小波包的案例
273 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 ￥35.9
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。
『轉貼』改進小波包分頻算法及在故障檢測中的應用
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:
小波變換04小波包變換
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 《機械設備非平穩信號的故障診斷原理及應用》
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 
機械設備非平穩信號的故障診斷原理及應用
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 小波變換02（小波能量特征提取）
摘要：本文用一個實例演示小波能量特征提取。本文素材來自網絡，筆者作了稍微修改。
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。
《信號處理的小波導引(原書第2版)》
提升小波3
7.5 區間上的小波基2
7.5.1 周期小波
7.5.2 折疊小波
7.5.3 邊界小波3
7.6 多尺度插值2
7.6.1 插值和采樣定理
7.6.2 插值小波基3
7.7 可分離小波基1
7.7.1 可分離多分辨率
7.7.2 二維小波基
7.7.3 快速二維小波變換
7.7.4 更高維的小波基2
7.8 習題
第8章 小波包與局部余弦基
8.1 小波包2
8.1.1 小波包樹
8.1.2 時頻局部化
8.1.3 特殊小波包基
8.1.4 小波包濾波器組
8.2 圖像小波包2
8.2.1 小波包四叉樹
8。
展開 《Matlab時頻分析技術及其應用（附CD-ROM光盤一張）》
目錄：
第1部分 基礎理論
第1章 時頻分析基本理論
1.1 時頻分析的基本概念
1.2 短時傅立葉變換
1.3 小波變換
1.4 Winger-Ville分布
1.5 Matlab簡介
第2部分 時頻分析工具箱及其應用
第2章 時頻分配的工具箱函數簡介
第3章 非平穩信號的一般處理
3.1 計算瞬時頻率和群延遲
3.2 非平穩信號的生成
第4章 線性時頻表示
4.1 短時傅立葉變換
4.2 時間-尺度分析
第5章 二次型時頻表示
5.1 譜圖
5.2 Cohen類時頻分布
5.3 Affine類時頻分布
第6章 時頻分布處理
6.1 時頻分布的重排
6.2 時頻圖像的信息提取
6.3 Wigner-Hough變換
第7章 時頻分析在信號處理中的應用
7.1 引言
7.2 信號檢測
7.3 語音信號處理
7.4 醫學信號處理
7.5 合成孔徑雷達信號處理
第8章 時頻分布在故障診斷中的應用
8.1 引言
8.2 時頻分布在軸承故障診斷中的應用
8.3 時頻分布在齒輪故障診斷中的應用
第3部分 小波工具箱及其應用
第9章 Matlab小波工具箱
……
第10章 小波變換在信號處理中的應用
第11章 小波變換在圖像處理中的應用
第12章 小波包在信號處理中的應用
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
展開 Matlab時頻分析技術及其應用（附CD-ROM光盤一張）
目錄：
第1部分 基礎理論
第1章 時頻分析基本理論
1.1 時頻分析的基本概念
1.2 短時傅立葉變換
1.3 小波變換
1.4 Winger-Ville分布
1.5 Matlab簡介
第2部分 時頻分析工具箱及其應用
第2章 時頻分配的工具箱函數簡介
第3章 非平穩信號的一般處理
3.1 計算瞬時頻率和群延遲
3.2 非平穩信號的生成
第4章 線性時頻表示
4.1 短時傅立葉變換
4.2 時間-尺度分析
第5章 二次型時頻表示
5.1 譜圖
5.2 Cohen類時頻分布
5.3 Affine類時頻分布
第6章 時頻分布處理
6.1 時頻分布的重排
6.2 時頻圖像的信息提取
6.3 Wigner-Hough變換
第7章 時頻分析在信號處理中的應用
7.1 引言
7.2 信號檢測
7.3 語音信號處理
7.4 醫學信號處理
7.5 合成孔徑雷達信號處理
第8章 時頻分布在故障診斷中的應用
8.1 引言
8.2 時頻分布在軸承故障診斷中的應用
8.3 時頻分布在齒輪故障診斷中的應用
第3部分 小波工具箱及其應用
第9章 Matlab小波工具箱
……
第10章 小波變換在信號處理中的應用
第11章 小波變換在圖像處理中的應用
第12章 小波包在信號處理中的應用
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
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目錄：
第1部分 基礎理論
第1章 時頻分析基本理論
1.1 時頻分析的基本概念
1.2 短時傅立葉變換
1.3 小波變換
1.4 Winger-Ville分布
1.5 Matlab簡介
第2部分 時頻分析工具箱及其應用
第2章 時頻分配的工具箱函數簡介
第3章 非平穩信號的一般處理
3.1 計算瞬時頻率和群延遲
3.2 非平穩信號的生成
第4章 線性時頻表示
4.1 短時傅立葉變換
4.2 時間-尺度分析
第5章 二次型時頻表示
5.1 譜圖
5.2 Cohen類時頻分布
5.3 Affine類時頻分布
第6章 時頻分布處理
6.1 時頻分布的重排
6.2 時頻圖像的信息提取
6.3 Wigner-Hough變換
