混沌信号处理 (Chaotic Signal Processing)(英文版) 9787 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Henry Leung 著

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• 控制理论

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040391794

商品编码：29423746215

包装：精装

出版时间：2014-01-01

基本信息

书名：混沌信号处理 (Chaotic Signal Processing)(英文版)

定价：69.00元

作者：Henry Leung

出版社：高等教育出版社

出版日期：2014-01-01

ISBN：9787040391794

字数：

页码：

版次：1

装帧：精装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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信号处理传统上是借助统计工具来实现的，而混沌信号的处理则提供了另一种选择，现实生活中的许多信号的*性质可以利用非线性动力学来处理。另外，混沌可以利用简单的硬件实现来产生，这使得混沌系统比较容易应用在通信和安全等需要*信号的学科领域。《混沌信号处理（英文版）》重点介绍了非线性动力学在雷达系统、曰标识别、通信、系统辨识和运算逻辑等众多领域的应用，展示了在这些领域的*研究成果。
　　《混沌信号处理（英文版）》既包含了混沌信号处理的基本理论和应用，也讨论了该领域的*的技术发展。主要内容包括：
　　·基于非线性动力学的目标识别
　　·非线性动力学的逻辑学
　　·利用混沌进行系统辨识
　　·混沌通信的滤波器设计
　　·混沌雷达
　　·利用混沌同步压缩感知

目录

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Preface
1 An Overview of Chaotic Signal Processing Henry Leung
　1.1 Introduction
　1.2 Problem Formulation
　1.3 Detection Techniques
　1.4 Estimation Techniques
　1.5 Summary
　References
　
2 Target Recognition Using Nonlinear Dynamics T. L. Carroll and F. J. Racbford
　2.1 Introduction
　2.2 Radar
　2.3 NonlinearDynamics
　2.4 Adaptive Maps for Target Identification
　2.5 Signal Processing Methods
　2.6 Conclusions
　References
　
3 Communicating with Exactly Solvable Chaos Nedj. Corron, Jonatban N. Blakely, and Sbazvn D. Petbel
　3.1 Introduction
　3.2 Communications
　3.3 Exactly Solvable Chaos
　3.4 Symbolic Dynamics Control
　3.5 Matched Filter Receiver
　3.6 Conclusions
　References
　
4 Logic from Dynamics William L. Ditto, Abrabam Miliotis, K. Murali, and Sudesbna Sinba
　4.1 Introduction
　4.2 Review of the Chaos Computing Paradigm
　4.3 Direct Implementation of SR Flip-Flop Using a Single Chaotic System
　4.4 Logical Cellular Automata
　4.5 Summary
　References
　
5 System identification Using Chaos Henry Leung and Ajeesb Kurian
　5.1 Introduction
　5.2 Problem Formulation
　5.3 Blind Equalization Techniques
　5.4 Performance Evaluation
　5.5 Application to Noncoherent Ranging
　5.6 Conclusions
　References
　
6 Characterization and Optimization of a Chaotic LADAR System for High Resolution Range Determination Berenice Verdin and Benjamin C. Flores
　6.1 Introduction
　6.2 TheoreticaIBackground
　6.3 Characterization of Chaotic Signal
　6.4 Optimization of Control Parameters
　6.5 LADARlmplementation
　6.6 Conclusion
　Acknowledgments
　References
　
7 Reverse Engineering of Complex Dynamical Systems Based on Compressive Sensing Ying-Cbeng Lai
　7.1 Introduction
　……
Index

