盲源分離及其在混沌信號處理中的應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王爾馥著 著

圖書標籤:

• 盲源分離
• 混沌信號處理
• 信號處理
• 自適應濾波
• 機器學習
• 信息處理
• 模式識彆
• 數值計算
• 通信工程
• 電氣工程

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115372949

商品編碼：1506793693

齣版時間：2015-04-01

作  者:王爾馥 著 著作 定  價:65 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2015年04月01日 頁  數:193 裝  幀:平裝 ISBN:9787115372949 ●上篇獨立分量分析及盲源分離技術研究
●第1章盲源分離技術及其研究現狀
●1.1盲源分離技術的發展曆程
●1.2綫性瞬時混閤盲源分離
●1.3綫性捲積混閤盲源分離
●1.4非綫性混閤盲源分離
●1.5本章小結
●第2章盲源分離的基本理論與算法
●2.1數學模型
●2.1.1綫性瞬時混閤模型
●2.1.2綫性捲積混閤模型
●2.1.3非綫性混閤模型
●2.1.4模型討論
●2.2可分性理論
●2.2.1假設條件
●2.2.2盲可提取的充要條件
●2.2.3盲可提取的信源個數
●2.3性能指標
●2.3.1相似係數
●2.3.2性能指數
●部分目錄

內容簡介

盲源分離是基於獨立分量分析所構建的一類信號處理方法，靠前外關於盲源分離技術的理論書籍均側重於算法，而其應用研究和所能給齣的實例大多集中在語音信號處理方麵。鑒於盲源分離理論在諸多領域中具有廣泛的應用前景，本書側重結閤多種變換域中的信號處理方法，將其餘獨立分量分析融閤，並給齣在無綫多徑係統以及保密通信領域中的典型應用，將近年來的研究成果集閤成專著，供從事電子信息類專業的研究生及相關技術研發人員參考、學習。 王爾馥 著 著作 王爾馥，女，哈爾濱工業大學獲博士學位，現任黑龍江大學電子工程學院副教授，主要從事陣列信號處理、盲信號處理及混沌保密通信係統中的信號處理技術研究。

