正版新书--盲源分离及其在混沌信号处理中的应用 王尔馥 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王尔馥 著

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• 盲源分离
• 混沌信号处理
• 信号处理
• 模式识别
• 自适应滤波
• 信息处理
• 通信工程
• 电子工程
• 机器学习
• 算法

店铺： 麦点文化图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115372949

商品编码：29339817077

包装：平装

出版时间：2015-04-01

基本信息

书名：盲源分离及其在混沌信号处理中的应用

定价：65.0元

作者：王尔馥

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2015-04-01

ISBN：9787115372949

字数：254000

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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1.反映相关领域的**研究进展；
　　2.科研工作的理想参考书；
　　3.注重理论基础知识和**研究成果之间的平衡；
　　4.先进性和实用性的统一。
　　5.本专著将盲源分离应用于混沌保密通信系统之中，融合多域联合分析方法，对混沌信号的时频域特性进行分析，深入挖潜其能量分布，找到区分于其他信号的特性，进而可以进行混沌背景下谐波信号的有效提取。
　　6.本专著所研究的在混沌背景下提取谐波信号不仅可以作为混沌保密通信系统的保密性检验手段，对于分析、侦查对方信号提高混沌保密通信系统的自身安全性也具有重要意义。

内容提要

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盲源分离是基于独立分量分析所构建的一类信号处理方法，外关于盲源分离技术的理论书籍均侧重于算法，而其应用研究和所能给出的实例大多集中在语音信号处理方面。鉴于盲源分离理论在诸多领域中具有广泛的应用前景，本书侧重结合多种变换域中的信号处理方法，将其余独立分量分析融合，并给出在无线多径系统以及保密通信领域中的典型应用，将近年来的研究成果集合成专著，供从事电子信息类专业的研究生及相关技术研发人员参考、学习。

目录

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作者介绍

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王尔馥 王尔馥（1980.6.12），女，哈尔滨工业大学获博士学位，现任黑龙江大学电子工程学院副教授，主要从事阵列信号处理、盲信号处理及混沌保密通信系统中的信号处理技术研究。

文摘

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序言

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《盲源分离及其在混沌信号处理中的应用》：探索未知信号的奥秘与混沌世界的解码 在信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据所包围，这些数据往往是混合在一起的，如同嘈杂的音乐会，我们很难分辨出其中单独的旋律。而我们所关注的信号，很多时候也隐藏在复杂的混合信号之中，等待着被“分离”出来。更令人着迷的是，这些信号中可能蕴含着混沌系统的内在规律，而混沌，正是自然界和许多复杂系统中普遍存在的现象。 第一部分：盲源分离（Blind Source Separation, BSS）——从混合信号中寻觅清晰的源泉 盲源分离，顾名思义，是一种在不知道任何关于混合过程和源信号的先验信息的情况下，将混合信号分解为各自独立源信号的技术。想象一下，你置身于一个嘈杂的房间，有数人同时在说话，你却只能听懂其中一个人的话，并且能够清楚地将他的声音与其他人区分开来。这就是盲源分离在现实生活中的一个形象比喻。 这一技术的核心挑战在于，“盲”。我们不知道原始信号是什么样子，也不知道它们是如何混合在一起的。常见的混合模型通常假设为线性混合，即每个观察到的混合信号是所有源信号的线性组合，并可能伴随着噪声。尽管如此，如何在没有任何先验知识的情况下，从这些混合信号中“猜出”原始的、独立的信号，并还原它们的真实“面貌”，无疑是一项艰巨的任务。 盲源分离的理论基础可以追溯到统计信号处理和信息论。其核心思想是利用源信号之间统计特性的差异。如果不同的源信号在统计上是独立的（例如，一个源信号是高斯分布的，而另一个是非高斯分布的；或者两个源信号的概率分布不同），那么我们就可以通过寻找一个“解混合”矩阵，将混合信号转化为近似独立的源信号。 主要算法流派的探索： 基于统计学的方法： 独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）： 这是盲源分离领域最著名、应用最广泛的方法之一。ICA的核心假设是，混合信号中的源信号在统计学上是相互独立的。它通过最大化源信号的非高斯性（或最小化互信息）来寻找一个解混合矩阵。例如，利用负熵最大化或峭度最大化等目标函数，ICA可以有效地从混合信号中分离出独立的成分。ICA在脑电图（EEG）信号处理、语音分离、图像去噪等领域有着广泛的应用。 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）与盲源分离的联系： PCA虽然主要用于降维和去相关，但它有时也可以作为BSS的预处理步骤，去除信号中的相关性，为后续的独立性分析打下基础。然而，PCA本身不能直接实现独立性分离，因为它的目标是最大化方差，而BSS的目标是最大化独立性。 最大熵方法： 利用最大熵原理，假设源信号具有最大的不确定性，从而在满足观测信号约束条件下找到最可能源信号。 基于信息论的方法： 互信息最小化： 目标是将解混合后的信号之间的互信息最小化，因为统计独立性是互信息为零的充分条件。 最大似然估计： 假设源信号的概率分布模型，然后通过最大化观察到的混合信号的似然函数来估计解混合矩阵。 基于时频分析的方法： 短时傅里叶变换（STFT）和维纳滤波： 在一些特定情况下，例如当源信号具有不同的时频特性时，可以通过在时频域进行分析和滤波来实现分离。 经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）： EMD是一种自适应的信号分解方法，可以将复杂的信号分解为一系列具有不同频率特性的“本征模态函数”（IMFs）。EMD在处理非线性、非平稳信号方面表现出色，其分解结果在一定程度上可以看作是信号的“分离”，尽管它不直接遵循统计独立性假设，但其有效性已被广泛验证。 基于机器学习和深度学习的方法： 深度神经网络（DNNs）： 近年来，深度学习技术在盲源分离领域取得了显著进展。循环神经网络（RNNs）、卷积神经网络（CNNs）和Transformer等模型能够学习到更复杂的混合模型和源信号特征，从而在各种实际应用中实现更优异的分离效果。例如，基于深度学习的语音分离（如Demucs、SepFormer等）已经达到了令人惊叹的性能。 自编码器（Autoencoders）： 自编码器可以被训练来学习信号的压缩表示，并进行重构。通过设计特定的网络结构和损失函数，自编码器可以被用于实现盲源分离。 盲源分离的应用场景： 盲源分离技术的应用范围非常广泛，几乎涵盖了所有需要从混合信号中提取有用信息的领域： 通信领域： 从嘈杂的通信信道中提取目标信号，提高通信质量。 生物医学工程： 脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）信号处理： 去除眼电、肌肉活动等伪迹，分离脑电信号中的不同活动区域。 心电图（ECG）信号处理： 分离胎儿心电信号和母体心电信号。 语音信号处理： “鸡尾酒会效应”——在嘈杂环境中分离出特定说话人的声音，语音增强，音乐源分离（例如，将歌曲中的人声、鼓点、吉他声等分离出来）。 图像处理： 图像去噪，从混合图像中分离出不同物体或层。 金融领域： 因子分析，从复杂的市场数据中识别独立的市场驱动因素。 