維及其測量方法
3.3 分形學的分類
3.4 分形學的應用領域
第4章 小波及小波包分析
4.1 概述
4.2 小波變換
4.3 多分辨分析
4.4 小波包分析
作者：王海清，宋執環，李平
摘要：小波包分析方法是一種能有效地進行時－頻定位和微弱信號提取的工具。但是小波濾波器組的頻域特性和隔點采樣會造成頻譜混疊，導致分頻結果不正確。改進的小波包分頻算法根據小波包混頻的原因，結合FFT分析進行處理，較好地消除了混頻現象。仿真研究表明，該算法在提取微弱故障信息并進行早期故障診斷方面是有效的。
關鍵詞:時一頻分析;小波包分解;故障檢測
點評:
