盲源分離及其在混沌信號處理中的應用 王爾馥 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王爾馥 著

圖書標籤:

• 盲源分離
• 混沌信號處理
• 信號處理
• 模式識彆
• 自適應濾波
• 信息處理
• 機器學習
• 通信工程
• 數字信號處理
• 優化算法

店鋪： 北京群洲文化專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115372949

商品編碼：29351870106

包裝：平裝

齣版時間：2015-04-01

基本信息

書名：盲源分離及其在混沌信號處理中的應用

定價：65.0元

作者：王爾馥

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2015-04-01

ISBN：9787115372949

字數：254000

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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1.反映相關領域的**研究進展；
　　2.科研工作的理想參考書；
　　3.注重理論基礎知識和**研究成果之間的平衡；
　　4.先進性和實用性的統一。
　　5.本專著將盲源分離應用於混沌保密通信係統之中，融閤多域聯閤分析方法，對混沌信號的時頻域特性進行分析，深入挖潛其能量分布，找到區分於其他信號的特性，進而可以進行混沌背景下諧波信號的有效提取。
　　6.本專著所研究的在混沌背景下提取諧波信號不僅可以作為混沌保密通信係統的保密性檢驗手段，對於分析、偵查對方信號提高混沌保密通信係統的自身安全性也具有重要意義。

內容提要

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盲源分離是基於獨立分量分析所構建的一類信號處理方法，外關於盲源分離技術的理論書籍均側重於算法，而其應用研究和所能給齣的實例大多集中在語音信號處理方麵。鑒於盲源分離理論在諸多領域中具有廣泛的應用前景，本書側重結閤多種變換域中的信號處理方法，將其餘獨立分量分析融閤，並給齣在無綫多徑係統以及保密通信領域中的典型應用，將近年來的研究成果集閤成專著，供從事電子信息類專業的研究生及相關技術研發人員參考、學習。

目錄

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作者介紹

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王爾馥 王爾馥（1980.6.12），女，哈爾濱工業大學獲博士學位，現任黑龍江大學電子工程學院副教授，主要從事陣列信號處理、盲信號處理及混沌保密通信係統中的信號處理技術研究。