地学领域： 从地震数据中分离出不同地质构造的信号。 第二部分：混沌信号处理——揭示无序中的规律 混沌，并非完全的随机，而是指发生在确定性非线性动力学系统中的一种貌似随机的运动状态。它具有以下几个关键特征： 对初值敏感（蝴蝶效应）： 即使是微小的初值差异，经过一段时间演化后，也会导致系统状态的巨大差异。 不可预测性（长期）： 由于对初值的高度敏感，混沌系统的长期演化行为是不可预测的。 确定性： 尽管表现出随机性，但混沌系统是由确定性的方程描述的，不存在内在的随机因素。 吸引子： 混沌系统在相空间中会收敛到一个称为“混沌吸引子”的区域，其形状往往具有分形结构。 混沌现象普遍存在于自然界和人类社会中，例如天气预报、水流湍急、股票市场波动、人口增长模型等。理解和处理混沌信号，对于我们深入认识和控制这些复杂系统至关重要。 混沌信号处理的核心挑战： 辨识混沌系统： 从观测到的时间序列数据中，判断其是否由一个混沌系统产生。 估计混沌系统的参数： 即使辨识出是混沌系统，如何准确地估计其动力学方程的参数也是一个难题。 预测混沌系统（短期）： 尽管长期不可预测，但混沌系统的短期预测是可能的，需要发展有效的预测算法。 控制混沌系统： 如何通过微小的干预来改变混沌系统的行为，例如将其引导到期望的状态。 从混沌信号中提取有用的信息： 混沌信号看似无序，但其内在的动力学规律可能蕴含着重要的信息。 混沌信号处理的关键技术： 相空间重构： 从单变量时间序列中重构出系统的多维相空间轨迹，这是分析混沌系统动力学特性的基础。常用的方法包括延迟嵌入法（Takens定理）。 Lyapunov指数计算： Lyapunov指数衡量了系统中相邻轨迹的分散速率。正的Lyapunov指数是混沌系统的标志。 分形维数计算： 混沌吸引子通常具有分形结构，计算其分形维数（如Hausdorff维数、盒维数）可以刻画其复杂性。 熵计算： 如Kolmogorov-Sinai熵，衡量了系统的不可预测性。 预测算法： 基于相空间重构的局部线性模型： 利用相空间中的邻近点来预测系统的未来状态。 神经网络预测： 利用RNN、LSTM等深度学习模型来学习混沌系统的动力学规律并进行预测。 控制算法： Ott-Grebogi-Yorke (OGY) 方法： 通过对系统施加微小的扰动来将混沌轨迹引导到附近的周期轨道上。 Proportion-Integral-Derivative (PID) 控制： 尽管是经典控制器，但在某些情况下也可用于混沌系统的控制。 第三部分：盲源分离在混沌信号处理中的应用——强强联合，解锁更深层的奥秘 将盲源分离和混沌信号处理这两个领域结合起来，能够极大地拓展我们对复杂系统的认知能力。在许多实际问题中，我们观测到的信号本身就可能同时具有混合信号和混沌系统的双重特性。 从混合混沌信号中分离出独立的混沌源： 想象一下，我们同时监测了多个相互作用但又独立的混沌系统，并且它们之间的信号发生了混合。利用盲源分离技术，我们可以将观测到的混合信号分解为各自独立的、源于不同混沌系统的信号。这样，我们就可以分别对每一个独立的混沌系统进行深入分析，理解其独特的动力学行为。 揭示混沌系统中隐藏的“源”： 有些混沌系统并非一个单一的整体，而是由多个相互作用的子系统构成。这些子系统之间的耦合可能导致复杂的混合效应，并且每个子系统可能本身就表现出混沌特性。通过盲源分离，我们可以尝试从整体观测到的混沌信号中，识别并分离出这些潜在的“混沌源”，从而理解它们各自的贡献和相互作用。 在混沌系统中应用信息论原理： 盲源分离的核心是最大化源信号的统计独立性。如果我们将混沌信号视为源信号，那么这种独立性分析可以帮助我们理解混沌系统内部不同子系统或不同自由度之间的耦合程度。通过分离出具有不同统计特性的混沌分量，我们可以更清晰地揭示系统的内在结构和信息流动。 处理更复杂的非线性系统： 许多现实世界中的非线性系统，如气候模型、经济系统、生物神经网络等，都可能表现出混沌行为，并且它们之间的相互作用会产生混合信号。盲源分离技术为我们提供了一个强大的工具，能够从这些复杂的混合信号中，提取出独立的、可供进一步混沌分析的子系统信号。 增强混沌信号的可解释性： 当一个复杂的混沌信号被分解成几个更简单的、统计上更独立的子信号后，我们就可以更有针对性地对每个子信号进行混沌特征分析（如Lyapunov指数、分形维数计算），从而提高混沌系统分析的可解释性和准确性。 展望与挑战： 盲源分离在混沌信号处理中的应用仍然是一个活跃的研究领域，面临着一些挑战： 混合模型的选择： 实际的混沌系统混合模型可能比简单的线性模型更复杂，可能是非线性的、时变的，甚至是结构性的。 统计独立性假设的局限性： 并非所有混沌系统的源信号都是统计独立的，有时它们之间可能存在更复杂的依赖关系。 计算复杂度： 结合了盲源分离和混沌分析的算法往往计算复杂度较高，尤其是在处理高维、长时序列数据时。 鲁棒性： 算法对噪声、模型误差以及源信号统计特性的变化需要有足够的鲁棒性。 然而，随着理论研究的不断深入和计算能力的飞速发展，盲源分离与混沌信号处理的融合必将为我们理解和操控复杂系统带来新的突破，揭示更多隐藏在“无序”表象下的规律与智慧。 这本书将带领读者深入探索盲源分离的核心理论与算法，并在此基础上，详细阐述如何将这些强大的技术应用于分析和理解各种混沌信号，从而帮助读者掌握从复杂、混合、看似无序的信号中提取清晰信息、揭示深层规律的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

