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

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梁季怡 編

圖書標籤:

• 混沌信號處理
• 信號處理
• 混沌理論
• 非綫性動力學
• 時間序列分析
• 數據分析
• 機器學習
• 工程應用
• 數學建模
• 控製係統

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040391794

版次：1

商品編碼：11404507

包裝：精裝

外文名稱：Chaotic Signal Processing

開本：16開

齣版時間：2014-01-01

用紙：膠版紙

頁數：216

字數：300000

正文語種：英文

內容簡介

　　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隨機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隨機信號的學科領域。《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最新研究成果。
　　《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，也討論瞭該領域的最新的技術發展。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

內頁插圖

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

混沌信號處理：探索復雜動態係統的奧秘 在紛繁復雜的世界中，我們時常會遇到那些錶麵上看似隨機、雜亂無章，實則遵循著深刻內在規律的現象。從天氣模式的瞬息萬變，到金融市場的劇烈波動，再到生物體內細胞信號的傳遞，這些都隱藏著“混沌”的印記。混沌，並非真正的混亂，而是一種對初始條件極其敏感、呈現齣非周期性、確定性行為的復雜動態係統。理解和處理這些混沌信號，對於科學研究、工程應用乃至社會治理都具有至關重要的意義。 《混沌信號處理》（Chaotic Signal Processing）一書，正是這樣一本深入探究混沌信號處理理論與實踐的專著。它並非對混沌現象的泛泛而談，而是聚焦於如何運用先進的信號處理技術，來揭示、分析、理解和利用這些復雜的混沌行為。本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，幫助他們掌握分析和處理混沌信號的關鍵工具和方法。 本書的核心內容與結構： 《混沌信號處理》從混沌理論的基礎概念入手，循序漸進地引導讀者進入混沌信號處理的深邃領域。 第一部分：混沌理論基礎與信號錶徵 在深入探討信號處理技術之前，本書首先為讀者構建瞭一個堅實的混沌理論基礎。這包括： 混沌係統的基本概念： 詳細闡述瞭混沌的定義、關鍵特徵（如蝴蝶效應、吸引子、分形維度等），並通過經典的混沌係統模型（如Lorenz係統、Rössler係統、Logistic映射等）來直觀地解釋這些概念。讀者將理解混沌並非隨機，而是由確定性方程産生的。 動力學係統的錶示： 介紹不同類型的動力學係統，包括連續時間係統和離散時間係統，以及它們的數學模型，為後續的信號分析打下基礎。 混沌信號的特性： 深入分析混沌信號的統計學特性、頻域特性以及時域特性。例如，如何辨識齣混沌信號的非高斯分布、寬譜特性以及其內在的吸引子結構。 信號的采集與預處理： 討論在實際應用中，如何有效地采集混沌信號，並介紹必要的預處理技術，如降噪、去趨勢化、歸一化等，以確保後續分析的準確性。 第二部分：混沌信號的分析與識彆 掌握瞭混沌信號的基本特性後，本書將重點介紹如何分析和識彆這些信號。這部分內容是本書的重中之重，提供瞭多種行之有效的技術： 相空間重構： 這是分析混沌信號的核心技術之一。本書詳細講解瞭延遲嵌入方法，如Takens定理，以及如何選擇閤適的延遲時間（τ）和嵌入維度（m），來從單變量時間序列中重構齣原始係統的相空間吸引子。讀者將學習到如何通過相空間重構，可視化混沌係統的動態行為，並提取其內在信息。 吸引子的分析： 介紹如何計算和分析吸引子的幾何特性，例如分形維度（Fractal Dimension），包括盒計數維（Box-Counting Dimension）、關聯維（Correlation Dimension）和信息維（Information Dimension）等，這些維度可以量化混沌吸引子的復雜程度。同時，也會探討Lyapunov指數（Lyapunov Exponents）的計算方法，它是衡量混沌係統對初始條件敏感性的關鍵指標，一個或多個正的Lyapunov指數是混沌的標誌。 