混沌信号处理 (Chaotic Signal Processing)(英文版) 97870 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Henry Leung 著

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• 时频分析
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• 模式识别
• 控制系统

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040391794

商品编码：29636356761

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)

定价：69.00元

售价：46.2元,便宜22.8元,折扣66

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

编辑推荐

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内容提要

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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

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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

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文摘

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序言

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宇宙的低语与自然的韵律：探索复杂系统中的秩序与无序 这是一本关于理解我们周围世界隐藏运行机制的引人入胜的旅程。 在这个高度互联、瞬息万变的时代，我们常常面临着看似杂乱无章、难以预测的现象。从湍急的河流中飞溅的水花，到股市瞬息万变的波动；从大脑中神经元的放电模式，到行星围绕恒星的复杂轨道；从天气系统错综复杂的演变，到生物体内微妙的信号传递——这些看似随机的事件背后，往往隐藏着深刻的规律和精妙的结构。 本书将带领读者深入探索这些看似混沌的现象，揭示隐藏在无序表象之下的秩序。我们不会止步于表面现象的描述，而是会深入挖掘其内在的动力学原理，理解其生成机制，并探索预测与控制的可能性。我们将踏上一段跨越物理、化学、生物、工程、经济等多个学科的知识探索之旅，用全新的视角审视我们所处的世界。 第一部分：混沌的诞生：从确定性到非线性 我们将从混沌理论的基石——非线性动力学开始。理解线性和非线性系统的本质区别是理解混沌的关键。线性系统如同被精确测量过的轨道，其行为可以被简单地外推和预测。然而，现实世界中绝大多数的系统都是非线性的，微小的初始扰动经过放大，最终可能导致完全不同的结果。我们将通过生动的例子，例如蝴蝶效应，来直观地展示这种敏感性。 接着，我们将深入探讨吸引子的概念。在动力学系统中，吸引子代表了系统长期演化的状态。我们将了解不同类型的吸引子，包括点吸引子（系统趋于一个稳定状态）、极限环（系统在周期性状态中振荡）以及更迷人的奇异吸引子。奇异吸引子是混沌系统的标志，它们具有分形结构，展现出无限的复杂性和自相似性，即便在放大后仍然能观察到相似的模式。我们将研究著名的洛伦兹吸引子和罗塞勒吸引子，理解它们如何从简单的非线性方程中涌现。 我们还将探讨倍周期分岔和不动点等概念。通过分岔理论，我们可以观察到系统随着参数的变化，其状态是如何发生非连续性的改变，从一个稳定状态分化出多个稳定状态，直至最终进入混沌区域。不动点则代表了系统的平衡状态，而对不动点的稳定性分析，能够揭示系统趋于稳定还是发散的趋势。 第二部分：混沌的指纹：分形几何与信息熵 一旦系统进入混沌状态，其行为就展现出独特的“指纹”。分形几何是揭示这些指纹的强大工具。分形对象具有自相似性，即在不同尺度下都能观察到相同的结构。我们将探索分形在自然界中的广泛应用，如海岸线的形状、雪花的结构、植物的枝干分布等。通过计算分形维度，我们可以量化一个分形对象的复杂程度，并将其应用于描述混沌系统的轨迹。 此外，信息熵为我们理解混沌系统的不可预测性提供了另一个视角。我们将学习香农熵的基本概念，以及它如何度量一个随机变量的不确定性。在混沌系统中，信息熵的增长速度，即李雅普诺夫指数，直接反映了系统对初始条件的敏感程度。正的李雅普诺夫指数意味着相邻轨道的指数级分离，这是混沌系统的核心特征。我们将学习如何计算这些指数，从而量化系统的混沌程度。 