正版新書--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
• 通信工程
• 電子工程
• 機器學習
• 算法

店鋪： 麥點文化圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115372949

商品編碼：29339817077

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》：探索未知信號的奧秘與混沌世界的解碼 在信息爆炸的時代，我們每天都被海量的數據所包圍，這些數據往往是混閤在一起的，如同嘈雜的音樂會，我們很難分辨齣其中單獨的鏇律。而我們所關注的信號，很多時候也隱藏在復雜的混閤信號之中，等待著被“分離”齣來。更令人著迷的是，這些信號中可能蘊含著混沌係統的內在規律，而混沌，正是自然界和許多復雜係統中普遍存在的現象。 第一部分：盲源分離（Blind Source Separation, BSS）——從混閤信號中尋覓清晰的源泉 盲源分離，顧名思義，是一種在不知道任何關於混閤過程和源信號的先驗信息的情況下，將混閤信號分解為各自獨立源信號的技術。想象一下，你置身於一個嘈雜的房間，有數人同時在說話，你卻隻能聽懂其中一個人的話，並且能夠清楚地將他的聲音與其他人區分開來。這就是盲源分離在現實生活中的一個形象比喻。 這一技術的核心挑戰在於，“盲”。我們不知道原始信號是什麼樣子，也不知道它們是如何混閤在一起的。常見的混閤模型通常假設為綫性混閤，即每個觀察到的混閤信號是所有源信號的綫性組閤，並可能伴隨著噪聲。盡管如此，如何在沒有任何先驗知識的情況下，從這些混閤信號中“猜齣”原始的、獨立的信號，並還原它們的真實“麵貌”，無疑是一項艱巨的任務。 盲源分離的理論基礎可以追溯到統計信號處理和信息論。其核心思想是利用源信號之間統計特性的差異。如果不同的源信號在統計上是獨立的（例如，一個源信號是高斯分布的，而另一個是非高斯分布的；或者兩個源信號的概率分布不同），那麼我們就可以通過尋找一個“解混閤”矩陣，將混閤信號轉化為近似獨立的源信號。 主要算法流派的探索： 基於統計學的方法： 獨立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）： 這是盲源分離領域最著名、應用最廣泛的方法之一。ICA的核心假設是，混閤信號中的源信號在統計學上是相互獨立的。它通過最大化源信號的非高斯性（或最小化互信息）來尋找一個解混閤矩陣。例如，利用負熵最大化或峭度最大化等目標函數，ICA可以有效地從混閤信號中分離齣獨立的成分。ICA在腦電圖（EEG）信號處理、語音分離、圖像去噪等領域有著廣泛的應用。 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）與盲源分離的聯係： PCA雖然主要用於降維和去相關，但它有時也可以作為BSS的預處理步驟，去除信號中的相關性，為後續的獨立性分析打下基礎。然而，PCA本身不能直接實現獨立性分離，因為它的目標是最大化方差，而BSS的目標是最大化獨立性。 最大熵方法： 利用最大熵原理，假設源信號具有最大的不確定性，從而在滿足觀測信號約束條件下找到最可能源信號。 基於信息論的方法： 互信息最小化： 目標是將解混閤後的信號之間的互信息最小化，因為統計獨立性是互信息為零的充分條件。 最大似然估計： 假設源信號的概率分布模型，然後通過最大化觀察到的混閤信號的似然函數來估計解混閤矩陣。 基於時頻分析的方法： 短時傅裏葉變換（STFT）和維納濾波： 在一些特定情況下，例如當源信號具有不同的時頻特性時，可以通過在時頻域進行分析和濾波來實現分離。 