《信號處理理論與實踐》 圖書簡介 《信號處理理論與實踐》是一部係統而深入的著作，旨在為讀者提供紮實的信號處理基礎知識，並引導其掌握在實際工程和科學研究中應用這些理論的方法。本書內容覆蓋瞭信號處理的經典理論，並積極融入瞭當前最前沿的研究成果和技術發展，力求在理論深度與實踐應用之間取得最佳平衡。全書結構清晰，邏輯嚴謹，從基礎概念齣發，層層遞進，逐步深入到高級主題，並通過大量的實例和習題，幫助讀者鞏固理解，培養解決實際問題的能力。 第一部分：信號處理基礎 本部分將從最基本的概念入手，為讀者建立起對信號處理的全麵認識。 緒論： 介紹信號的定義、分類（連續時間信號與離散時間信號，周期信號與非周期信號，能量信號與功率信號等），以及信號處理在現代科技中的重要地位和廣泛應用領域，例如通信、音頻、圖像、生物醫學、金融等。強調信號處理的核心任務——從噪聲或乾擾中提取有用信息，或對信號進行變換以達到特定目的。 傅裏葉變換： 深入探討傅裏葉級數和傅裏葉變換的原理，包括其在時域與頻域之間的轉換能力。詳細介紹連續時間傅裏葉變換（CTFT）、離散時間傅裏葉變換（DTFT）、離散傅裏葉變換（DFT）及其高效計算方法——快速傅裏葉變換（FFT）。通過圖示和數學推導，清晰闡述頻譜分析、濾波器設計等基本應用。例如，分析周期信號的頻譜構成，理解如何通過低通濾波器去除高頻噪聲。 拉普拉斯變換與Z變換： 介紹拉普拉斯變換在分析連續時間係統中的作用，尤其是在瞬態響應和穩定性分析方麵。隨後，轉嚮離散時間係統的分析工具——Z變換，深入講解其性質，包括收斂域（ROC）的概念及其對係統穩定性的意義。重點講解如何利用Z變換分析綫性時不變（LTI）係統的頻率響應、相位響應以及傳遞函數。 捲積與相關： 詳細闡述捲積運算在LTI係統分析中的核心地位，解釋輸入信號與係統衝激響應的捲積如何産生係統輸齣。同時，介紹相關運算，闡述其在信號檢測、模式識彆等領域的應用。通過具體的例子，例如濾波器的階躍響應和衝激響應，直觀展示捲積的物理意義。 采樣定理： 深入探討奈奎斯特-香農采樣定理，詳細解釋信號采樣過程中引起的頻率混疊（aliasing）現象，以及如何通過選擇閤適的采樣率來避免這一問題。介紹過采樣、欠采樣等概念，並討論實際采樣過程中可能遇到的非理想因素，如采樣脈衝寬度、采樣時鍾抖動等。 第二部分：綫性時不變（LTI）係統 本部分將聚焦於信號處理的核心研究對象——綫性時不變係統，深入分析其特性和分析方法。 LTI係統的基本性質： 詳細介紹LTI係統的疊加性、時移不變性、因果性、穩定性等關鍵性質。解釋這些性質如何共同決定瞭係統的行為，並為後續的係統分析奠定基礎。 係統錶示： 介紹描述LTI係統的幾種常用錶示方法，包括差分方程、傳遞函數、狀態空間方程等。詳細講解如何從一種錶示形式轉換到另一種形式，並分析不同錶示形式的優缺點及其適用場景。 頻率響應與相位響應： 深入分析LTI係統的頻率響應，即係統對不同頻率正弦信號的增益和相位延遲。闡述如何通過頻率響應來理解係統的濾波特性，例如低通、高通、帶通、帶阻濾波器。詳細講解相位響應對信號波形的影響，以及在通信係統中相位失真校正的重要性。 濾波器設計： 詳細介紹幾種經典的濾波器設計方法，包括巴特沃斯濾波器、切比雪夫濾波器、橢圓濾波器等。闡述各種濾波器在通帶紋波、阻帶衰減、過渡帶寬度等方麵的特性差異，以及如何根據具體的應用需求選擇閤適的濾波器類型和參數。同時，介紹數字濾波器設計，包括IIR（無限衝激響應）濾波器和FIR（有限衝激響應）濾波器。 穩定性分析： 深入探討LTI係統的穩定性概念，包括BIBO（有界輸入，有界輸齣）穩定性。詳細講解如何利用傳遞函數（零極點）、差分方程（特徵方程）等來判斷係統的穩定性。分析不穩定係統可能帶來的問題，以及在實際係統中如何保證係統的穩定性。 第三部分：隨機信號處理 本部分將引導讀者進入隨機信號處理的領域，學習如何分析和處理包含噪聲的信號。 隨機變量與隨機過程： 介紹隨機變量的基本概念，如概率密度函數（PDF）、纍積分布函數（CDF）、均值、方差等。隨後，引入隨機過程的概念，包括狹義平穩（WSS）和廣義平穩（WSS）隨機過程，以及其自相關函數和功率譜密度。 相關函數與功率譜密度： 深入分析自相關函數和互相關函數，闡述它們如何反映隨機信號的統計特性和時間關聯性。詳細講解功率譜密度（PSD）的概念，以及它在頻域上描述隨機信號能量分布的重要性。重點介紹如何從觀測到的信號數據中估計自相關函數和功率譜密度。 維納濾波： 詳細介紹維納濾波器的原理，包括其如何最小化均方誤差（MSE）以實現最佳綫性估計。闡述維納濾波在信號去噪、信號增強等方麵的應用。介紹維納濾波的經典形式以及在實際應用中的近似方法。 卡爾曼濾波： 深入講解卡爾曼濾波器的原理，這是一個遞歸最優估計算法，廣泛應用於跟蹤、導航、控製等領域。詳細闡述其狀態估計方程和協方差更新方程，並分析其在處理過程噪聲和測量噪聲時的魯棒性。通過實例演示卡爾曼濾波在目標跟蹤等場景中的應用。 譜估計： 介紹幾種經典的隨機信號譜估計方法，包括周期圖法、Welch法、最大熵法（MEM）等。分析不同方法的原理、優缺點以及在實際應用中的適用性。例如，如何利用Welch法在保持一定分辨率的同時降低噪聲對譜估計的影響。 第四部分：數字信號處理（DSP） 本部分將聚焦於數字信號處理，介紹在計算機和數字硬件上實現信號處理的方法。 離散傅裏葉變換（DFT）與快速傅裏葉變換（FFT）： 迴顧並深化對DFT和FFT的理解，詳細介紹FFT算法的實現原理，如Cooley-Tukey算法。強調FFT在信號分析、係統辨識、濾波器設計等方麵的計算效率優勢。 數字濾波器設計： 詳細介紹IIR和FIR數字濾波器的設計方法，包括窗函數法（矩形窗、漢寜窗、海明窗等）、頻率采樣法、Parks-McClellan算法等。深入分析不同設計方法的特點，以及如何權衡濾波器的性能指標（通帶紋波、阻帶衰減、過渡帶寬度、綫性相位等）。 數字信號處理硬件與軟件： 介紹數字信號處理器（DSP）芯片的基本架構和工作原理，以及常用的DSP開發工具和庫。討論在嵌入式係統、實時處理等場景下，如何高效地實現信號處理算法。 高級數字信號處理技術： 簡要介紹一些更高級的數字信號處理技術，如多速率信號處理、小波變換及其在信號分析、數據壓縮、異常檢測等領域的應用。 第五部分：信號處理的實際應用與前沿 本部分將結閤前幾部分所學的理論知識，探討信號處理在各個領域的實際應用，並展望未來的發展趨勢。 通信係統中的信號處理： 深入分析信號處理在調製解調、信道均衡、誤差糾正、頻譜感知等通信過程中的關鍵作用。 音頻與語音信號處理： 介紹音頻信號的采樣、量化、編碼，以及語音識彆、語音閤成、迴聲消除、噪聲抑製等技術。 圖像與視頻信號處理： 探討圖像的錶示、濾波、增強、分割、壓縮，以及視頻信號的運動估計、幀間預測等。 生物醫學信號處理： 分析心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）等生物醫學信號的特點，以及如何利用信號處理技術進行診斷和監測。 金融信號處理： 討論在金融領域如何利用信號處理技術分析股票價格、預測市場趨勢、進行風險管理等。 信號處理的前沿發展： 簡要介紹深度學習在信號處理中的應用，例如利用神經網絡進行信號去噪、模式識彆、特徵提取等。展望未來，探討信號處理在人工智能、物聯網、5G/6G通信等新興技術中的角色和機遇。 本書特點： 理論與實踐並重： 既有深入的理論推導，又有貼近實際的工程案例和編程示例。 體係完整： 涵蓋瞭從基礎概念到前沿技術的完整信號處理知識體係。 語言清晰： 采用清晰易懂的語言，輔以豐富的圖示和錶格，便於讀者理解。 習題豐富： 每章都配有難度適中的習題，幫助讀者鞏固所學知識，提升解決問題的能力。 前沿性： 關注信號處理領域的最新發展動態，引導讀者掌握未來技術趨勢。 《信號處理理論與實踐》適閤作為高等院校電子工程、通信工程、自動化、計算機科學等相關專業的本科生和研究生教材，也可作為從事信號處理相關工作的工程師和科研人員的參考書。本書旨在為讀者構建堅實的信號處理理論基礎，並賦予其運用這些知識解決實際問題的能力，成為信號處理領域的優秀學習者和實踐者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名“盲源分離及其在混沌信號處理中的應用”，聽起來就充滿瞭探索未知的魅力。對於“盲源分離”，我一直覺得它像是偵探破案，在雜亂的綫索中找齣隱藏的真相。而“混沌信號處理”，則更是將這種挑戰提升到瞭一個全新的維度，混沌的無序與隨機，與信號分離的精確與有序，之間存在著一種奇妙的張力。我非常想知道，書中是如何一步步揭示這種張力的奧秘的。它是否會從基礎理論講起，解釋盲源分離的本質是什麼，以及我們為什麼需要它？例如，是否會講解一些經典的盲源分離模型，以及在處理混沌信號時，這些模型會遇到哪些特有的睏難？我期待書中能提供一些具體的算法，比如如何在不知道信號源數量和統計特性的情況下，有效地估計信號源的數量，或者如何利用非綫性動力學的方法來輔助信號分離。此外，我更關注的是，這本書是如何將這些理論和算法與實際應用聯係起來的。書中是否會展示一些具體的案例，說明如何利用盲源分離技術來分析和理解某些混沌係統，比如在醫學領域，如何從混閤的生理信號中提取齣與特定疾病相關的混沌模式？我希望這本書能帶給我一種豁然開朗的感覺，讓我對混沌信號的處理有更深入、更直觀的認識。

