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

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Henry Leung 著

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• 非线性动力学
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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040391794

商品编码：29694193167

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)

：69.00元

售价：46.9元,便宜22.1元,折扣67

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

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内容提要

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

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

文摘

序言

《混沌信号处理》 深度解析复杂动态系统的奥秘 在现代科学与工程的广阔天地中，我们常常面临着处理海量、复杂且具有非线性特性的数据流。这些数据，无论是来自自然界的微妙变化，还是社会经济系统的复杂互动，抑或是精密科学仪器的输出，往往呈现出一种看似无序却又蕴含深层规律的“混沌”现象。理解并有效利用这些混沌信号，已成为跨越多个学科前沿的关键挑战。《混沌信号处理》正是为了应对这一挑战而诞生的力作，它不仅系统地梳理了混沌理论的基石，更深入地探索了将其应用于信号处理的强大工具与前沿方法。 本书的独特之处在于，它并非仅仅停留在理论层面，而是将抽象的混沌概念与具体的信号处理任务紧密结合。它致力于为读者提供一套全面、深入且实用的知识体系，帮助研究人员、工程师以及对复杂系统充满好奇的学者，掌握从混沌信号中提取有用信息、预测未来趋势、控制系统行为的先进技术。 理论基石：理解混沌的本质 《混沌信号处理》的开篇，旨在为读者打下坚实的理论基础。它将深入浅出地介绍混沌理论的核心概念，包括： 确定性混沌 (Deterministic Chaos): 强调即使是完全由确定性方程描述的系统，也可能表现出高度不可预测的行为，即对初始条件极其敏感。本书将通过生动的例子，如洛伦兹吸引子、双摆系统等，直观地阐释这一概念。 吸引子 (Attractors): 介绍相空间中的吸引子概念，特别是奇怪吸引子 (Strange Attractors)，它们是混沌系统的长期行为轨迹，具有分形结构。我们将探讨如何通过计算李雅普诺夫指数、关联维数等指标来量化系统的混沌程度。 分形几何 (Fractal Geometry): 混沌系统常常与分形结构紧密相连。本书将介绍分形的基本概念，如自相似性、荷兰人集等，并解释其在描述混沌吸引子几何特征中的作用。 非线性动力学 (Nonlinear Dynamics): 混沌是特定类型的非线性动力学行为。我们将回顾非线性方程的求解方法、相图分析、分岔理论等，为理解混沌的产生机制提供背景。 通过对这些基本理论的透彻讲解，读者将能够建立起对混沌现象的直观理解，并为后续的信号处理技术学习做好充分准备。 混沌信号的提取与识别 混沌信号往往隐藏在大量的噪声或混合信号中，其识别和提取是信号处理的第一步。本书将详细探讨多种方法，用于从复杂的数据流中检测和分离混沌分量： 相空间重构 (Phase Space Reconstruction): 这是处理时间序列数据以揭示其内在动力学特征的关键技术。我们将介绍延迟嵌入 (Time Delay Embedding) 方法，包括选择合适的延迟时间 (τ) 和嵌入维数 (m)，以从一维时间序列中重建高维相空间。 Lyapunov 指数计算 (Lyapunov Exponent Calculation): Lyapunov 指数是衡量混沌系统指数发散速率的量化指标。本书将详细介绍几种计算方法，如 Wolf 算法、Rosenstein 算法等，并讨论其在识别混沌信号中的应用，例如是否存在一个或多个正的 Lyapunov 指数。 