文摘

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序言

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《盲源分離及其在混沌信號處理中的應用》 內容簡介 本書深入探討瞭盲源分離（Blind Source Separation, BSS）的核心理論、關鍵算法以及其在復雜多變的混沌信號處理領域的重要應用。全書以嚴謹的學術視角，結閤前沿的研究成果，旨在為讀者提供一個全麵而深入的理解框架，幫助科研人員、工程師和學生掌握盲源分離技術，並將其有效地應用於分析和理解混沌係統産生的復雜信號。 第一部分：盲源分離理論基礎 本部分奠定瞭盲源分離研究的堅實理論基礎，從最基本的概念入手，逐步深入到復雜模型和數學原理。 第一章：盲源分離引論 1.1 什麼是盲源分離？ 本章首先界定盲源分離問題，闡述其核心目標：在不瞭解原始信號特性（“盲”）的情況下，從觀測到的混閤信號中恢復齣原始的獨立信號源。我們將通過直觀的例子，如雞尾酒會問題，來生動地說明BSS的應用場景和挑戰。 詳細介紹BSS問題的數學模型，即混閤模型（例如，綫性瞬時混閤模型），並分析其基本假設，如信號源的統計獨立性、混閤矩陣的性質等。 討論BSS研究的曆史沿革和重要裏程碑，追溯該技術的發展脈絡，使其與早期信號處理技術（如主成分分析、因子分析）進行對比，突齣BSS的獨特性。 概述BSS在各個領域的潛在應用，包括音頻信號處理、生物醫學信號分析、通信係統、圖像處理等，激發讀者對該領域深入研究的興趣。 1.2 盲源分離的數學框架 本章深入探討BSS問題背後的數學原理，重點是統計信號處理和信息論。 詳細講解信號源的統計獨立性假設，並探討如何通過非高斯性、互信息最小化等原則來度量和利用信號的獨立性。 引入信息論中的關鍵概念，如熵、互信息、KL散度等，解釋它們在BSS算法設計中的作用。 分析混閤模型中的關鍵因素，如混閤矩陣的未知性和奇異性，以及如何通過信號的統計特性來估計這些未知參數。 討論BSS問題的識彆性問題（identifiability），即在何種條件下可以唯一地恢復齣原始信號，以及存在哪些固有的局限性（如尺度和相位的不確定性）。 介紹幾種基礎的BSS模型，包括綫性瞬時混閤模型、綫性捲積混閤模型以及非綫性混閤模型，並分析它們各自的適用範圍和挑戰。 1.3 信號源的統計特性 本章聚焦於BSS算法設計所依賴的信號源統計特性。 詳細闡述高斯分布和非高斯分布的差異，以及為何利用信號的非高斯性是BSS成功的關鍵。 介紹中心化、白化等預處理步驟，以及它們在簡化BSS問題中的作用。 深入探討二階統計量（如協方差矩陣）和高階統計量（如三階、四階纍積量）的性質，以及它們在不同BSS算法中的應用。 介紹獨立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）的基本思想，重點是利用信號的獨立性而不是僅僅是相關性來分離信號。 探討其他重要的統計特性，如峭度（kurtosis）、偏度（skewness）等，以及它們在衡量非高斯性方麵的應用。 第二部分：盲源分離關鍵算法 本部分是本書的核心技術篇，詳細介紹各種主流的盲源分離算法，從經典的基於二階統計量的算法到先進的基於高階統計量和信息論的算法。 第二章：基於二階統計量的盲源分離算法 2.1 白化預處理 本章首先介紹白化（Whitening）技術，這是許多BSS算法的重要預處理步驟。 詳細解釋白化的概念，即通過綫性變換使信號的各分量不相關且方差為1。 介紹兩種主要的白化方法：主成分分析（PCA）和ZCA白化，並分析它們的數學推導和實現細節。 討論白化在消除信號間的相關性、降低數據維度、簡化後續分離步驟方麵的作用。 分析白化過程中的潛在問題，如對噪聲的敏感性以及可能的信息損失。 2.2 因子分析（Factor Analysis, FA） 本章介紹因子分析模型，將其視為一種特殊的BSS方法。 闡述因子分析的基本思想，即將觀測到的變量錶示為潛在的、不可觀測的因子（即源信號）的綫性組閤。 詳細介紹因子分析模型的數學錶示和參數估計方法，如最大似然估計。 討論因子分析的局限性，例如它假設源信號是高斯的，並且在識彆性方麵存在一些限製。 對比因子分析與PCA，突齣它們之間的聯係和區彆。 2.3 最小均方誤差（Minimum Mean Square Error, MMSE）估計 本章探討基於MMSE準則的BSS方法。 介紹MMSE估計在信號恢復問題中的基本原理，以及如何將其應用於BSS。 推導基於MMSE的解，並分析其與最小二乘法的關係。 討論MMSE方法在處理噪聲信號和非完全混閤情況下的優勢。 分析MMSE估計的局限性，例如它通常需要對源信號的統計特性有所瞭解。 2.4 信號源分離的其他二階統計量方法 本章介紹其他利用二階統計量的BSS算法，如最大相關性分析（Maximum Correlation Analysis）。 解釋最大相關性分析的核心思想，即尋找一組解混閤矩陣，使得分離齣的信號之間互相關性最小。 探討基於協方差矩陣對角化等技術求解的方法。 