混沌信號處理 (Chaotic Signal Processing)(英文版) 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
• 混沌理論
• 信號處理
• 非綫性動力學
• 時間序列分析
• 數據分析
• 機器學習
• 工程應用
• 控製係統
• 復雜係統

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040391794

商品編碼：29694193167

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)

：69.00元

售價：46.9元,便宜22.1元,摺扣67

作者:Henry Leung

齣版社：高等教育齣版社

齣版日期：2014-01-01

ISBN：9787040391794

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版次：1

裝幀：精裝

開本：16開

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編輯推薦

內容提要

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

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

文摘

序言

《混沌信號處理》 深度解析復雜動態係統的奧秘 在現代科學與工程的廣闊天地中，我們常常麵臨著處理海量、復雜且具有非綫性特性的數據流。這些數據，無論是來自自然界的微妙變化，還是社會經濟係統的復雜互動，抑或是精密科學儀器的輸齣，往往呈現齣一種看似無序卻又蘊含深層規律的“混沌”現象。理解並有效利用這些混沌信號，已成為跨越多個學科前沿的關鍵挑戰。《混沌信號處理》正是為瞭應對這一挑戰而誕生的力作，它不僅係統地梳理瞭混沌理論的基石，更深入地探索瞭將其應用於信號處理的強大工具與前沿方法。 本書的獨特之處在於，它並非僅僅停留在理論層麵，而是將抽象的混沌概念與具體的信號處理任務緊密結閤。它緻力於為讀者提供一套全麵、深入且實用的知識體係，幫助研究人員、工程師以及對復雜係統充滿好奇的學者，掌握從混沌信號中提取有用信息、預測未來趨勢、控製係統行為的先進技術。 理論基石：理解混沌的本質 《混沌信號處理》的開篇，旨在為讀者打下堅實的理論基礎。它將深入淺齣地介紹混沌理論的核心概念，包括： 確定性混沌 (Deterministic Chaos): 強調即使是完全由確定性方程描述的係統，也可能錶現齣高度不可預測的行為，即對初始條件極其敏感。本書將通過生動的例子，如洛倫茲吸引子、雙擺係統等，直觀地闡釋這一概念。 吸引子 (Attractors): 介紹相空間中的吸引子概念，特彆是奇怪吸引子 (Strange Attractors)，它們是混沌係統的長期行為軌跡，具有分形結構。我們將探討如何通過計算李雅普諾夫指數、關聯維數等指標來量化係統的混沌程度。 分形幾何 (Fractal Geometry): 混沌係統常常與分形結構緊密相連。本書將介紹分形的基本概念，如自相似性、荷蘭人集等，並解釋其在描述混沌吸引子幾何特徵中的作用。 非綫性動力學 (Nonlinear Dynamics): 混沌是特定類型的非綫性動力學行為。我們將迴顧非綫性方程的求解方法、相圖分析、分岔理論等，為理解混沌的産生機製提供背景。 通過對這些基本理論的透徹講解，讀者將能夠建立起對混沌現象的直觀理解，並為後續的信號處理技術學習做好充分準備。 混沌信號的提取與識彆 混沌信號往往隱藏在大量的噪聲或混閤信號中，其識彆和提取是信號處理的第一步。本書將詳細探討多種方法，用於從復雜的數據流中檢測和分離混沌分量： 相空間重構 (Phase Space Reconstruction): 這是處理時間序列數據以揭示其內在動力學特徵的關鍵技術。我們將介紹延遲嵌入 (Time Delay Embedding) 方法，包括選擇閤適的延遲時間 (τ) 和嵌入維數 (m)，以從一維時間序列中重建高維相空間。 Lyapunov 指數計算 (Lyapunov Exponent Calculation): Lyapunov 指數是衡量混沌係統指數發散速率的量化指標。本書將詳細介紹幾種計算方法，如 Wolf 算法、Rosenstein 算法等，並討論其在識彆混沌信號中的應用，例如是否存在一個或多個正的 Lyapunov 指數。 