这本书的光辉，如同一盏指路的明灯，照亮了混沌信号处理这个深邃而迷人的领域。初次翻阅，就被其严谨的理论框架和精巧的算法设计所吸引。作者以其深厚的学术功底，将抽象的数学概念娓娓道来，仿佛一幅徐徐展开的画卷，将盲源分离的奥秘层层揭示。尤其是在混沌信号处理这一前沿方向的应用探索，更是让人耳目一新。我一直对混沌系统在现实世界中的广泛存在及其复杂性感到好奇，而本书为我提供了一个全新的视角来理解和分析这些信号。从理论基础的建立，到各种盲源分离算法的推导与比较，再到最后在混沌信号处理场景下的具体实践，整本书的逻辑脉络清晰，过渡自然。阅读过程中，我仿佛置身于一个充满挑战的实验室，与作者一同探索着未知的边界。书中的案例分析和实验结果，都极具启发性，不仅加深了我对盲源分离技术本身的理解，更让我看到了其在天气预报、金融市场分析、甚至生物医学信号处理等众多领域巨大的潜在价值。对于有志于深入研究混沌信号处理的科研人员和学生而言，这本书无疑是一本不可多得的宝藏。它不仅提供了扎实的理论基础，更指明了前沿的研究方向，引领读者走向更广阔的学术天地。