分析這些方法對信號源統計特性的依賴程度，以及它們在實際應用中的適用場景。 第三章：基於高階統計量的盲源分離算法 3.1 高階統計量的概念與性質 本章詳細介紹高階統計量，這是BSS算法的核心工具，尤其是對於非高斯信號。 定義並推導三階、四階以及更高階纍積量（cumulants），如偏度（skewness）和峭度（kurtosis）。 闡述高階統計量剋服瞭二階統計量無法區分高斯信號的局限性。 分析高階統計量在衡量信號非高斯性、刻畫信號結構方麵的作用。 討論高階統計量的計算方法和對噪聲的敏感性。 3.2 FastICA算法 本章重點介紹FastICA算法，這是目前最流行和廣泛使用的ICA算法之一。 詳細介紹FastICA的數學原理，包括其優化目標（例如，最大化非高斯性）以及迭代更新規則。 闡述FastICA的核心步驟，如中心化、白化、以及利用FastICA迭代過程進行解混閤。 討論FastICA的各種改進版本，以提高其收斂速度和魯棒性。 分析FastICA在實際應用中的性能和局限性，例如對參數的選擇和初始化的敏感性。 3.3 JADE算法 本章介紹Joint Approximate Diagonalization of Eigenmatrices (JADE) 算法。 闡述JADE算法的核心思想，即同時對多個高階統計量矩陣進行近似對角化，以找到最優的解混閤矩陣。 詳細介紹JADE算法的數學推導和計算步驟。 對比JADE算法與FastICA算法的優缺點，例如JADE在某些情況下可能具有更好的魯棒性。 分析JADE算法在處理實際信號時的錶現。 3.4 其他高階統計量算法 本章介紹基於其他高階統計量原則的BSS算法，如Infomax算法。 詳細闡述Infomax算法，基於信息論原則，旨在最大化分離信號的聯閤熵（或者最小化它們的互信息）。 討論基於互信息最小化的BSS方法，以及它們與Infomax算法的關係。 分析這些算法在不同場景下的適用性和性能。 第四章：基於信息論的盲源分離算法 4.1 互信息（Mutual Information, MI） 本章深入探討信息論在BSS中的應用，首先聚焦於互信息。 定義互信息的概念，並解釋其在度量兩個隨機變量之間統計依賴性上的作用。 闡述BSS問題的目標可以通過最小化分離後信號之間的互信息來實現。 討論互信息的估計方法，包括基於概率密度函數估計和非參數估計。 分析利用互信息進行BSS的優勢和挑戰。 4.2 KL散度（Kullback-Leibler Divergence） 本章介紹KL散度，又稱相對熵，在BSS中的應用。 定義KL散度的概念，並解釋其在度量兩個概率分布之間差異上的作用。 闡述BSS問題可以轉化為最小化分離信號聯閤概率分布與獨立信號聯閤概率分布之間的KL散度。 討論KL散度在優化目標函數中的應用，以及相應的算法設計。 4.3 概率模型和貝葉斯方法 本章介紹利用概率模型和貝葉斯方法進行BSS。 闡述如何將BSS問題構建成一個概率模型，例如假設源信號服從特定的概率分布。 介紹貝葉斯框架下的BSS方法，包括如何利用先驗信息和似然函數進行推斷。 討論馬爾可夫鏈濛特卡羅（MCMC）等采樣方法在貝葉斯BSS中的應用。 分析概率模型和貝葉斯方法在處理不確定性和估計參數方麵的優勢。 4.4 其他信息論方法 本章介紹其他基於信息論的BSS算法，如最大熵原理的應用。 探討基於信息瓶頸（Information Bottleneck）原理的BSS方法。 分析這些信息論方法在理論上的嚴謹性和在實際應用中的靈活性。 第三部分：盲源分離在混沌信號處理中的應用 本部分將理論知識付諸實踐，重點探討盲源分離技術如何有效地應用於分析和理解復雜的混沌信號。 第五章：混沌信號的特性與挑戰 5.1 什麼是混沌信號？ 本章首先介紹混沌信號的基本概念，闡述其與隨機信號和確定性信號的區彆。 詳細解釋混沌係統的敏感性（蝴蝶效應），以及它如何導緻混沌信號的不可預測性。 分析混沌信號的幾個關鍵特徵：確定性、不可預測性、吸引子、分形結構、非周期性等。 討論混沌信號的來源，如氣候模型、流體動力學、電路振蕩器、生物係統等。 5.2 混沌信號分析的挑戰 本章闡述在混沌信號處理中遇到的主要挑戰。 強調混沌信號的非綫性和非平穩性，這使得傳統的綫性信號處理方法失效。 討論混沌信號的混閤問題，即多個混沌源信號可能以復雜的方式混閤在一起，難以直接觀測。 分析混沌信號中可能存在的噪聲和測量誤差，以及它們對分析過程的影響。 介紹傳統混沌信號分析方法（如Lyapunov指數、關聯維數）的局限性，以及BSS技術如何彌補這些不足。 5.3 混沌信號的測量與錶示 本章介紹混沌信號的獲取和錶示方法。 討論混沌信號的采集係統和傳感器選擇。 介紹時間延遲嵌入（Time-Delay Embedding）技術，用於從單變量時間序列重構混沌係統的相空間。 討論相空間重構的關鍵參數（如嵌入維數、延遲時間）的選擇。 分析不同錶示方法（如相空間軌跡、Poincaré截麵）在理解混沌動力學中的作用。 第六章：基於BSS的混沌信號混閤模型 6.1 綫性混閤模型在混沌信號中的應用 本章探討綫性混閤模型在處理某些混沌信號混閤場景下的適用性。 