混沌信號處理 (Chaotic Signal Processing)(英文版) 9787 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Henry Leung 著

圖書標籤:

• 混沌信號處理
• 信號處理
• 混沌理論
• 非綫性動力學
• 時頻分析
• 數據分析
• 工程應用
• 機器學習
• 模式識彆
• 控製理論

店鋪： 北京文博宏圖圖書專營店

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040391794

商品編碼：29423746215

包裝：精裝

齣版時間：2014-01-01

基本信息

書名：混沌信號處理 (Chaotic Signal Processing)(英文版)

定價：69.00元

作者：Henry Leung

齣版社：高等教育齣版社

齣版日期：2014-01-01

ISBN：9787040391794

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：精裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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信號處理傳統上是藉助統計工具來實現的，而混沌信號的處理則提供瞭另一種選擇，現實生活中的許多信號的*性質可以利用非綫性動力學來處理。另外，混沌可以利用簡單的硬件實現來産生，這使得混沌係統比較容易應用在通信和安全等需要*信號的學科領域。《混沌信號處理（英文版）》重點介紹瞭非綫性動力學在雷達係統、曰標識彆、通信、係統辨識和運算邏輯等眾多領域的應用，展示瞭在這些領域的*研究成果。
　　《混沌信號處理（英文版）》既包含瞭混沌信號處理的基本理論和應用，也討論瞭該領域的*的技術發展。主要內容包括：
　　·基於非綫性動力學的目標識彆
　　·非綫性動力學的邏輯學
　　·利用混沌進行係統辨識
　　·混沌通信的濾波器設計
　　·混沌雷達
　　·利用混沌同步壓縮感知

目錄

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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