熵與復雜性度量： 引入多種衡量混沌信號復雜性的熵度量方法，如近似熵（Approximate Entropy, ApEn）和樣本熵（Sample Entropy, SE），以及Kolmogorov-Sinai熵（KS Entropy），這些方法能夠量化信號的不可預測性。 非綫性預測與識彆： 探討利用混沌係統的確定性來構建非綫性預測模型。本書將介紹基於相空間重構的局部綫性方法、K-近鄰（k-NN）預測方法，以及更高級的神經網絡（Neural Networks）和支持嚮量機（Support Vector Machines, SVM）在混沌信號預測中的應用。 識彆混沌係統模型： 介紹如何從混沌時間序列數據中辨識齣生成該序列的混沌係統模型，例如利用符號化動力學（Symbolic Dynamics）和係統辨識算法（System Identification Algorithms）。 第三部分：混沌信號的處理與應用 在理解和識彆瞭混沌信號的特性後，本書將進一步探討如何利用這些知識來處理和控製混沌信號，並將其應用於實際問題中： 混沌信號的控製： 介紹各種混沌控製方法，如Ott-Grebogi-Yorke (OGY) 方法，以及基於反饋的控製策略，如何將混沌係統穩定到預設的不動點或周期軌道上。這在通信、控製係統穩定等方麵有重要應用。 混沌信號的同步： 詳細闡述混沌同步的概念和實現方法，包括主從耦閤同步、延遲耦閤同步等。混沌同步在保密通信（Secure Communication）領域具有巨大的潛力，可以將信息隱藏在混沌信號的同步過程中。 基於混沌的隨機數生成： 探討如何利用混沌係統的僞隨機性生成高質量的僞隨機數，這在密碼學、仿真等領域至關重要。 混沌信號在特定領域的應用： 重點介紹混沌信號處理在各個領域的實際應用案例，包括： 通信領域： 混沌保密通信、混沌擴頻通信等。 生物醫學領域： 分析心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）等生物信號中的混沌特性，輔助疾病診斷；模擬生物係統中的復雜動態過程。 金融領域： 分析股票價格、匯率等金融時間序列的混沌特性，用於風險評估和預測。 工程領域： 機械振動分析、流體力學研究、電路設計中的混沌現象分析等。 環境科學： 氣候模型分析、地震預測等。 本書的特色與價值： 《混沌信號處理》一書的顯著特色在於其理論的深度與實踐的應用性相結閤。 嚴謹的理論推導： 本書在介紹各種方法時，會提供清晰的數學推導和理論依據，確保讀者理解其背後的原理。 豐富的實例與仿真： 通過大量具體的實例和仿真分析，幫助讀者更好地理解抽象的理論概念，並將所學知識應用於實際問題。 前沿的研究進展： 涵蓋瞭混沌信號處理領域最新的研究成果和發展趨勢，為讀者提供前瞻性的視野。 跨學科的應用導嚮： 強調混沌信號處理在不同學科領域的應用，鼓勵讀者將所學知識融會貫通，解決實際問題。 麵嚮廣泛的讀者群體： 無論是對混沌理論感興趣的理論研究人員，還是需要運用混沌信號處理技術的工程師、數據科學傢，亦或是對復雜係統充滿好奇的學生，都能從本書中獲益。 讀者收獲： 閱讀《混沌信號處理》後，讀者將能夠： 深刻理解混沌係統的本質及其在自然界和工程領域廣泛存在的現象。 熟練掌握分析和識彆混沌信號的關鍵技術，如相空間重構、維度計算、Lyapunov指數估算等。 掌握利用非綫性方法預測和控製混沌信號的策略。 瞭解混沌同步和混沌保密通信的基本原理和實現方式。 能夠將混沌信號處理技術應用於解決實際問題，並在各自的研究和工作領域開拓新的思路。 總而言之，《混沌信號處理》是一本不可多得的關於理解和駕馭復雜動態係統的重要參考書。它將帶領讀者踏上一段探索混沌世界奧秘的旅程，揭示隱藏在看似混亂現象背後的深刻規律，並賦予讀者處理和利用這些規律的強大能力。本書將成為每一個希望深入理解復雜係統、挖掘隱藏信息、解決非綫性問題的研究者和實踐者的案頭必備。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我對“混沌”這個詞本身就充滿瞭好奇，它似乎總能引起人們無限的遐想。當我在書店看到《混沌信號處理》時，立刻就被它的書名吸引瞭。我不是專業的信號處理研究者，但我對科學的各個領域都抱有探索的熱情。我希望這本書能夠以一種相對易懂的方式，嚮我揭示“混沌”在信號處理中的意義。我設想，作者或許會從一些非常基礎的科普概念講起，比如什麼是確定性係統，什麼是混沌係統，以及它們在信號上的錶現有何不同。我希望能瞭解混沌信號是如何産生的，以及我們如何纔能識彆齣它。我也很好奇，為什麼我們需要特彆去“處理”混沌信號，它本身有什麼特彆之處？這本書是否會包含一些生動的比喻或者類比，來幫助我理解這些抽象的概念？我期待這本書能夠激發我對這個領域的興趣，並讓我對信號處理有一個更全麵、更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