我们还将探讨相空间重构的技术。由于我们通常只能观测到系统某个或某些变量的时间序列，而无法直接了解系统的所有状态变量，相空间重构允许我们从观测到的数据中重建出系统的相空间轨迹，进而分析其动力学特性，即使在系统维度未知的情况下也能识别混沌。 第三部分：混沌的识别与分析：从数据到洞察 本书将重点介绍一系列实用的混沌信号处理技术，这些技术能够帮助我们从噪声和复杂的数据中识别并分析混沌现象。我们将深入学习嵌入维的估计方法，例如K-S维和关联维，它们能够帮助我们确定系统相空间的内在维度。 伪邻近点法将是我们识别混沌吸引子的一个重要工具。通过分析数据点在相空间中的邻近关系，我们可以区分真实的吸引子结构和由于噪声引起的假象。 李雅普诺夫指数的计算将是识别混沌的关键步骤。我们将学习不同的数值算法，如Wolf算法和Rosenstein算法，来估计系统的最大李雅普诺夫指数，从而判断系统是否具有混沌特性。 互信息和互相关分析也将被引入，用于研究不同时间滞后的信号之间的关联性，这对于理解混沌系统的内在周期性和耦合关系至关重要。 此外，我们将探索小数据集的混沌分析，以及如何在数据量有限的情况下，仍然能够提取有意义的动力学信息。本书将强调从实际观测数据中提取混沌特征的重要性，并提供相应的案例分析。 第四部分：混沌的应用：驾驭无序，创造秩序 理解混沌并非仅仅为了描述现象，更重要的是为了探索其应用潜力。尽管混沌系统本质上难以精确预测，但其内在的规律性也为我们提供了新的控制和利用方式。 我们将探讨混沌控制的思想。通过引入微小的反馈信号，可以引导混沌系统从一种混沌状态转移到另一种稳定状态，或者在不稳定的周期轨道附近进行运动。这将为控制复杂系统提供全新的思路，例如在工程中抑制振动，或在生物医学中调控生理过程。 混沌同步是混沌应用中的一个重要方向。当两个或多个混沌系统以某种方式耦合时，它们的行为可以变得高度相关，甚至同步。这将为安全通信、信息加密和分布式计算等领域带来革命性的机遇。 本书还将介绍基于混沌的随机数生成器。混沌系统的内在不可预测性使其成为产生高质量随机数的理想选择，这在密码学、模拟和科学计算等领域具有广泛应用。 我们还会触及混沌在复杂系统建模中的作用。许多现实世界的复杂系统，如气候模型、经济模型和生态模型，都表现出混沌行为。理解这些系统的混沌动力学，能够帮助我们建立更准确、更具预测性的模型，从而更好地应对环境变化、经济危机和资源枯竭等挑战。 结语：通往理解的另一条路径 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，去理解那些在传统线性思维框架下难以解释的复杂现象。我们将 equip 读者掌握分析和理解混沌系统的基本工具和概念，从而能够以更敏锐的洞察力去观察和解读我们所处世界的“宇宙的低语”与“自然的韵律”。 从基础的非线性动力学原理，到分形几何与信息熵的分析工具，再到实用的信号处理技术，以及最终的应用探索，本书将带领读者一步步走进混沌的世界，发现隐藏在无序之下的深刻秩序。这不仅是一次知识的拓展，更是一次思维方式的革新，使我们能够以更开放、更灵活的态度去面对和处理那些曾经让我们感到困惑和无力的复杂问题。 准备好踏上这段非凡的旅程，去探索那些隐藏在喧嚣背后的和谐，去理解那孕育无限可能的混沌吧。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏作者在书中对于“可预测性边界”的探讨。在很多信号处理书籍中，处理随机性往往倾向于将其“平滑”或“去除”，仿佛噪声是必须被消灭的对象。但这本书却以一种更哲学的角度审视了混沌信号——它们不是纯粹的随机，而是具有内在确定性的复杂性。书中对混沌控制（Chaos Control）方法的介绍，如OGY方法等，展示了一种全新的思路：与其试图压制混沌，不如利用它内在的动力学特性来实现对系统的微调。这种从“消除”到“利用”的思维转变，对我后续的研究方向产生了深远的影响。它让我开始重新审视那些我过去简单归类为“不规则”的数据集，思考其中是否隐藏着尚未被发现的、可被利用的结构。这本书的价值，就在于它拓宽了我们对“信号”本身的定义和处理范畴。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏处理得非常巧妙，整体上是层层递进、螺旋上升的结构。它在引入新概念时，总是先从一个读者可能已经熟悉的领域切入，比如傅里叶分析或线性滤波，然后再缓缓揭示混沌系统的非线性特性是如何颠覆这些传统方法的。这种“旧知导新知”的教学方法极大地降低了初学者的门槛。然而，我必须承认，书中某些高级应用部分，比如涉及高阶Lyapunov指数的计算，即使是带着一定的预备知识，阅读起来也需要多次回溯和仔细揣摩。那部分的数学推导密度陡然增加，体现了作者在追求理论精确性上的决心。但即便如此，作者总能在关键的转折点插入一些“思考题”式的讨论，仿佛在提醒读者：“你现在理解的只是表面，深层次的洞察还需要你自己去挖掘。”这使得阅读过程充满了挑战性，但也带来了深刻的满足感。