作者介紹

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文摘

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序言

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《信號的低語：混沌理論在數據分析中的嶄新視野》 在這信息爆炸的時代，我們無時無刻不被海量數據所包圍。從股票市場的波動，到氣候變化的復雜模式，再到生物信號的微妙變化，這些現象背後常常隱藏著我們難以捉摸的復雜性。傳統的綫性分析工具，雖然在許多領域取得瞭顯著成就，但麵對這些“混沌”的現實世界信號時，卻顯得力不從心。它們往往忽略瞭信號中蘊含的非綫性相互作用、自相似性和對初始條件的極端敏感性。 《信號的低語》正是應運而生，它提供瞭一個全新的視角，深入探討混沌理論如何為我們理解和處理這些復雜信號打開一扇新的大門。本書並非僅僅介紹混沌理論的數學框架，更側重於展示其在實際信號分析中的強大應用潛力。我們將循序漸進地揭示，看似混亂無序的信號背後，可能潛藏著深刻的規律和可預測的動態。 第一章：混沌的誕生——打破綫性思維的藩籬 本章將從根本上挑戰讀者對“隨機”和“有序”的傳統認知。我們將追溯混沌理論的起源，介紹諸如李雅普諾夫指數、吸引子、分形等核心概念，並用生動的例子，如蝴蝶效應、洛倫茲吸引子等，來解釋混沌係統的基本特徵：對初始條件的敏感性（蝴蝶效應）、確定性（並非真正的隨機）、以及內在的復雜性。我們將詳細闡述為什麼綫性模型在描述這類係統時會失效，以及混沌理論如何提供一種更貼切的語言來描述非綫性現象。 第二章：混沌的印記——從時間序列中捕捉非綫性規律 許多現實世界的信號，如生理信號（心電圖、腦電圖）、經濟數據、環境監測數據等，都可以錶示為時間序列。本章將聚焦於如何從這些看似雜亂無章的時間序列中識彆齣隱藏的混沌特徵。我們將介紹一係列實用的非綫性動力學分析方法，包括： 相空間重構 (Phase Space Reconstruction): 如何從單變量時間序列構建多維相空間，重現係統的真實動力學軌跡。我們將深入講解嵌入維數（embedding dimension）和延遲時間（time delay）的選擇方法，確保重構的相空間能夠充分反映係統的動力學特性。 計算李雅普諾夫指數 (Lyapunov Exponent Calculation): 這是衡量係統混沌程度的關鍵指標。我們將詳細介紹計算最大李雅普諾夫指數的算法，並解釋其物理意義——正的李雅普諾夫指數是混沌係統的標誌。 吸引子分析 (Attractor Analysis): 探討吸引子的幾何形狀和拓撲結構所揭示的係統狀態的長期演化趨勢。我們將介紹如何可視化吸引子，以及如何通過分析吸引子的維數（如關聯維數）來量化係統的復雜性。 熵的度量 (Entropy Measures): 介紹信息熵、近似熵（Approximate Entropy, ApEn）、樣本熵（Sample Entropy, SE）等熵度量方法，它們能夠量化信號的不確定性和復雜性，即使在存在噪聲的情況下也能提供有價值的信息。 第三章：洞悉未來——基於混沌的預測方法 混沌係統並非完全不可預測，其確定性特徵意味著在一定程度上，我們可以預測其未來的演化。本章將深入探討基於混沌理論的預測技術，這些技術超越瞭傳統的綫性迴歸和時間序列模型。 局部預測 (Local Prediction): 基於“相似的過去預示相似的未來”的思想，我們將介紹如何利用相空間中的鄰近點來預測未來狀態。我們將詳細討論k近鄰法（k-Nearest Neighbors, kNN）在混沌預測中的應用，以及如何選擇閤適的鄰居數量和預測步長。 動力學模型重構 (Dynamical Model Reconstruction): 介紹如何通過觀測數據來嘗試重構驅動混沌係統的基本動力學方程。我們將探討一些參數估計和模型選擇的技術，盡管完全精確地重構復雜混沌係統的方程可能非常睏難，但部分動力學信息的提取對於理解和預測至關重要。 短期預測的優勢與局限 (Strengths and Limitations of Short-Term Prediction): 強調混沌預測最有效的領域是短期預測。我們將解釋為什麼長期預測的精度會隨著時間推移而急劇下降，並分析其背後的原因。 混沌數據增強 (Chaotic Data Augmentation): 討論如何利用混沌係統的內在屬性來生成更多樣化的訓練數據，以提升機器學習模型在處理非綫性數據時的魯棒性和泛化能力。 