經驗模態分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）： EMD是一種自適應的信號分解方法，可以將復雜的信號分解為一係列具有不同頻率特性的“本徵模態函數”（IMFs）。EMD在處理非綫性、非平穩信號方麵錶現齣色，其分解結果在一定程度上可以看作是信號的“分離”，盡管它不直接遵循統計獨立性假設，但其有效性已被廣泛驗證。 基於機器學習和深度學習的方法： 深度神經網絡（DNNs）： 近年來，深度學習技術在盲源分離領域取得瞭顯著進展。循環神經網絡（RNNs）、捲積神經網絡（CNNs）和Transformer等模型能夠學習到更復雜的混閤模型和源信號特徵，從而在各種實際應用中實現更優異的分離效果。例如，基於深度學習的語音分離（如Demucs、SepFormer等）已經達到瞭令人驚嘆的性能。 自編碼器（Autoencoders）： 自編碼器可以被訓練來學習信號的壓縮錶示，並進行重構。通過設計特定的網絡結構和損失函數，自編碼器可以被用於實現盲源分離。 盲源分離的應用場景： 盲源分離技術的應用範圍非常廣泛，幾乎涵蓋瞭所有需要從混閤信號中提取有用信息的領域： 通信領域： 從嘈雜的通信信道中提取目標信號，提高通信質量。 生物醫學工程： 腦電圖（EEG）和腦磁圖（MEG）信號處理： 去除眼電、肌肉活動等僞跡，分離腦電信號中的不同活動區域。 心電圖（ECG）信號處理： 分離胎兒心電信號和母體心電信號。 語音信號處理： “雞尾酒會效應”——在嘈雜環境中分離齣特定說話人的聲音，語音增強，音樂源分離（例如，將歌麯中的人聲、鼓點、吉他聲等分離齣來）。 圖像處理： 圖像去噪，從混閤圖像中分離齣不同物體或層。 金融領域： 因子分析，從復雜的市場數據中識彆獨立的市場驅動因素。 地學領域： 從地震數據中分離齣不同地質構造的信號。 第二部分：混沌信號處理——揭示無序中的規律 混沌，並非完全的隨機，而是指發生在確定性非綫性動力學係統中的一種貌似隨機的運動狀態。它具有以下幾個關鍵特徵： 對初值敏感（蝴蝶效應）： 即使是微小的初值差異，經過一段時間演化後，也會導緻係統狀態的巨大差異。 不可預測性（長期）： 由於對初值的高度敏感，混沌係統的長期演化行為是不可預測的。 確定性： 盡管錶現齣隨機性，但混沌係統是由確定性的方程描述的，不存在內在的隨機因素。 吸引子： 混沌係統在相空間中會收斂到一個稱為“混沌吸引子”的區域，其形狀往往具有分形結構。 混沌現象普遍存在於自然界和人類社會中，例如天氣預報、水流湍急、股票市場波動、人口增長模型等。理解和處理混沌信號，對於我們深入認識和控製這些復雜係統至關重要。 混沌信號處理的核心挑戰： 辨識混沌係統： 從觀測到的時間序列數據中，判斷其是否由一個混沌係統産生。 估計混沌係統的參數： 即使辨識齣是混沌係統，如何準確地估計其動力學方程的參數也是一個難題。 預測混沌係統（短期）： 盡管長期不可預測，但混沌係統的短期預測是可能的，需要發展有效的預測算法。 控製混沌係統： 如何通過微小的乾預來改變混沌係統的行為，例如將其引導到期望的狀態。 從混沌信號中提取有用的信息： 混沌信號看似無序，但其內在的動力學規律可能蘊含著重要的信息。 混沌信號處理的關鍵技術： 相空間重構： 從單變量時間序列中重構齣係統的多維相空間軌跡，這是分析混沌係統動力學特性的基礎。常用的方法包括延遲嵌入法（Takens定理）。 Lyapunov指數計算： Lyapunov指數衡量瞭係統中相鄰軌跡的分散速率。正的Lyapunov指數是混沌係統的標誌。 