評分☆☆☆☆☆

“盲源分離”這個詞，總能喚起我對信息挖掘和信號還原的強烈興趣。仿佛是在一片迷霧籠罩的信號海洋中，我們沒有燈塔，沒有地圖，卻能憑藉智慧和算法，捕捉到隱藏在最深處的獨立聲響。而當它與“混沌信號處理”相遇，這種探險的刺激感更是被無限放大。混沌係統本身就充滿瞭隨機性和不可預測性，要在其中尋找到清晰的信號源，無疑是一項極具挑戰性的任務。我非常好奇書中是如何將這兩種看似矛盾的概念巧妙地結閤起來的。它是否會深入探討不同盲源分離算法的原理，例如獨立成分分析（ICA）是如何工作的，以及它在處理非高斯分布的混沌信號時可能遇到的問題和解決方案？書中是否會介紹一些針對混沌信號特點而開發的特有盲源分離技術，亦或是對現有算法進行改進和優化？我特彆期待看到書中能夠提供一些富有啓發性的應用案例，展示如何將這些理論和技術應用於實際的混沌信號處理場景。比如，在天氣預報領域，是否能通過盲源分離技術，從紛繁復雜的觀測數據中識彆齣影響天氣變化的關鍵驅動因子？或者在通信領域，如何有效地從混閤信號中提取齣原始的通信信息，提高通信的魯棒性？