评分☆☆☆☆☆

这本《混沌信号处理》（英文版）的封面设计着实抓人眼球，那种深邃的蓝色调配上充满数学美感的曲线图，立刻让人联想到复杂系统和深奥的理论。初翻目录时，我发现它似乎对“混沌”这一概念的解释相当详尽，从基础的动力学系统理论讲起，逐步过渡到在信号处理领域的具体应用。我特别留意了关于分岔和吸引子的章节，作者似乎在用一种非常直观的方式来阐述这些高度抽象的概念，甚至引用了一些自然界中的实际案例，比如湍流或天气模型的例子。阅读这些章节时，我感觉自己仿佛置身于一个由复杂的数学公式构筑的迷宫，但作者提供的引导线索又清晰地指明了方向，不至于让人迷失。对于那些希望系统性地构建混沌理论知识框架的读者来说，这本书无疑提供了一个坚实的基础。它不仅仅是理论的堆砌，更像是一场思维的探险，引导我们去理解那些看似随机实则内在有序的现象。

评分☆☆☆☆☆

从编辑和排版的角度来看，这本英文版在细节上处理得相当到位。纸张的质感很好，长时间阅读下来眼睛不易疲劳。更重要的是，术语的翻译和一致性做得非常出色。在处理“Attractor”和“Strange Attractor”这类核心概念时，作者始终保持了高度统一的用词标准，这对于跨文化背景的读者来说至关重要，避免了因术语歧义而产生的困惑。此外，书中的参考文献列表显得非常权威，涵盖了从经典文献到近几年尖端研究的广泛范围，这表明作者的研究广度和深度是毋庸置疑的。如果你想把这本书作为自己研究的起点，那么它提供的引用网络将为你打开通往更多前沿文献的大门，构建起一个坚实的学术脉络。这本书本身就像是一个高质量的知识导航系统。

评分☆☆☆☆☆

深入阅读后，我发现书中对实际信号处理算法的讨论非常务实。例如，在谈到如何从含有噪声的实验数据中提取出系统的低维嵌入空间时，作者没有过多地纠缠于晦涩的数学证明，而是将重点放在了“如何操作”和“为什么这样做有效”上。我对其中关于相空间重构的技术对比印象深刻，书中详细分析了不同嵌入维数和时间延迟选择对最终结果的影响，并给出了具体的建议。这对于正在进行实际数据分析的研究人员来说，无疑是非常宝贵的“工具箱”内容。书中的图示和代码片段（虽然我需要自己去寻找对应的实现）似乎都经过了精心的设计，旨在最大化读者的理解效率，而不是单纯地展示作者的学术深度。这种以应用为导向的叙事风格，让这本书摆脱了纯理论著作的枯燥感，更像是一本高级工程师的实践手册。