非線性非平穩數據自適應分析方法 黃鍔 9787030753540 【台灣高等教育出版社】

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書名：非線性非平穩數據自適應分析方法
ISBN：9787030753540
出版社：科學
著編譯者：黃鍔
頁數：321
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1509955
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內容簡介

本書組織有6個章節，分別是非線性非平穩數據分析方法概述、經驗模態分解、瞬時頻率、希爾伯特黃變換、全息希爾伯特譜分析以及非線性非平穩分析方法應用實例。第1章開篇立意，充分展現了本書將打破傳統方法桎梏、讓數據「自己說話」的意圖；第2章從自適應基底展開，一步步講述EMD的誕生和發展；第3章討論瞬時頻率，及其在不同於非線性、非平穩的價值優勢；第4章希爾伯特黃變換基於EMD和瞬時頻率，對時間序列的時頻譜進行一種前所未有的精確表達；不同於低維表示方法，第5章通過全息希爾伯特譜剖析數據背後隱藏的物理規律；第6章通過數篇代表性的實例，啟發讀者如何合理看待本書提及的新方法，併為讀者提供參考。 本書是為傾心挖掘數據背後的隱藏規律、嘗試欣賞自然奇迹的讀者而寫，更是為不滿足於僅從數據中提取數學特徵的讀者展開深入思考所準備。這本書也適合作為研究生或高年級本科生教材，用於非線性和非平穩數據分析的專題學習。

目錄

前言
全書框架圖
第1章 非線性非平穩數據分析方法概述
1 1 數據分析中的常見概念及其局限性
1 2 自適應數據分析的理念和優勢
1 3 部分非線性非平穩數據分析方法概述
1 3 1 非平穩數據處理方法
1 3 2 非線性數據處理方法
1 3 3 小結
第2章 經驗模態分解
2 1 簡介
2 2 經驗模態分解：篩分過程
2 3 EMD二進濾波器組以及IMFs的統計顯著性
2 4 本徵模態函數的特性
2 4 1 完備性
2 4 2 正交性
2 4 3 收斂性
2 4 4 唯一性
2 4 5 停止準則
2 4 6 端點效應
2 5 EMD的變體
2 5 1 間斷檢驗
2 5 2 集合經驗模態分解
2 5 3 互補集合經驗模式分解
2 5 4 共軛自適應二進掩模經驗模態分解
2 5 5 基於B樣條的經驗模態分解
2 5 6 基追蹤和非線性優化
2 6 多變數和多維EMD
2 6 1 多變數EMD
2 6 2 多維EMD
2 7 趨勢、去趨勢和回歸
第3章 瞬時頻率
3 1 背景
3 2 瞬時頻率計算的傳統方法
3 2 1 動力學系統的哈密頓方法
3 2 2 Teager能量運算元（TEO）
3 2 3 廣義過零點（GZC）
3 3 基於希爾伯特變換的方法
3 3 1 基於Hilbert的瞬時頻率計算
3 3 2 方案：一種經驗性的AM和FM分解方法
3 3 3 歸一化希爾伯特–黃變換（NHT）
3 4 直接四分相移估計法
3 4 1 無AM/FM分解的局部展開方法
3 4 2 反餘弦法
3 4 3 反正切法
3 5 不同方法間的結果比較和討論
3 5 1 差異比較
3 5 2 語音信號應用
3 5 3 數據中調幅和調頻的表示
3 5 4 討論
3 5 5 小結
第4章 希爾伯特-黃變換
4 1 引言
4 1 1 希爾伯特譜的定義
4 1 2 希爾伯特邊際譜和傅里葉譜的關係
4 1 3 各種時頻譜的比較與討論
4 2 穩定性譜分析
4 2 1 穩定性譜簡介
4 2 2 顫振數據的振動特性
4 2 3 顫振的穩定性譜分析
4 2 4 討論和結論
4 3 HHT的置信度極限
4 3 1 引言
4 3 2 篩分過程的置信度極限
4 3 3 利用多次白雜訊分解確定置信度
第5章 全息希爾伯特譜分析
5 1 引言
5 2 線性和非線性調製的機制
5 3 全息希爾伯特譜分析
5 4 時域幅度調製分析
5 5 HHSA在數據中的應用
5 5 1 晝夜節律周期
5 5 2 阿爾茲海默病
5 5 3 日長數據
5 5 4 湍流波相互作用
5 6 討論
5 7 結論
第6章 非線性非平穩分析方法應用實例
6 1 基於希爾伯特–黃變換的癲癇發作檢測
6 1 1 傳統方法回顧
6 1 2 調頻帶寬和調幅帶寬
6 1 3 分類器模型
6 1 4 實驗結果和分析
6 1 5 結語
6 2 基於全息希爾伯特譜的呼吸頻率估計
6 2 1 脈搏波信號分析的傳統方法
6 2 2 方法
6 2 3 結果分析
6 2 4 結語
6 3 EEMD在單通道腦電數據偽跡去除的應用
6 4 基於非線性非平穩方法的生理信號情感識別
6 4 1 基於EMD的EEG情感識別
6 4 2 基於BVEMD和HHT的ECG情感識別
6 5 基於HHT的語音音調估計
6 6 EMD與HHT在軸承故障診斷中的應用
6 6 1 引言
6 6 2 EMD在軸承故障診斷中的應用
6 6 3 HHT在軸承故障診斷中的應用
專業名詞對照表
參考文獻

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