分析在哪些情況下，混沌信號的混閤可以近似地認為是綫性的。 舉例說明，如多個獨立振蕩器信號疊加的情況。 討論在這種情況下，如何利用前麵介紹的綫性BSS算法來分離混沌源信號。 分析綫性模型的局限性，當混閤過程本身是非綫性時，該模型可能失效。 6.2 非綫性混閤模型與BSS 本章深入探討更普遍的非綫性混閤模型在混沌信號處理中的應用。 詳細介紹非綫性混閤模型，即觀測到的信號是源信號的非綫性函數。 分析非綫性混閤模型在描述真實世界混沌係統混閤時的普遍性。 介紹針對非綫性混閤模型的BSS方法，包括基於神經網絡、核方法和流形學習的技術。 討論如何利用機器學習技術來學習非綫性混閤映射，並從中恢復源信號。 6.3 動態係統中的BSS 本章將BSS與動態係統理論相結閤。 探討源信號本身是動態演化的，並且它們的混閤過程也可能與時間相關。 介紹基於狀態空間錶示的BSS方法，適用於處理具有復雜動力學特性的源信號。 討論如何利用時間序列分析技術來輔助BSS，例如通過預測模型來提取信號的動態信息。 第七章：BSS在混沌信號源分離的具體應用 7.1 混沌振蕩器信號的分離 本章聚焦於混沌振蕩器信號的分離實例。 介紹不同類型的混沌振蕩器，如Lorenz係統、Rössler係統等。 構建包含多個相互耦閤或獨立混沌振蕩器信號的混閤場景。 應用所學的BSS算法（如FastICA、JADE）來分離觀測到的混閤信號，並重構齣各個混沌振蕩器的原始信號。 通過Lyapunov指數、相空間重構等方法來驗證分離效果，分析源信號的動力學特性。 7.2 生物醫學混沌信號的分析 本章探討BSS在生物醫學領域的應用，特彆是處理受混沌動力學影響的信號。 例如，分析心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）等信號中可能存在的混沌成分。 將BSS應用於從混閤的生物信號中分離齣特定來源的混沌信號，如分離齣不同腦區活動産生的信號。 討論BSS如何幫助理解疾病狀態下的混沌動力學變化。 分析BSS在排除乾擾信號、增強目標信號方麵的作用。 7.3 其他混沌係統信號的處理 本章拓展BSS在其他混沌信號處理領域的應用。 例如，應用於氣候學、天文學、通信係統中的混沌信號。 分析在這些領域中，BSS如何幫助識彆和分離潛在的混沌源。 探討BSS在噪聲抑製、信號增強、模式識彆等方麵的作用。 第八章：BSS在混沌信號動力學特性分析中的應用 8.1 源信號動力學特性的估計 本章探討在分離齣源信號後，如何利用BSS結果來分析其動力學特性。 在重構齣獨立的源信號時間序列後，應用傳統的混沌分析方法（如Lyapunov指數、關聯維數、熵率）來量化其混沌程度。 對比不同分離算法對源信號動力學特性估計準確性的影響。 分析BSS如何有助於識彆隱藏在混閤信號中的混沌動態。 8.2 混沌係統狀態的識彆 本章討論BSS在識彆混沌係統狀態方麵的作用。 例如，在多個混閤的混沌係統中，BSS可以幫助區分和識彆齣特定係統的狀態。 分析BSS如何用於模式識彆和分類，將不同狀態的混沌信號區分開來。 探討BSS在理解復雜動力學係統的演化規律方麵的潛力。 8.3 混沌信號的時頻分析與BSS 本章結閤時頻分析技術與BSS。 混沌信號通常具有復雜的時頻分布，傳統的BSS方法可能難以處理。 介紹將時頻分析與BSS相結閤的方法，例如在時頻域進行信號分離。 分析這種結閤方法如何更好地揭示混沌信號的瞬態特徵和演化模式。 附錄 附錄A：常用數學工具迴顧 綫性代數基礎（矩陣運算、特徵值與特徵嚮量） 概率論與數理統計基礎（概率密度函數、期望、方差、協方差、纍積量） 信息論基礎（熵、互信息、KL散度） 附錄B：典型混沌信號數據集示例 提供一些用於測試BSS算法的典型混沌信號數據集的生成方法或下載鏈接。 附錄C： MATLAB/Python 算法實現示例 提供一些基於MATLAB或Python的BSS算法實現代碼片段，方便讀者實踐。 參考文獻 列齣本書引用的重要文獻，包括經典理論著作、 seminal 論文以及最新的研究進展。 索引 提供詳細的術語索引，方便讀者查閱。 本書內容全麵，結構清晰，從理論到實踐，層層遞進，力求為讀者提供一個深入、係統、實用的學習資源。無論您是初學者還是有經驗的研究者，都能從中獲得寶貴的知識和啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格非常具有啓發性，它沒有采用那種生硬的、命令式的口吻，而是用一種探討和追問的方式引導讀者思考。在闡述復雜的模型時，作者常常會穿插一些曆史背景或者實際工程中的案例來佐證觀點，這極大地增強瞭內容的生動性和說服力。我尤其喜歡它在章節末尾設置的“思考題”或“延伸閱讀建議”，它們仿佛是為熱衷鑽研的讀者準備的“彩蛋”，總能在我以為理解透徹時，又發現新的探索方嚮。這使得閱讀過程變成瞭一種積極主動的知識建構過程，而不是被動的接受信息。這種互動式的體驗，對於學術研究人員來說是極為珍貴的。它不僅僅是知識的傳遞，更像是思維火花的碰撞，讓人感覺作者本人就在旁邊，隨時準備與你一同探討如何優化現有方法，或者提齣下一個創新點。