分形維數計算： 混沌吸引子通常具有分形結構，計算其分形維數（如Hausdorff維數、盒維數）可以刻畫其復雜性。 熵計算： 如Kolmogorov-Sinai熵，衡量瞭係統的不可預測性。 預測算法： 基於相空間重構的局部綫性模型： 利用相空間中的鄰近點來預測係統的未來狀態。 神經網絡預測： 利用RNN、LSTM等深度學習模型來學習混沌係統的動力學規律並進行預測。 控製算法： Ott-Grebogi-Yorke (OGY) 方法： 通過對係統施加微小的擾動來將混沌軌跡引導到附近的周期軌道上。 Proportion-Integral-Derivative (PID) 控製： 盡管是經典控製器，但在某些情況下也可用於混沌係統的控製。 第三部分：盲源分離在混沌信號處理中的應用——強強聯閤，解鎖更深層的奧秘 將盲源分離和混沌信號處理這兩個領域結閤起來，能夠極大地拓展我們對復雜係統的認知能力。在許多實際問題中，我們觀測到的信號本身就可能同時具有混閤信號和混沌係統的雙重特性。 從混閤混沌信號中分離齣獨立的混沌源： 想象一下，我們同時監測瞭多個相互作用但又獨立的混沌係統，並且它們之間的信號發生瞭混閤。利用盲源分離技術，我們可以將觀測到的混閤信號分解為各自獨立的、源於不同混沌係統的信號。這樣，我們就可以分彆對每一個獨立的混沌係統進行深入分析，理解其獨特的動力學行為。 揭示混沌係統中隱藏的“源”： 有些混沌係統並非一個單一的整體，而是由多個相互作用的子係統構成。這些子係統之間的耦閤可能導緻復雜的混閤效應，並且每個子係統可能本身就錶現齣混沌特性。通過盲源分離，我們可以嘗試從整體觀測到的混沌信號中，識彆並分離齣這些潛在的“混沌源”，從而理解它們各自的貢獻和相互作用。 在混沌係統中應用信息論原理： 盲源分離的核心是最大化源信號的統計獨立性。如果我們將混沌信號視為源信號，那麼這種獨立性分析可以幫助我們理解混沌係統內部不同子係統或不同自由度之間的耦閤程度。通過分離齣具有不同統計特性的混沌分量，我們可以更清晰地揭示係統的內在結構和信息流動。 處理更復雜的非綫性係統： 許多現實世界中的非綫性係統，如氣候模型、經濟係統、生物神經網絡等，都可能錶現齣混沌行為，並且它們之間的相互作用會産生混閤信號。盲源分離技術為我們提供瞭一個強大的工具，能夠從這些復雜的混閤信號中，提取齣獨立的、可供進一步混沌分析的子係統信號。 增強混沌信號的可解釋性： 當一個復雜的混沌信號被分解成幾個更簡單的、統計上更獨立的子信號後，我們就可以更有針對性地對每個子信號進行混沌特徵分析（如Lyapunov指數、分形維數計算），從而提高混沌係統分析的可解釋性和準確性。 展望與挑戰： 盲源分離在混沌信號處理中的應用仍然是一個活躍的研究領域，麵臨著一些挑戰： 混閤模型的選擇： 實際的混沌係統混閤模型可能比簡單的綫性模型更復雜，可能是非綫性的、時變的，甚至是結構性的。 統計獨立性假設的局限性： 並非所有混沌係統的源信號都是統計獨立的，有時它們之間可能存在更復雜的依賴關係。 計算復雜度： 結閤瞭盲源分離和混沌分析的算法往往計算復雜度較高，尤其是在處理高維、長時序列數據時。 魯棒性： 算法對噪聲、模型誤差以及源信號統計特性的變化需要有足夠的魯棒性。 然而，隨著理論研究的不斷深入和計算能力的飛速發展，盲源分離與混沌信號處理的融閤必將為我們理解和操控復雜係統帶來新的突破，揭示更多隱藏在“無序”錶象下的規律與智慧。 這本書將帶領讀者深入探索盲源分離的核心理論與算法，並在此基礎上，詳細闡述如何將這些強大的技術應用於分析和理解各種混沌信號，從而幫助讀者掌握從復雜、混閤、看似無序的信號中提取清晰信息、揭示深層規律的鑰匙。