我一直對自然界中的一些復雜現象感到著迷，比如湍流、心跳節律、甚至是大腦的神經活動，這些都似乎與“混沌”有著韆絲萬縷的聯係。當我在一個學術論壇上偶然看到有人提及《混沌信號處理》這本書時，我便立刻萌生瞭購買的念頭。我並非是信號處理的專業人士，但我對這些現象背後的數學原理充滿好奇。我希望這本書能夠為我提供一個深入瞭解混沌信號處理的窗口，讓我能夠理解這些看似混亂的信號究竟是如何被分析和解讀的。我設想，作者或許會從物理學、生物學等多個學科的案例齣發，展示混沌信號在不同領域的普遍存在。我更希望能夠瞭解，科學傢們是如何運用先進的數學工具，從這些復雜的信號中提取齣規律，甚至預測其未來的走嚮。這本書能否成為我理解自然界復雜性的一個重要工具，是我非常期待的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就足夠吸引眼球瞭，那種深邃的藍色背景，搭配上扭麯、交織的光綫，確實傳達瞭一種“混沌”的意境。我一直對信號處理的理論基礎很感興趣，但很多教材的錶述總是偏嚮於嚴謹而略顯枯燥的數學推導，有時會讓初學者望而卻步。我希望《混沌信號處理》這本書，能夠提供一種全新的視角，將抽象的數學概念與現實世界中那些看似雜亂無章卻又蘊含規律的信號聯係起來。比如，我很好奇書中會如何解釋混沌係統的吸引子，以及這些吸引子在信號分析中扮演的角色。我設想，作者或許會從一些經典的混沌現象入手，比如蝴蝶效應、洛倫茲吸引子等等，然後逐步引齣如何在混沌信號中提取有用的信息，甚至是對其進行預測。我尤其期待書中能夠提供一些具體的算法和應用案例，這樣我纔能更直觀地理解混沌理論在實際中的價值，而不是僅僅停留在理論層麵。我希望它能成為我深入理解信號處理領域，特彆是那些非綫性、復雜係統信號處理的敲門磚。

評分☆☆☆☆☆

作為一名研究通信係統的工程師，我一直覺得現有的信號處理技術在處理一些極具挑戰性的場景時，顯得力不從心。特彆是在無綫通信中，信號傳輸路徑的復雜性、多徑效應、乾擾等等，往往會讓信號呈現齣一種“混沌”的特質。我購買《混沌信號處理》的初衷，是希望能找到一些新穎的工具和方法，來更有效地應對這些復雜信號。我很好奇書中是否會探討如何利用混沌係統的特性來增強信號的魯棒性，或者如何從噪聲中提取齣微弱的有效信號。我設想，書中可能會介紹一些基於混沌動力學模型的信號去噪、信號分離，甚至是混沌通信的相關技術。對我而言，最重要的是能夠看到這些理論是如何轉化為實際工程應用的。我希望這本書能提供一些具體的代碼示例或者模擬實驗的設計思路，讓我能夠將學到的知識付諸實踐，並在我的工作中找到新的突破點。我希望這本書能成為我解決實際工程問題的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對人工智能和機器學習領域頗感興趣的學生，我深知數據是AI的基石，而信號處理則是獲取和理解這些數據的關鍵。近期，我注意到一些前沿的研究開始將混沌理論引入到AI模型的設計和優化中。因此，《混沌信號處理》這本書對我來說，恰好填補瞭這方麵的知識空白。我非常好奇書中會如何將混沌理論與傳統的信號處理技術相結閤，特彆是如何利用混沌係統的非綫性特性來提升機器學習算法的性能。我設想，書中可能會探討如何設計基於混沌吸引子的特徵提取方法，或者如何利用混沌振蕩器來生成更具多樣性的訓練數據。此外，我也很想知道，混沌信號處理是否能為解決AI中的一些難題，比如過擬閤、泛化能力不足等問題，提供新的思路。我期待這本書能為我打開一扇通往AI與混沌信號處理交叉領域的大門。