評分☆☆☆☆☆

內容上，這本書的深度和廣度都超齣瞭我的預期。它沒有滿足於停留在錶麵概念的介紹，而是紮實地剖析瞭核心算法背後的數學原理和物理意義。特彆是對不同分離方法的對比分析，觀點獨到且論據充分，使得讀者能夠清晰地辨識齣每種方法的適用場景和局限性。我特彆關注瞭其中關於高維數據處理的部分，作者的論述不僅包含瞭經典的處理框架，還引入瞭一些最新的研究進展，顯示齣作者對領域前沿的敏銳洞察力。閱讀過程中，我不得不頻繁地查閱相關的數學參考資料，這雖然增加瞭閱讀的難度，但也充分證明瞭作者對細節的把控是多麼的精確和負責。這種不迴避復雜性的勇氣，正是優秀專業著作的標誌。對於那些渴望真正掌握底層邏輯，而非僅僅停留在“會用”層麵的專業人士而言，這本書無疑是案頭必備的參考書目，它提供瞭一種深入理解問題的視角，遠非網絡上的零散資料可以比擬。

評分☆☆☆☆☆

總體而言，這本書給我的印象是：它超越瞭某一特定領域工具書的範疇，具有更深層次的學術價值。作者的文字功底深厚，使得即便是涉及高度抽象的概念，也能被清晰地梳理和錶達齣來，這種駕馭復雜語言的能力令人敬佩。它更像是一部關於“如何進行科學分析和問題拆解”的哲學著作，隻不過載體是信號處理的特定領域。我發現，閱讀它不僅提升瞭我在特定技術棧上的能力，更重要的是，它訓練瞭我的邏輯推理能力和對“係統性錯誤”的預判能力。對於那些希望在這個領域建立自己獨特見解的讀者而言，這本書提供瞭一個強大的、可供挑戰和超越的基準綫。它不是終點，而是通往更高層次研究的堅實階梯，讓人讀後意猶未盡，並期待作者未來能帶來更多精品。

評分☆☆☆☆☆

從實踐應用的視角來看，這本書的價值體現在其詳盡的步驟分解和代碼實現思路的描述上。雖然它主要側重理論探討，但每一次理論的推導完成之後，總能看到清晰的橋梁連接到實際操作層麵。對於我們這些需要在實驗室或工程環境中實現這些算法的人來說，這種理論與實踐的無縫銜接至關重要。它避免瞭讀者在理論學成後，麵對實際數據束手無策的窘境。書中對參數選擇的敏感性分析部分尤為精彩，它揭示瞭許多在教科書中常常被忽略的“魔鬼細節”。這些細節往往決定瞭一個算法在真實世界中是成功還是失敗。讀完相關章節後，我感覺自己對未來在處理真實世界數據時可能遇到的各種“陷阱”有瞭更充分的心理準備和應對策略。這本書為我們提供瞭一個堅實的工程化基礎，值得反復查閱和實踐。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計非常吸引人，從封麵到內頁的排版都透露著一種嚴謹而又不失藝術性的氣息。紙張的質感也很好，拿在手裏沉甸甸的，讓人感覺這是一本用心製作的專業書籍。尤其是目錄部分的清晰度和邏輯性，讓人對即將展開的內容充滿瞭期待。作者在結構上的安排非常巧妙，層層遞進，從基礎理論的鋪墊到具體應用的深入探討，每一步都銜接得自然流暢。初讀時，就被那種對知識體係的宏大把握力所摺服。它不像一些純粹的教科書那樣枯燥乏味，而是更像一位經驗豐富的導師，娓娓道來，引導讀者逐步深入到復雜的領域中去。對於需要快速構建知識框架的初學者來說，這本書提供的路綫圖無疑是寶貴的。我個人很欣賞這種在嚴謹性與可讀性之間找到微妙平衡的寫作手法，它讓原本艱深的課題變得可以親近，激發瞭我們探索更深層次問題的熱情。這不僅僅是一本工具書，更像是一次係統的思維訓練。