關聯維數 (Correlation Dimension): 關聯維數是一種衡量吸引子填充相空間密集度的分形維數。我們將講解如何計算關聯維數，以及它在區分混沌吸引子與噪聲信號中的作用。 互信息 (Mutual Information): 互信息可以用來估計最優的延遲時間 τ，通過尋找不同延遲時間下的信號關聯性來確定嵌入參數。 僞周期性分析 (Pseudo-periodicity Analysis): 盡管混沌是確定性的，但其錶現齣的短期可預測性和長期不可預測性，使得對僞周期性的分析成為一種重要的識彆手段。 混沌信號的預測 混沌係統的敏感性使得長期精確預測變得睏難，但短期預測往往是可行的，並且在許多實際應用中至關重要。本書將深入研究各種混沌信號預測技術： 局部綫性預測 (Local Linear Prediction): 基於對吸引子局部結構的近似，將吸引子上的鄰近點映射到未來的狀態。我們將討論如何選擇近鄰點、構建局部模型以及預測步驟。 基於模型的預測 (Model-Based Prediction): 如果混沌係統的生成方程已知或可以近似，則可以直接利用這些方程進行預測。本書將介紹如何從時間序列數據中辨識和估計混沌係統的模型，例如使用 Rössler 係統或 Lorenz 係統作為例子。 神經網絡預測 (Neural Network Prediction): 深度學習和各種神經網絡模型在處理復雜非綫性映射方麵錶現齣色，在混沌信號預測領域也取得瞭顯著的成功。我們將探討不同類型的神經網絡（如循環神經網絡 RNN、長短期記憶網絡 LSTM）在捕捉混沌係統動態特性方麵的優勢。 基於吸引子的預測 (Attractor-Based Prediction): 利用重構的相空間吸引子，將當前狀態映射到吸引子上的已知軌跡，從而預測未來的狀態。 Ensemble 預測 (Ensemble Prediction): 通過集成多個預測模型的輸齣，可以減小預測誤差並提高預測的魯棒性，這對於處理混沌信號的固有不確定性尤為重要。 混沌信號的應用與控製 《混沌信號處理》將重點放在混沌理論和信號處理技術的實際應用上。本書將廣泛探討混沌信號處理在以下領域的應用： 時間序列分析 (Time Series Analysis): 在金融市場預測、天氣預報、地震監測、生理信號（如心電圖 ECG、腦電圖 EEG）分析等領域，混沌信號處理能夠揭示隱藏的動力學模式，提高預測精度。 模式識彆 (Pattern Recognition): 混沌特徵可以作為區分不同信號或狀態的有效依據，例如在語音識彆、圖像識彆、生物識彆等領域。 通信與加密 (Communication and Cryptography): 混沌係統的隨機性特性可以被用於生成僞隨機序列，在安全通信和數據加密中發揮重要作用，例如混沌擴頻通信。 控製理論 (Control Theory): 通過理解和利用混沌係統的動力學特性，可以實現對混沌係統的控製，例如利用 Ott-Grebogi-Yorke (OGY) 方法等，將混沌係統驅動到不穩定的周期軌道上，實現期望的行為。 工程診斷 (Engineering Diagnostics): 在機械故障診斷、設備健康監測等領域，混沌分析可以作為早期檢測異常和診斷故障的有力工具。 生物醫學信號處理 (Biomedical Signal Processing): 分析心率變異性、腦電節律的混沌特徵，有助於疾病的診斷和治療。 本書特色與讀者收益 《混沌信號處理》緻力於提供： 嚴謹的理論體係： 從基礎概念到高級算法，提供紮實的理論支撐。 豐富的實踐案例： 通過具體的應用場景，展示混沌信號處理的強大能力。 詳細的算法解析： 對各種信號處理算法進行深入剖析，便於讀者理解和實現。 前沿的研究視角： 介紹最新的研究進展和發展趨勢，激發讀者的創新思維。 清晰的邏輯結構： 由淺入深，層層遞進，確保讀者能夠係統地掌握知識。 無論您是希望深入理解復雜動態係統運作機製的理論研究者，還是正在尋找突破性解決方案的工程實踐者，亦或是對前沿科學技術充滿探索精神的學習者，《混沌信號處理》都將是您不可或缺的參考。本書將為您打開一扇理解和駕馭復雜世界的大門，揭示隱藏在看似混亂現象背後的深刻規律。它不僅是一本知識的寶庫，更是激發您在混沌的海洋中尋找秩序、創造價值的強大引擎。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感到震撼的是其開闊的視野和對跨學科思想的融閤能力。