第7章 時頻分析在信號處理中的應用
7.1 引言
7.2 信號檢測
7.3 語音信號處理
7.4 醫學信號處理
7.5 合成孔徑雷達信號處理
第8章 時頻分布在故障診斷中的應用
8.1 引言
8.2 時頻分布在軸承故障診斷中的應用
8.3 時頻分布在齒輪故障診斷中的應用
第3部分 小波工具箱及其應用
第9章 Matlab小波工具箱
……
第10章 小波變換在信號處理中的應用
第11章 小波變換在圖像處理中的應用
第12章 小波包在信號處理中的應用
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
展開 153基于matlab的滾動軸承故障診斷 ￥15.5
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。
微弱振動信號的諧波小波頻域提取
摘要: 為解決設備故障檢測和故障預報中某些微弱振動信號難以提取出來的問題，在介紹諧波小波變換的優良特性及其基本原理的基礎上，給出了諧波小波變換的實現技術。在不減少信息點數的情況下，用諧波小波變換成功地對微弱振動信號實現了頻域提取與時域重構，并且實現了強噪聲下微弱周期振動信號的頻域提取。通過算例和工程實例，說明諧波小波方法在微弱信號的頻域提取能力和精度上明顯優于基于二進分解的小波方法和傅里葉分析方法，且在混有強噪聲的信號提取中消除了二進小波包仍然存在的噪聲泄漏，同時也顯示了諧波小波變換的頻域保相特性。
請享用！
展開 小波變換簡介
從數學地角度來看，信號與圖象處理可以統一看作是信號處理（圖象可以看作是二維信號），在小波分析地許多分析的許多應用中，都可以歸結為信號處理問題。現在，對于其性質隨實踐是穩定不變的信號，處理的理想工具仍然是傅立葉分析。但是在實際應用中的絕大多數信號是非穩定的，而特別適用于非穩定信號的工具就是小波分析。
事實上小波分析的應用領域十分廣泛，它包括：數學領域的許多學科；信號分析、圖象處理；量子力學、理論物理；軍事電子對抗與武器的智能化；計算機分類與識別；音樂與語言的人工合成；醫學成像與診斷；地震勘探數據處理；大型機械的故障診斷等方面；例如，在數學方面，它已用于數值分析、構造快速數值方法、曲線曲面構造、微分方程求解、控制論等。在信號分析方面的濾波、去噪聲、壓縮、傳遞等。在圖象處理方面的圖象壓縮、分類、識別與診斷，去污等。在醫學成像方面的減少B超、CT、核磁共振成像的時間，提高分辨率等。
(1)小波分析用于信號與圖象壓縮是小波分析應用的一個重要方面。它的特點是壓縮比高，壓縮速度快，壓縮后能保持信號與圖象的特征不變，且在傳遞中可以抗干擾。基于小波分析的壓縮方法很多，比較成功的有小波包最好基方法，小波域紋理模型方法，小波變換零樹壓縮，小波變換向量壓縮等。
(2)小波在信號分析中的應用也十分廣泛。它可以用于邊界的處理與濾波、時頻分析、信噪分離與提取弱信號、求分形指數、信號的識別與診斷以及多尺度邊緣檢測等。
(3)在工程技術等方面的應用。包括計算機視覺、計算機圖形學、曲線設計、湍流、遠程宇宙的研究與生物醫學方面。
展開 小波分析，小波變換的解釋
從數學地角度來看，信號與影像處理可以統一看作是信號處理（影像可以看作是二維信號），在小波分析地許多分析的許多應用中，都可以歸結為信號處理問題。現在，對於其性質隨實踐是穩定不變的信號，處理的理想工具仍然是傅立葉分析。但是在實際應用中的絕大多數信號是非穩定的，而特別適用於非穩定信號的工具就是小波分析。
事實上小波分析的應用領網域十分廣泛，它包括：數學領網域的許多學科；信號分析、影像處理；量子力學、理論物理；軍事電子對抗與武器的智能化；電腦分類與識別；音樂與語言的人工合成；醫學成像與診斷；地震勘探數據處理；大型機械的故障診斷等方面；例如，在數學方面，它已用於數值分析、構造快速數值方法、曲線曲面構造、微分方程求解、控制論等。在信號分析方面的濾波、去噪聲、壓縮、傳遞等。在影像處理方面的影像壓縮、分類、識別與診斷，去污等。在醫學成像方面的減少B超、CT、核磁共振成像的時間，提高解析度等。
(1)小波分析用於信號與影像壓縮是小波分析應用的一個重要方面。它的特點是壓縮比高，壓縮速度快，壓縮后能保持信號與影像的特征不變，且在傳遞中可以抗干擾。基於小波分析的壓縮方法很多，比較成功的有小波包最好基方法，小波網域紋理模型方法，小波變換零樹壓縮，小波變換向量壓縮等。
(2)小波在信號分析中的應用也十分廣泛。它可以用於邊界的處理與濾波、時頻分析、信噪分離與提取弱信號、求分形指數、信號的識別與診斷以及多尺度邊緣偵測等。
(3)在工程技術等方面的應用。包括電腦視覺、電腦圖形學、曲線設計、湍流、遠端宇宙的研究與生物醫學方面。
展開 《機械系統動力學分形特征及故障診斷方法》
目錄
第1章 機械故障診斷概述
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
4.5 小波應用領域概述
第5章 基于小波理論的信號降噪研究
5.1 噪聲
5.2 工程上傳統、常用的去噪方法
5.3 小波降噪法
5.4 應用實例
5.5 基于小波理論的汽輪發電機故障診斷研究
5.6 基于小波理論的汽輪發電機組故障診斷
5.7 小波能量特征法在發電機組故障診斷中的應用研究
第6章 分形理論及小波分形技術的復雜機械故障診斷
……
第7章 基于多重分形的分形維數計算
第8章 基于廣義分形特征的故障診斷
第9章 李雅普諾夫指數在復雜機構故障診斷中的應用研究
第10章 等離子弧淬火表面條紋方向對摩擦性能影響的研究
第11章 電磁軸承控制系統設計與仿真研究
第12章 電磁軸承控制的魯棒穩定性研究
參考文獻
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