作者介绍

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文摘

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序言

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《信号的低语：混沌理论在数据分析中的崭新视野》 在这信息爆炸的时代，我们无时无刻不被海量数据所包围。从股票市场的波动，到气候变化的复杂模式，再到生物信号的微妙变化，这些现象背后常常隐藏着我们难以捉摸的复杂性。传统的线性分析工具，虽然在许多领域取得了显著成就，但面对这些“混沌”的现实世界信号时，却显得力不从心。它们往往忽略了信号中蕴含的非线性相互作用、自相似性和对初始条件的极端敏感性。 《信号的低语》正是应运而生，它提供了一个全新的视角，深入探讨混沌理论如何为我们理解和处理这些复杂信号打开一扇新的大门。本书并非仅仅介绍混沌理论的数学框架，更侧重于展示其在实际信号分析中的强大应用潜力。我们将循序渐进地揭示，看似混乱无序的信号背后，可能潜藏着深刻的规律和可预测的动态。 第一章：混沌的诞生——打破线性思维的藩篱 本章将从根本上挑战读者对“随机”和“有序”的传统认知。我们将追溯混沌理论的起源，介绍诸如李雅普诺夫指数、吸引子、分形等核心概念，并用生动的例子，如蝴蝶效应、洛伦兹吸引子等，来解释混沌系统的基本特征：对初始条件的敏感性（蝴蝶效应）、确定性（并非真正的随机）、以及内在的复杂性。我们将详细阐述为什么线性模型在描述这类系统时会失效，以及混沌理论如何提供一种更贴切的语言来描述非线性现象。 第二章：混沌的印记——从时间序列中捕捉非线性规律 许多现实世界的信号，如生理信号（心电图、脑电图）、经济数据、环境监测数据等，都可以表示为时间序列。本章将聚焦于如何从这些看似杂乱无章的时间序列中识别出隐藏的混沌特征。我们将介绍一系列实用的非线性动力学分析方法，包括： 相空间重构 (Phase Space Reconstruction): 如何从单变量时间序列构建多维相空间，重现系统的真实动力学轨迹。我们将深入讲解嵌入维数（embedding dimension）和延迟时间（time delay）的选择方法，确保重构的相空间能够充分反映系统的动力学特性。 计算李雅普诺夫指数 (Lyapunov Exponent Calculation): 这是衡量系统混沌程度的关键指标。我们将详细介绍计算最大李雅普诺夫指数的算法，并解释其物理意义——正的李雅普诺夫指数是混沌系统的标志。 吸引子分析 (Attractor Analysis): 探讨吸引子的几何形状和拓扑结构所揭示的系统状态的长期演化趋势。我们将介绍如何可视化吸引子，以及如何通过分析吸引子的维数（如关联维数）来量化系统的复杂性。 熵的度量 (Entropy Measures): 介绍信息熵、近似熵（Approximate Entropy, ApEn）、样本熵（Sample Entropy, SE）等熵度量方法，它们能够量化信号的不确定性和复杂性，即使在存在噪声的情况下也能提供有价值的信息。 第三章：洞悉未来——基于混沌的预测方法 混沌系统并非完全不可预测，其确定性特征意味着在一定程度上，我们可以预测其未来的演化。本章将深入探讨基于混沌理论的预测技术，这些技术超越了传统的线性回归和时间序列模型。 局部预测 (Local Prediction): 基于“相似的过去预示相似的未来”的思想，我们将介绍如何利用相空间中的邻近点来预测未来状态。我们将详细讨论k近邻法（k-Nearest Neighbors, kNN）在混沌预测中的应用，以及如何选择合适的邻居数量和预测步长。 动力学模型重构 (Dynamical Model Reconstruction): 介绍如何通过观测数据来尝试重构驱动混沌系统的基本动力学方程。我们将探讨一些参数估计和模型选择的技术，尽管完全精确地重构复杂混沌系统的方程可能非常困难，但部分动力学信息的提取对于理解和预测至关重要。 短期预测的优势与局限 (Strengths and Limitations of Short-Term Prediction): 强调混沌预测最有效的领域是短期预测。我们将解释为什么长期预测的精度会随着时间推移而急剧下降，并分析其背后的原因。 混沌数据增强 (Chaotic Data Augmentation): 讨论如何利用混沌系统的内在属性来生成更多样化的训练数据，以提升机器学习模型在处理非线性数据时的鲁棒性和泛化能力。 第四章：噪声的洗礼——在混沌中辨识真实信号 现实世界中的信号往往受到各种噪声的干扰，这使得混沌特征的提取和预测更加困难。《信号的低语》将特别关注如何在噪声环境下处理混沌信号。 噪声对混沌特征的影响 (Impact of Noise on Chaotic Features): 分析不同类型的噪声（如高斯噪声、脉冲噪声）如何影响相空间重构、李雅普诺夫指数计算和吸引子可视化。 