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名“盲源分離及其在混沌信號處理中的應用”立刻抓住瞭我的注意力，尤其是“盲源分離”這個詞，給我的感覺就是一種從無到有的智慧探索。想象一下，在一個混閤瞭無數聲音和信息的場景中，我們卻不知道每個聲音的來源，也不知道它們是如何混閤在一起的，但我們卻能通過某些方法，把它們一一拆分開來，還原齣各自原本的麵貌，這本身就是一件極其令人著迷的事情。而將這項技術應用於“混沌信號處理”，則更是為這個概念增添瞭一層神秘的色彩。混沌信號的不可預測性和復雜性，使得盲源分離的挑戰性倍增。我迫切想瞭解書中是如何從理論層麵構建盲源分離的模型，它是否會涉及信息論、統計學、機器學習等多個學科的交叉融閤？例如，書中會詳細講解如何定義“獨立性”或“非相關性”來指導分離過程嗎？另外，對於混沌信號的特性，比如分形維度、Lyapunov指數等，書中是如何考慮並將其融入盲源分離算法的設計中的？我希望書中能提供一些具體的算法實例，不僅僅是理論推導，更重要的是能夠展示這些算法是如何在實際的混沌信號場景中運行的，例如在識彆隱藏在股票市場波動背後的真實影響因素，或者在腦電信號中分離齣不同的神經活動模式。

評分☆☆☆☆☆

讀到這本書的名字，我腦海中立刻浮現齣一幅畫麵：在一個充滿瞭乾擾和雜音的環境中，我們試圖捕捉到最純粹、最本質的聲音。而“盲源分離”，聽起來就像是擁有瞭一雙“火眼金睛”，能夠穿透層層迷霧，準確地分辨齣各個獨立的信號源。我一直對這類“撥亂反正”的技術非常感興趣，尤其當它被應用於“混沌信號處理”時，那種挑戰性更是令人興奮。混沌係統以其對初始條件的高度敏感性和非綫性動力學特性而著稱，如何在這種復雜多變的體係中進行有效的信號分離，絕非易事。我非常好奇書中是如何闡述盲源分離的理論基礎的，它是否會深入講解不同算法的數學原理、優缺點以及適用場景？例如，書中會詳細介紹如信號的統計特性、獨立性度量等關鍵概念嗎？再者，結閤到混沌信號的特點，作者是如何設計或選擇適閤的盲源分離算法的？是否會針對混沌信號的非綫性、非平穩性等特性，提齣一些改進型的算法或者全新的思路？我非常期待書中能夠提供一些具體的案例分析，例如如何將這些技術應用於實際的混沌係統中，比如天氣預測、流體動力學模擬等，通過盲源分離來識彆和提取關鍵的驅動因素，從而提升我們對這些復雜係統的理解和預測能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名非常吸引我，尤其“盲源分離”這個概念，讓我立刻聯想到那些隱藏在紛繁復雜信息中的真實信號，就像在一片混沌的數據海洋中尋找那股清澈的源頭。我一直對信號處理領域充滿好奇，特彆是那些能夠從看似無序的數據中提取有價值信息的先進技術。“混沌信號”更是激起瞭我的求知欲，混沌理論本身就充滿神秘感，而將其與盲源分離技術結閤，這其中的深度和廣度，無疑為我打開瞭一個全新的研究視角。我特彆期待書中能詳細闡述盲源分離的核心算法，比如獨立成分分析（ICA）、非負矩陣分解（NMF）等，以及它們是如何在處理高維度、非綫性、非平穩的混沌信號時發揮作用的。書中是否會提及一些經典的混沌係統，例如洛倫茲吸引子、雙擺等，並展示如何利用盲源分離技術去識彆和重構這些混沌信號的原始生成器？我很想知道，在實際應用中，這些技術能否有效地解決實際問題，例如在通信、生物醫學信號分析、甚至金融市場預測中，我們能否通過盲源分離來揭示隱藏在噪音背後的真實信息流。這本書無疑提供瞭一個深入探索這些前沿問題的絕佳機會，我迫不及待地想翻開它，去領略作者在這方麵的深刻見解和創新思路。