第四章：噪聲的洗禮——在混沌中辨識真實信號 現實世界中的信號往往受到各種噪聲的乾擾，這使得混沌特徵的提取和預測更加睏難。《信號的低語》將特彆關注如何在噪聲環境下處理混沌信號。 噪聲對混沌特徵的影響 (Impact of Noise on Chaotic Features): 分析不同類型的噪聲（如高斯噪聲、脈衝噪聲）如何影響相空間重構、李雅普諾夫指數計算和吸引子可視化。 去噪與混沌分析的協同 (Synergy of Denoising and Chaotic Analysis): 介紹在進行混沌分析之前或之中，如何應用適當的去噪技術。我們將探討一些保留混沌特徵的去噪方法，例如經驗模態分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）及其變種，以及一些基於非綫性濾波的策略。 噪聲魯棒的混沌指標 (Noise-Robust Chaotic Indicators): 介紹一些對噪聲不敏感或具有一定抗噪聲能力的混沌分析方法，以及如何評估其在不同噪聲水平下的錶現。 第五章：混沌的視界——跨學科的應用實踐 混沌理論並非空中樓閣，其強大的分析能力在眾多學科領域都展現齣瞭巨大的潛力。本章將通過一係列引人入勝的案例研究，展示混沌信號處理的實際應用。 金融市場的非綫性動力學 (Nonlinear Dynamics in Financial Markets): 分析股票價格、匯率等金融數據的混沌特性，探討如何利用混沌預測模型來輔助交易決策，並識彆市場泡沫的風險。 生物醫學信號的診斷與監測 (Diagnosis and Monitoring of Biomedical Signals): 探索混沌分析在心律失常檢測、腦電圖異常識彆、神經係統疾病早期診斷中的應用。例如，分析心率變異性（Heart Rate Variability, HRV）中的混沌特徵，以評估自主神經係統的健康狀況。 氣候與環境係統的復雜性 (Complexity in Climate and Environmental Systems): 揭示氣候模型中的混沌現象，分析降水、溫度等環境數據的非綫性模式，為氣候變化預測和災害預警提供新的思路。 工程領域的故障診斷與預測性維護 (Fault Diagnosis and Predictive Maintenance in Engineering): 如何通過分析機械設備的振動、聲學等信號的混沌特徵，來提前預警設備故障，實現預測性維護，降低維護成本。 通信與網絡係統的混沌編碼 (Chaotic Coding in Communication and Network Systems): 探討利用混沌係統的特性來實現高效、安全的通信編碼，例如混沌序列生成和混沌擴頻。 第六章：超越與展望——混沌信號處理的未來之路 隨著計算能力的不斷提升和研究的深入，混沌信號處理領域正迎來更廣闊的發展空間。本章將對當前的研究前沿進行梳理，並展望未來的發展方嚮。 混沌與機器學習的融閤 (Integration of Chaos and Machine Learning): 探討如何將混沌理論的洞察融入深度學習、支持嚮量機等機器學習模型中，以構建更強大的非綫性數據分析工具。例如，利用混沌特徵作為機器學習模型的輸入，或利用混沌係統本身的動態來設計新型神經網絡。 多變量混沌係統分析 (Multivariate Chaotic System Analysis): 挑戰更加復雜的、涉及多個相互作用變量的混沌係統分析。 實時混沌信號處理 (Real-Time Chaotic Signal Processing): 推動更高效的混沌分析算法，以實現對實時産生的混沌信號進行即時分析和決策。 混沌理論在新型傳感技術中的應用 (Applications of Chaos Theory in Novel Sensing Technologies): 探索利用混沌原理設計新型傳感器，例如基於混沌振蕩器的生物傳感器或化學傳感器。 《信號的低語》旨在為工程師、研究人員、數據科學傢以及任何對理解復雜世界充滿好奇的人們提供一份實用的指南。我們相信，通過掌握混沌理論這一強大的分析工具，您將能夠更深刻地理解那些曾經讓您感到睏惑的“混沌”信號，並從中發掘齣隱藏的價值和規律，為您的研究和實踐帶來突破性的進展。這本書不是終點，而是您開啓混沌信號處理新世界的一扇窗。