去噪与混沌分析的协同 (Synergy of Denoising and Chaotic Analysis): 介绍在进行混沌分析之前或之中，如何应用适当的去噪技术。我们将探讨一些保留混沌特征的去噪方法，例如经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）及其变种，以及一些基于非线性滤波的策略。 噪声鲁棒的混沌指标 (Noise-Robust Chaotic Indicators): 介绍一些对噪声不敏感或具有一定抗噪声能力的混沌分析方法，以及如何评估其在不同噪声水平下的表现。 第五章：混沌的视界——跨学科的应用实践 混沌理论并非空中楼阁，其强大的分析能力在众多学科领域都展现出了巨大的潜力。本章将通过一系列引人入胜的案例研究，展示混沌信号处理的实际应用。 金融市场的非线性动力学 (Nonlinear Dynamics in Financial Markets): 分析股票价格、汇率等金融数据的混沌特性，探讨如何利用混沌预测模型来辅助交易决策，并识别市场泡沫的风险。 生物医学信号的诊断与监测 (Diagnosis and Monitoring of Biomedical Signals): 探索混沌分析在心律失常检测、脑电图异常识别、神经系统疾病早期诊断中的应用。例如，分析心率变异性（Heart Rate Variability, HRV）中的混沌特征，以评估自主神经系统的健康状况。 气候与环境系统的复杂性 (Complexity in Climate and Environmental Systems): 揭示气候模型中的混沌现象，分析降水、温度等环境数据的非线性模式，为气候变化预测和灾害预警提供新的思路。 工程领域的故障诊断与预测性维护 (Fault Diagnosis and Predictive Maintenance in Engineering): 如何通过分析机械设备的振动、声学等信号的混沌特征，来提前预警设备故障，实现预测性维护，降低维护成本。 通信与网络系统的混沌编码 (Chaotic Coding in Communication and Network Systems): 探讨利用混沌系统的特性来实现高效、安全的通信编码，例如混沌序列生成和混沌扩频。 第六章：超越与展望——混沌信号处理的未来之路 随着计算能力的不断提升和研究的深入，混沌信号处理领域正迎来更广阔的发展空间。本章将对当前的研究前沿进行梳理，并展望未来的发展方向。 混沌与机器学习的融合 (Integration of Chaos and Machine Learning): 探讨如何将混沌理论的洞察融入深度学习、支持向量机等机器学习模型中，以构建更强大的非线性数据分析工具。例如，利用混沌特征作为机器学习模型的输入，或利用混沌系统本身的动态来设计新型神经网络。 多变量混沌系统分析 (Multivariate Chaotic System Analysis): 挑战更加复杂的、涉及多个相互作用变量的混沌系统分析。 实时混沌信号处理 (Real-Time Chaotic Signal Processing): 推动更高效的混沌分析算法，以实现对实时产生的混沌信号进行即时分析和决策。 混沌理论在新型传感技术中的应用 (Applications of Chaos Theory in Novel Sensing Technologies): 探索利用混沌原理设计新型传感器，例如基于混沌振荡器的生物传感器或化学传感器。 《信号的低语》旨在为工程师、研究人员、数据科学家以及任何对理解复杂世界充满好奇的人们提供一份实用的指南。我们相信，通过掌握混沌理论这一强大的分析工具，您将能够更深刻地理解那些曾经让您感到困惑的“混沌”信号，并从中发掘出隐藏的价值和规律，为您的研究和实践带来突破性的进展。这本书不是终点，而是您开启混沌信号处理新世界的一扇窗。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，我立刻被它严谨而又富有洞察力的编排所吸引。虽然我还没有完全消化其中的内容，但那种扑面而来的学术气息和对细节的关注，足以让我感受到作者深厚的功底。我理解“混沌信号处理”这个领域本身就充满了挑战，因为它涉及到非线性动力学、统计物理等多个学科的交叉。我希望这本书能够帮助我构建起一个清晰的知识框架，让我能够系统地理解混沌系统是如何产生信号的，以及我们如何通过特定的数学工具来捕捉和解析这些信号的特征。我特别关注书中的方法论部分，期待能学习到一些具体的算法和技术，例如如何进行混沌系统的辨识、如何提取混沌信号中的分形特征，以及如何利用这些特征来进行预测或控制。我更希望的是，这本书不仅仅是停留在理论的讲解，而是能够提供一些实际操作的指导，甚至是代码示例，让我能够将这些理论知识转化为实际的应用能力。这对我来说，将是极大的提升。