关联维数 (Correlation Dimension): 关联维数是一种衡量吸引子填充相空间密集度的分形维数。我们将讲解如何计算关联维数，以及它在区分混沌吸引子与噪声信号中的作用。 互信息 (Mutual Information): 互信息可以用来估计最优的延迟时间 τ，通过寻找不同延迟时间下的信号关联性来确定嵌入参数。 伪周期性分析 (Pseudo-periodicity Analysis): 尽管混沌是确定性的，但其表现出的短期可预测性和长期不可预测性，使得对伪周期性的分析成为一种重要的识别手段。 混沌信号的预测 混沌系统的敏感性使得长期精确预测变得困难，但短期预测往往是可行的，并且在许多实际应用中至关重要。本书将深入研究各种混沌信号预测技术： 局部线性预测 (Local Linear Prediction): 基于对吸引子局部结构的近似，将吸引子上的邻近点映射到未来的状态。我们将讨论如何选择近邻点、构建局部模型以及预测步骤。 基于模型的预测 (Model-Based Prediction): 如果混沌系统的生成方程已知或可以近似，则可以直接利用这些方程进行预测。本书将介绍如何从时间序列数据中辨识和估计混沌系统的模型，例如使用 Rössler 系统或 Lorenz 系统作为例子。 神经网络预测 (Neural Network Prediction): 深度学习和各种神经网络模型在处理复杂非线性映射方面表现出色，在混沌信号预测领域也取得了显著的成功。我们将探讨不同类型的神经网络（如循环神经网络 RNN、长短期记忆网络 LSTM）在捕捉混沌系统动态特性方面的优势。 基于吸引子的预测 (Attractor-Based Prediction): 利用重构的相空间吸引子，将当前状态映射到吸引子上的已知轨迹，从而预测未来的状态。 Ensemble 预测 (Ensemble Prediction): 通过集成多个预测模型的输出，可以减小预测误差并提高预测的鲁棒性，这对于处理混沌信号的固有不确定性尤为重要。 混沌信号的应用与控制 《混沌信号处理》将重点放在混沌理论和信号处理技术的实际应用上。本书将广泛探讨混沌信号处理在以下领域的应用： 时间序列分析 (Time Series Analysis): 在金融市场预测、天气预报、地震监测、生理信号（如心电图 ECG、脑电图 EEG）分析等领域，混沌信号处理能够揭示隐藏的动力学模式，提高预测精度。 模式识别 (Pattern Recognition): 混沌特征可以作为区分不同信号或状态的有效依据，例如在语音识别、图像识别、生物识别等领域。 通信与加密 (Communication and Cryptography): 混沌系统的随机性特性可以被用于生成伪随机序列，在安全通信和数据加密中发挥重要作用，例如混沌扩频通信。 控制理论 (Control Theory): 通过理解和利用混沌系统的动力学特性，可以实现对混沌系统的控制，例如利用 Ott-Grebogi-Yorke (OGY) 方法等，将混沌系统驱动到不稳定的周期轨道上，实现期望的行为。 工程诊断 (Engineering Diagnostics): 在机械故障诊断、设备健康监测等领域，混沌分析可以作为早期检测异常和诊断故障的有力工具。 生物医学信号处理 (Biomedical Signal Processing): 分析心率变异性、脑电节律的混沌特征，有助于疾病的诊断和治疗。 本书特色与读者收益 《混沌信号处理》致力于提供： 严谨的理论体系： 从基础概念到高级算法，提供扎实的理论支撑。 丰富的实践案例： 通过具体的应用场景，展示混沌信号处理的强大能力。 详细的算法解析： 对各种信号处理算法进行深入剖析，便于读者理解和实现。 前沿的研究视角： 介绍最新的研究进展和发展趋势，激发读者的创新思维。 清晰的逻辑结构： 由浅入深，层层递进，确保读者能够系统地掌握知识。 无论您是希望深入理解复杂动态系统运作机制的理论研究者，还是正在寻找突破性解决方案的工程实践者，亦或是对前沿科学技术充满探索精神的学习者，《混沌信号处理》都将是您不可或缺的参考。本书将为您打开一扇理解和驾驭复杂世界的大门，揭示隐藏在看似混乱现象背后的深刻规律。它不仅是一本知识的宝库，更是激发您在混沌的海洋中寻找秩序、创造价值的强大引擎。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实战指导意义简直是无与伦比，它成功地架设起了理论殿堂与工程实践之间的桥梁。