評分☆☆☆☆☆

我喜歡那些能夠挑戰我思維邊界的書籍，而《混沌信號處理》顯然屬於這一類。我之前接觸過一些關於信號分析的入門級讀物，它們大多集中在傅裏葉變換、小波變換等經典方法上。然而，我總覺得這些方法在處理某些復雜、非綫性的信號時顯得力不從心。這本書的標題直接點齣瞭問題所在——“混沌”。我猜想，書中會深入探討那些看似隨機的信號背後隱藏的復雜動力學規律，以及如何運用更高級的數學工具來揭示這些規律。我期待書中能夠詳細解釋混沌係統中的一些關鍵概念，比如李雅普諾夫指數、相空間重構等等，並說明它們在信號分析中的具體意義和應用。同時，我也對書中可能提到的混沌信號的辨識和分類方法感到好奇。我希望能夠通過這本書，學習到一套全新的分析思路和方法，從而能夠更有效地處理那些傳統方法難以應對的信號。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一名非專業人士來說，這本書的書名本身就帶著一種神秘的吸引力。我不是信號處理領域的專傢，但對“混沌”這個概念卻有著濃厚的興趣。從電影、科幻小說到一些科普讀物，我接觸過不少關於混沌理論的零散知識，但總覺得它們缺乏一個係統性的梳理和應用。這本書的齣現，似乎恰好填補瞭這一空白。我期待它能夠以一種相對易懂的方式，將混沌理論的精髓與信號處理的技術巧妙地結閤起來。我設想，作者可能會從一些經典的混沌係統入手，比如洛倫茲吸引子，然後逐步引齣如何利用這些理論來分析和理解那些看起來毫無規律的信號。更重要的是，我希望這本書能夠給我一些啓發，讓我能夠跳齣傳統的綫性思維模式，從更宏觀、更復雜的角度去審視我工作中遇到的各種數據和信號。我尤其好奇，在現代科技如此發達的今天，混沌信號處理是否已經有瞭實際的應用案例，比如在通信、金融、醫療或者其他領域，這本書會不會分享一些真實的案例，讓我看到理論是如何落地生根的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就足夠吸引人瞭，那種深邃的藍色背景，加上一些模糊卻又充滿力量感的綫條，讓人一眼就能感受到它所探討主題的復雜與未知。我本來就對那些難以捉摸、看似隨機卻又暗藏規律的現象很感興趣，所以當我在書店裏看到它時，幾乎是毫不猶豫地就拿瞭起來。雖然我還沒有深入閱讀，但僅僅是翻閱目錄，就已經讓我對接下來的旅程充滿瞭期待。那些諸如“分岔理論”、“吸引子”這樣的詞匯，雖然在物理學和數學領域並不陌生，但將它們與“信號處理”結閤起來，無疑打開瞭一個全新的視角。我腦海中已經開始勾勒齣那些混沌係統在現實世界中的種種錶現，比如天氣變化的不可預測性，股市波動的無章可循，甚至是一些生物係統的復雜反饋機製。這本書似乎提供瞭一個工具箱，去解析這些令人睏惑的“噪音”，從中提取有意義的信息，或者說，去理解這其中的“秩序”。我非常好奇作者將如何引導我一步步理解這些抽象的概念，並將其應用於實際的信號分析中。那種從混亂中發現規律的智力挑戰，一直讓我著迷，而這本書，似乎正是為此而生。

評分☆☆☆☆☆

這本書的外觀設計就透露齣一種深不可測的氣質，讓人忍不住想要一探究竟。我一直對那些用“意外”來形容的現象感到著迷，比如股票市場的突然暴跌，或者疾病爆發的傳播模式。我知道這些現象背後往往不是簡單的綫性因果關係，而是更加復雜、甚至是混沌的係統在起作用。所以，當我在書架上看到《混沌信號處理》時，我立刻被它吸引住瞭。我設想，這本書會帶領我進入一個全新的思維領域，去理解那些錶麵上毫無規律可循的信號，實際上可能蘊含著深刻的內在結構。我期待書中能夠提供一些具體的案例，來展示混沌信號處理在實際問題中的應用，比如在氣候預測、金融風險評估、甚至是在腦電圖信號分析等領域。我希望通過閱讀這本書，能夠培養齣一種敏銳的洞察力，能夠從看似混亂的數據中發現潛在的模式，並從中獲得有價值的信息。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本書，我立刻被它嚴謹而又富有洞察力的編排所吸引。雖然我還沒有完全消化其中的內容，但那種撲麵而來的學術氣息和對細節的關注，足以讓我感受到作者深厚的功底。我理解“混沌信號處理”這個領域本身就充滿瞭挑戰，因為它涉及到非綫性動力學、統計物理等多個學科的交叉。我希望這本書能夠幫助我構建起一個清晰的知識框架，讓我能夠係統地理解混沌係統是如何産生信號的，以及我們如何通過特定的數學工具來捕捉和解析這些信號的特徵。我特彆關注書中的方法論部分，期待能學習到一些具體的算法和技術，例如如何進行混沌係統的辨識、如何提取混沌信號中的分形特徵，以及如何利用這些特徵來進行預測或控製。我更希望的是，這本書不僅僅是停留在理論的講解，而是能夠提供一些實際操作的指導，甚至是代碼示例，讓我能夠將這些理論知識轉化為實際的應用能力。這對我來說，將是極大的提升。