评分☆☆☆☆☆

我喜欢那些能够挑战我思维边界的书籍，而《混沌信号处理》显然属于这一类。我之前接触过一些关于信号分析的入门级读物，它们大多集中在傅里叶变换、小波变换等经典方法上。然而，我总觉得这些方法在处理某些复杂、非线性的信号时显得力不从心。这本书的标题直接点出了问题所在——“混沌”。我猜想，书中会深入探讨那些看似随机的信号背后隐藏的复杂动力学规律，以及如何运用更高级的数学工具来揭示这些规律。我期待书中能够详细解释混沌系统中的一些关键概念，比如李雅普诺夫指数、相空间重构等等，并说明它们在信号分析中的具体意义和应用。同时，我也对书中可能提到的混沌信号的辨识和分类方法感到好奇。我希望能够通过这本书，学习到一套全新的分析思路和方法，从而能够更有效地处理那些传统方法难以应对的信号。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一名非专业人士来说，这本书的书名本身就带着一种神秘的吸引力。我不是信号处理领域的专家，但对“混沌”这个概念却有着浓厚的兴趣。从电影、科幻小说到一些科普读物，我接触过不少关于混沌理论的零散知识，但总觉得它们缺乏一个系统性的梳理和应用。这本书的出现，似乎恰好填补了这一空白。我期待它能够以一种相对易懂的方式，将混沌理论的精髓与信号处理的技术巧妙地结合起来。我设想，作者可能会从一些经典的混沌系统入手，比如洛伦兹吸引子，然后逐步引出如何利用这些理论来分析和理解那些看起来毫无规律的信号。更重要的是，我希望这本书能够给我一些启发，让我能够跳出传统的线性思维模式，从更宏观、更复杂的角度去审视我工作中遇到的各种数据和信号。我尤其好奇，在现代科技如此发达的今天，混沌信号处理是否已经有了实际的应用案例，比如在通信、金融、医疗或者其他领域，这本书会不会分享一些真实的案例，让我看到理论是如何落地生根的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的外观设计就透露出一种深不可测的气质，让人忍不住想要一探究竟。我一直对那些用“意外”来形容的现象感到着迷，比如股票市场的突然暴跌，或者疾病爆发的传播模式。我知道这些现象背后往往不是简单的线性因果关系，而是更加复杂、甚至是混沌的系统在起作用。所以，当我在书架上看到《混沌信号处理》时，我立刻被它吸引住了。我设想，这本书会带领我进入一个全新的思维领域，去理解那些表面上毫无规律可循的信号，实际上可能蕴含着深刻的内在结构。我期待书中能够提供一些具体的案例，来展示混沌信号处理在实际问题中的应用，比如在气候预测、金融风险评估、甚至是在脑电图信号分析等领域。我希望通过阅读这本书，能够培养出一种敏锐的洞察力，能够从看似混乱的数据中发现潜在的模式，并从中获得有价值的信息。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就足够吸引人了，那种深邃的蓝色背景，加上一些模糊却又充满力量感的线条，让人一眼就能感受到它所探讨主题的复杂与未知。我本来就对那些难以捉摸、看似随机却又暗藏规律的现象很感兴趣，所以当我在书店里看到它时，几乎是毫不犹豫地就拿了起来。虽然我还没有深入阅读，但仅仅是翻阅目录，就已经让我对接下来的旅程充满了期待。那些诸如“分岔理论”、“吸引子”这样的词汇，虽然在物理学和数学领域并不陌生，但将它们与“信号处理”结合起来，无疑打开了一个全新的视角。我脑海中已经开始勾勒出那些混沌系统在现实世界中的种种表现，比如天气变化的不可预测性，股市波动的无章可循，甚至是一些生物系统的复杂反馈机制。这本书似乎提供了一个工具箱，去解析这些令人困惑的“噪音”，从中提取有意义的信息，或者说，去理解这其中的“秩序”。我非常好奇作者将如何引导我一步步理解这些抽象的概念，并将其应用于实际的信号分析中。那种从混乱中发现规律的智力挑战，一直让我着迷，而这本书，似乎正是为此而生。