不同于纯理论书籍只停留在公式层面，这本书大量篇幅用于讨论如何将抽象的数学模型转化为实际可运行的代码和系统。我翻阅到关于参数估计和模型验证的部分时，简直是如获至宝。作者不仅给出了算法的伪代码，还非常细致地讨论了在真实世界数据中可能遇到的噪声、缺失值以及采样频率不均匀等“脏数据”问题如何影响最终结果，并提供了相应的鲁棒性处理策略。更贴心的是，书的附录中似乎还暗示了一些可以用于测试和验证的公开数据集的引用，这为我们这些希望立即动手验证学习成果的人提供了极大的便利。感觉作者在编写时，始终将自己代入到一个需要解决实际工程难题的研究人员或工程师的角色，力求每一条建议都能直接落地生效。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计确实让人眼前一亮，那种硬挺的质感，配合上深邃的封面色彩，一下子就抓住了我的注意力。我拿到书的时候，首先被它那种沉甸甸的分量所吸引，这通常意味着内容是相当扎实的。内页的纸张选择也很有讲究，印刷清晰锐利，即使是长时间阅读，眼睛也不会感到明显的疲劳。我特别欣赏作者在章节排版上的用心，标题和正文之间的留白处理得非常得当，使得复杂的理论内容在视觉上得以有效的分隔，不至于让初学者望而生畏。比如，某些关键公式的呈现方式，它不是简单地罗列，而是通过精巧的图示和旁注来辅助说明，这无疑大大降低了理解门槛。此外，书中的插图和图表质量极高，线条流畅，数据可视化做得非常到位，这对于理解那些抽象的数学模型至关重要。我记得有一个关于时间序列重构的章节，如果没有那些辅助图示，我可能需要花费数倍的时间才能理清其中的逻辑关系，但这本书的处理方式直接让我茅塞顿开。总的来说，从物理体验到阅读友好度，这本书在设计和制作层面上，完全配得上它的学术地位。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度确实令人印象深刻，它绝非一本入门级的科普读物，而是直指该领域前沿的核心技术。我发现书中对那些看似成熟的经典算法的讨论，也进行了非常深入的批判性分析，指出了它们在特定应用场景下的局限性和潜在的数值稳定性问题。作者似乎对整个技术栈的优缺点了如指掌，并且毫不保留地将这些“内幕消息”分享给了读者。我特别关注了关于非线性动力学系统分析的那几个章节，那里的数学工具运用得炉火纯青，涉及到大量的张量代数和高维空间几何的直观解释，这要求读者必须具备扎实的数学基础才能跟上节奏。但即便如此，作者提供的每一个步骤都力求详尽，没有那种“读者应该自己推导”的傲慢感。这本书的价值就在于，它不仅仅教你“如何做”，更教你“为什么”要这么做，以及在面对新问题时“如何思考”一个更好的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到震撼的是其开阔的视野和对跨学科思想的融合能力。它不仅仅局限于单一的技术流派，而是将来自不同领域的智慧汇集一堂，展现出一种强大的包容性。我看到作者在探讨某一特定信号分离技术时，竟然巧妙地引入了生物学中关于神经元集群信息处理的类比，这种跨界的思维碰撞极大地拓宽了我对该领域应用潜力的想象。书的后半部分开始探讨一些非常具有前瞻性的议题，比如如何利用量子计算的某些特性来优化传统信号处理的复杂性，这些内容虽然目前尚处于理论探索阶段，但作者的分析却是有理有据，而非空泛的科幻想象。阅读完后，我感觉自己对这个领域的认知维度被彻底提升了，它不再是一个孤立的技术学科，而是与物理学、计算机科学乃至生命科学都有深刻关联的综合性研究领域。这本书真正做到了引领读者思考未来的研究方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格极其严谨，简直就是一本教科书级别的范本，但它又不像某些传统教材那样枯燥乏味，而是巧妙地在学术的深度和可读性之间找到了一个绝佳的平衡点。作者在阐述每一个核心概念时，都采用了层层递进的逻辑结构，先从宏观的背景介绍入手，然后逐步深入到具体的数学推导和算法细节。我最欣赏的是它对历史脉络的梳理，作者没有生硬地堆砌公式，而是会穿插一些关于该理论是如何发展起来的背景故事和关键转折点，这使得整个学习过程充满了“求知”的乐趣，而非仅仅是“记忆”。例如，在介绍某一滤波器的收敛性时，作者不仅给出了证明，还用通俗的比喻来解释为什么这个收敛是必然的，这种教学上的智慧，是很多纯粹的理论著作所不具备的。读起来感觉就像是有一位经验丰富的导师在耳边耐心讲解，每一个逻辑跳跃点都有清晰的注释和解释，让人感觉思路始终是连贯且顺畅的。