它不僅僅局限於單一的技術流派，而是將來自不同領域的智慧匯集一堂，展現齣一種強大的包容性。我看到作者在探討某一特定信號分離技術時，竟然巧妙地引入瞭生物學中關於神經元集群信息處理的類比，這種跨界的思維碰撞極大地拓寬瞭我對該領域應用潛力的想象。書的後半部分開始探討一些非常具有前瞻性的議題，比如如何利用量子計算的某些特性來優化傳統信號處理的復雜性，這些內容雖然目前尚處於理論探索階段，但作者的分析卻是有理有據，而非空泛的科幻想象。閱讀完後，我感覺自己對這個領域的認知維度被徹底提升瞭，它不再是一個孤立的技術學科，而是與物理學、計算機科學乃至生命科學都有深刻關聯的綜閤性研究領域。這本書真正做到瞭引領讀者思考未來的研究方嚮。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計確實讓人眼前一亮，那種硬挺的質感，配閤上深邃的封麵色彩，一下子就抓住瞭我的注意力。我拿到書的時候，首先被它那種沉甸甸的分量所吸引，這通常意味著內容是相當紮實的。內頁的紙張選擇也很有講究，印刷清晰銳利，即使是長時間閱讀，眼睛也不會感到明顯的疲勞。我特彆欣賞作者在章節排版上的用心，標題和正文之間的留白處理得非常得當，使得復雜的理論內容在視覺上得以有效的分隔，不至於讓初學者望而生畏。比如，某些關鍵公式的呈現方式，它不是簡單地羅列，而是通過精巧的圖示和旁注來輔助說明，這無疑大大降低瞭理解門檻。此外，書中的插圖和圖錶質量極高，綫條流暢，數據可視化做得非常到位，這對於理解那些抽象的數學模型至關重要。我記得有一個關於時間序列重構的章節，如果沒有那些輔助圖示，我可能需要花費數倍的時間纔能理清其中的邏輯關係，但這本書的處理方式直接讓我茅塞頓開。總的來說，從物理體驗到閱讀友好度，這本書在設計和製作層麵上，完全配得上它的學術地位。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度確實令人印象深刻，它絕非一本入門級的科普讀物，而是直指該領域前沿的核心技術。我發現書中對那些看似成熟的經典算法的討論，也進行瞭非常深入的批判性分析，指齣瞭它們在特定應用場景下的局限性和潛在的數值穩定性問題。作者似乎對整個技術棧的優缺點瞭如指掌，並且毫不保留地將這些“內幕消息”分享給瞭讀者。我特彆關注瞭關於非綫性動力學係統分析的那幾個章節，那裏的數學工具運用得爐火純青，涉及到大量的張量代數和高維空間幾何的直觀解釋，這要求讀者必須具備紮實的數學基礎纔能跟上節奏。但即便如此，作者提供的每一個步驟都力求詳盡，沒有那種“讀者應該自己推導”的傲慢感。這本書的價值就在於，它不僅僅教你“如何做”，更教你“為什麼”要這麼做，以及在麵對新問題時“如何思考”一個更好的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實戰指導意義簡直是無與倫比，它成功地架設起瞭理論殿堂與工程實踐之間的橋梁。不同於純理論書籍隻停留在公式層麵，這本書大量篇幅用於討論如何將抽象的數學模型轉化為實際可運行的代碼和係統。我翻閱到關於參數估計和模型驗證的部分時，簡直是如獲至寶。作者不僅給齣瞭算法的僞代碼，還非常細緻地討論瞭在真實世界數據中可能遇到的噪聲、缺失值以及采樣頻率不均勻等“髒數據”問題如何影響最終結果，並提供瞭相應的魯棒性處理策略。更貼心的是，書的附錄中似乎還暗示瞭一些可以用於測試和驗證的公開數據集的引用，這為我們這些希望立即動手驗證學習成果的人提供瞭極大的便利。感覺作者在編寫時，始終將自己代入到一個需要解決實際工程難題的研究人員或工程師的角色，力求每一條建議都能直接落地生效。

評分☆☆☆☆☆

這本書的寫作風格極其嚴謹，簡直就是一本教科書級彆的範本，但它又不像某些傳統教材那樣枯燥乏味，而是巧妙地在學術的深度和可讀性之間找到瞭一個絕佳的平衡點。作者在闡述每一個核心概念時，都采用瞭層層遞進的邏輯結構，先從宏觀的背景介紹入手，然後逐步深入到具體的數學推導和算法細節。我最欣賞的是它對曆史脈絡的梳理，作者沒有生硬地堆砌公式，而是會穿插一些關於該理論是如何發展起來的背景故事和關鍵轉摺點，這使得整個學習過程充滿瞭“求知”的樂趣，而非僅僅是“記憶”。例如，在介紹某一濾波器的收斂性時，作者不僅給齣瞭證明，還用通俗的比喻來解釋為什麼這個收斂是必然的，這種教學上的智慧，是很多純粹的理論著作所不具備的。讀起來感覺就像是有一位經驗豐富的導師在耳邊耐心講解，每一個邏輯跳躍點都有清晰的注釋和解釋，讓人感覺思路始終是連貫且順暢的。