评分☆☆☆☆☆

当我拿起这本书的时候，我被一种严谨而又充满活力的学术气息所包围。作者在每一个章节的编排上都力求做到尽善尽美，既有对基础概念的详尽阐述，又有对前沿算法的深入剖析。盲源分离，这个听起来有些“高深莫测”的术语，在作者的笔下变得触手可及。书中对于各种盲源分离算法的数学推导，都进行了非常细致的讲解，对于一些关键步骤，作者还会给出详细的解释和说明，这使得读者能够真正理解算法背后的逻辑，而不是仅仅停留在公式的层面。最让我感到兴奋的是，本书将理论与实践紧密结合，通过大量的仿真实验和案例分析，清晰地展示了盲源分离技术在混沌信号处理中的实际应用效果。这些例子非常有说服力，让我看到了理论知识转化为实际解决问题的强大力量。我特别留意了关于非线性盲源分离的部分，这对于处理复杂的混沌系统尤为重要。书中探讨的各种方法，如信息论方法、神经网络方法等，都为我们提供了解决问题的多样化途径。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一本引人入胜的科学探索指南，激励着我去思考、去实践，去发现更多隐藏在混沌信号中的精彩。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是一次与智者进行的深度对话。作者的文字功底可见一斑，行文流畅，逻辑清晰，仿佛能听到他在娓娓讲述一个关于“信号的秘密”的故事。盲源分离这个概念本身就充满了神秘感，而本书则以一种极其深入浅出的方式，将这个复杂的概念拆解开来，让我们能够一步步地理解其核心原理。特别是对于那些对数学公式感到畏惧的读者，这本书的友好度非常高。作者在解释复杂理论时，往往会辅以生动形象的比喻和直观的图示，使得原本枯燥的学术内容变得鲜活起来。我尤其喜欢书中关于独立成分分析（ICA）和主成分分析（PCA）的对比讲解，它们之间的异同点被阐述得非常透彻，让我对这两种主流的盲源分离方法有了更深刻的认识。而将其应用于混沌信号处理，更是将书中的价值推向了一个新的高度。混沌信号的非线性、不可预测性，使得传统的信号处理方法常常显得力不从心。而本书展示的盲源分离技术，则提供了一种全新的思路，能够有效地从混合信号中提取出原始的混沌分量，这对于深入理解混沌系统的行为机制具有重要意义。读完本书，我感觉自己对信号处理的理解上升到了一个新的层面，对混沌世界的探索也充满了更强的信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的震撼，犹如在一片迷雾中点亮了一盏灯。作者深厚的学术造诣和对研究的热情，在字里行间得到了淋漓尽致的体现。盲源分离，一个听起来就充满挑战的课题，在本书的引领下，逐渐展现出其内在的魅力。从基础概念的建立，到各种经典算法的推导与分析，再到对新兴算法的探讨，作者展现了对该领域全面而深入的理解。我特别喜欢书中对于不同盲源分离算法的比较分析，作者不仅指出了它们各自的优势和局限性，还对它们在特定应用场景下的表现进行了详细的阐述，这对于读者选择合适的算法非常有帮助。而将盲源分离技术应用于混沌信号处理，则更是这本书的亮点所在。混沌信号的内在复杂性和非线性特性，使得传统信号处理方法难以胜任，而盲源分离的引入，为我们提供了一种全新的视角和强大的工具，能够有效地从观测到的混合信号中提取出原始的混沌信号分量，这对于理解和预测混沌系统的行为具有至关重要的意义。这本书不仅为我提供了扎实的理论基础，更激发了我对混沌信号处理领域深入探索的兴趣，让我看到了前沿研究的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的印象非常深刻，它不仅仅是一本技术手册，更是一次关于信号智慧的启迪。作者以其独到的见解，将盲源分离这一复杂的技术，与混沌信号处理这一充满挑战的领域巧妙地融合在一起。从最初的理论铺垫，到各种算法的详细介绍，再到实际应用场景的探讨，整本书的内容层次分明，循序渐进。我尤其欣赏作者在解释算法原理时所展现出的清晰思维和逻辑严谨性，他能够将复杂的数学模型和抽象的概念，用一种易于理解的方式呈现出来，让读者在阅读过程中能够逐步建立起对盲源分离技术的全面认识。书中对于各种算法的优缺点分析，以及在不同场景下的适用性讨论，都为我们提供了宝贵的参考。而将这些技术应用于混沌信号处理，则更是让我看到了这项技术的巨大潜力。混沌信号的复杂性和不可预测性，常常让传统信号分析方法束手无策，而盲源分离的出现，为我们提供了一种全新的“解耦”思路，能够从混合信号中识别出独立的混沌源。我感觉，通过阅读这本书，我不仅掌握了一种强大的信号处理工具，更开启了一扇通往混沌世界更深层次理解的大门，对未来在该领域的研究充满了期待。