第一章 小波变换基础 1
第一节 小波变换概述 3
第二节 离散小波变换的多分辨率分析 14
第三节 小波标架 27
第四节 小波的提升构造 45
第二章 小波分析应用示例 53
第一节 理解小波分析 55
第二节 小波分析在信号处理中的应用 57
第三节 小波分析在图像处理中的应用 63
第三章 对偶树复小波的引出 81
第一节 设备故障诊断技术的研究现状 83
第二节 小波分析应用于振动信号的研究现状 91
第三节 小波基互为Hilbert变换对的小波变换 95
第四章 互为Hilbert变换对的正交小波构造及其应用 103
第一节 基于延迟滤波器的构造方法 105
第二节 互为Hilbert变换对的正交小波的代数构造方法 108
第三节 构造实例 110
第四节 DT-CWT的平移不变性 114
第五节 DT-CWT分解及其应用 116
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 125
第一节 匹配追踪信号展开 128
第二节 基于DT-CWT的匹配追踪信号提取方法 129
第三节 基于DT-CWT的匹配追踪信号提取方法的应用实例 131
第六章 基于DT-CWT的块阈值降噪及其应用 137
第一节 VisuShrink阈值降噪法 140
第二节 基于DT-CWT块阈值的降噪方法 142
第三节 试验结果及分析 146
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 153
第一节 基于DT-CWT的双元收缩信号降噪方法 156
第二节 试验结果 161
第八章 基于DT-CWT和SVM的信号分类的故障诊断方法 173
第一节 基于DT-CWT和SVM的信号分类方法 175
第二节 实际齿轮的故障诊断 178
第九章 基于DT-CWT、粗糙集和神经网络的混合智能诊断 181
第十章 基于DT-CWT的楔横轧零件的非接触式水浸超声探伤 195
第一节 超声探伤与楔横轧轧制工艺综述 197
第二节 装置的设计及缺陷的检测 201
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 207
第四节 基于DT-CWT的匹配追踪的缺陷特征信号提取 212
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 215
第一节 基于FLOWVD的故障时频监测 217
第二节 基于FrDT-CWT的故障时频分析 226
附录一 些关于小波分析的Matlab程序 233
附录1：基于DT-CWT、粗糙集和神经网络的智能诊断源程序 235
附录2：二代小波变换源码 243
附录3：基于小波变换模极大的多尺度图像边缘检测 246
附录4：用小波神经网络对时间序列进行预测 248
参考文献 265