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

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王尔馥著 著

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• 盲源分离
• 混沌信号处理
• 信号处理
• 自适应滤波
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• 信息处理
• 模式识别
• 数值计算
• 通信工程
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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115372949

商品编码：1506793693

出版时间：2015-04-01

作  者:王尔馥 著 著作 定  价:65 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2015年04月01日 页  数:193 装  帧:平装 ISBN:9787115372949 ●上篇独立分量分析及盲源分离技术研究
●第1章盲源分离技术及其研究现状
●1.1盲源分离技术的发展历程
●1.2线性瞬时混合盲源分离
●1.3线性卷积混合盲源分离
●1.4非线性混合盲源分离
●1.5本章小结
●第2章盲源分离的基本理论与算法
●2.1数学模型
●2.1.1线性瞬时混合模型
●2.1.2线性卷积混合模型
●2.1.3非线性混合模型
●2.1.4模型讨论
●2.2可分性理论
●2.2.1假设条件
●2.2.2盲可提取的充要条件
●2.2.3盲可提取的信源个数
●2.3性能指标
●2.3.1相似系数
●2.3.2性能指数
●部分目录

内容简介

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，靠前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。 王尔馥 著 著作 王尔馥，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。

《信号处理理论与实践》 图书简介 《信号处理理论与实践》是一部系统而深入的著作，旨在为读者提供扎实的信号处理基础知识，并引导其掌握在实际工程和科学研究中应用这些理论的方法。本书内容覆盖了信号处理的经典理论，并积极融入了当前最前沿的研究成果和技术发展，力求在理论深度与实践应用之间取得最佳平衡。全书结构清晰，逻辑严谨，从基础概念出发，层层递进，逐步深入到高级主题，并通过大量的实例和习题，帮助读者巩固理解，培养解决实际问题的能力。 第一部分：信号处理基础 本部分将从最基本的概念入手，为读者建立起对信号处理的全面认识。 绪论： 介绍信号的定义、分类（连续时间信号与离散时间信号，周期信号与非周期信号，能量信号与功率信号等），以及信号处理在现代科技中的重要地位和广泛应用领域，例如通信、音频、图像、生物医学、金融等。强调信号处理的核心任务——从噪声或干扰中提取有用信息，或对信号进行变换以达到特定目的。 傅里叶变换： 深入探讨傅里叶级数和傅里叶变换的原理，包括其在时域与频域之间的转换能力。详细介绍连续时间傅里叶变换（CTFT）、离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）及其高效计算方法——快速傅里叶变换（FFT）。通过图示和数学推导，清晰阐述频谱分析、滤波器设计等基本应用。例如，分析周期信号的频谱构成，理解如何通过低通滤波器去除高频噪声。 拉普拉斯变换与Z变换： 介绍拉普拉斯变换在分析连续时间系统中的作用，尤其是在瞬态响应和稳定性分析方面。随后，转向离散时间系统的分析工具——Z变换，深入讲解其性质，包括收敛域（ROC）的概念及其对系统稳定性的意义。重点讲解如何利用Z变换分析线性时不变（LTI）系统的频率响应、相位响应以及传递函数。 卷积与相关： 详细阐述卷积运算在LTI系统分析中的核心地位，解释输入信号与系统冲激响应的卷积如何产生系统输出。同时，介绍相关运算，阐述其在信号检测、模式识别等领域的应用。通过具体的例子，例如滤波器的阶跃响应和冲激响应，直观展示卷积的物理意义。 采样定理： 深入探讨奈奎斯特-香农采样定理，详细解释信号采样过程中引起的频率混叠（aliasing）现象，以及如何通过选择合适的采样率来避免这一问题。介绍过采样、欠采样等概念，并讨论实际采样过程中可能遇到的非理想因素，如采样脉冲宽度、采样时钟抖动等。 第二部分：线性时不变（LTI）系统 本部分将聚焦于信号处理的核心研究对象——线性时不变系统，深入分析其特性和分析方法。 LTI系统的基本性质： 详细介绍LTI系统的叠加性、时移不变性、因果性、稳定性等关键性质。解释这些性质如何共同决定了系统的行为，并为后续的系统分析奠定基础。 系统表示： 介绍描述LTI系统的几种常用表示方法，包括差分方程、传递函数、状态空间方程等。详细讲解如何从一种表示形式转换到另一种形式，并分析不同表示形式的优缺点及其适用场景。 频率响应与相位响应： 深入分析LTI系统的频率响应，即系统对不同频率正弦信号的增益和相位延迟。阐述如何通过频率响应来理解系统的滤波特性，例如低通、高通、带通、带阻滤波器。详细讲解相位响应对信号波形的影响，以及在通信系统中相位失真校正的重要性。 滤波器设计： 详细介绍几种经典的滤波器设计方法，包括巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器、椭圆滤波器等。阐述各种滤波器在通带纹波、阻带衰减、过渡带宽度等方面的特性差异，以及如何根据具体的应用需求选择合适的滤波器类型和参数。同时，介绍数字滤波器设计，包括IIR（无限冲激响应）滤波器和FIR（有限冲激响应）滤波器。 稳定性分析： 深入探讨LTI系统的稳定性概念，包括BIBO（有界输入，有界输出）稳定性。详细讲解如何利用传递函数（零极点）、差分方程（特征方程）等来判断系统的稳定性。分析不稳定系统可能带来的问题，以及在实际系统中如何保证系统的稳定性。 第三部分：随机信号处理 本部分将引导读者进入随机信号处理的领域，学习如何分析和处理包含噪声的信号。 随机变量与随机过程： 介绍随机变量的基本概念，如概率密度函数（PDF）、累积分布函数（CDF）、均值、方差等。随后，引入随机过程的概念，包括狭义平稳（WSS）和广义平稳（WSS）随机过程，以及其自相关函数和功率谱密度。 相关函数与功率谱密度： 深入分析自相关函数和互相关函数，阐述它们如何反映随机信号的统计特性和时间关联性。详细讲解功率谱密度（PSD）的概念，以及它在频域上描述随机信号能量分布的重要性。重点介绍如何从观测到的信号数据中估计自相关函数和功率谱密度。 维纳滤波： 详细介绍维纳滤波器的原理，包括其如何最小化均方误差（MSE）以实现最佳线性估计。阐述维纳滤波在信号去噪、信号增强等方面的应用。介绍维纳滤波的经典形式以及在实际应用中的近似方法。 卡尔曼滤波： 深入讲解卡尔曼滤波器的原理，这是一个递归最优估计算法，广泛应用于跟踪、导航、控制等领域。详细阐述其状态估计方程和协方差更新方程，并分析其在处理过程噪声和测量噪声时的鲁棒性。通过实例演示卡尔曼滤波在目标跟踪等场景中的应用。 谱估计： 介绍几种经典的随机信号谱估计方法，包括周期图法、Welch法、最大熵法（MEM）等。分析不同方法的原理、优缺点以及在实际应用中的适用性。例如，如何利用Welch法在保持一定分辨率的同时降低噪声对谱估计的影响。 第四部分：数字信号处理（DSP） 本部分将聚焦于数字信号处理，介绍在计算机和数字硬件上实现信号处理的方法。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： 回顾并深化对DFT和FFT的理解，详细介绍FFT算法的实现原理，如Cooley-Tukey算法。强调FFT在信号分析、系统辨识、滤波器设计等方面的计算效率优势。 数字滤波器设计： 详细介绍IIR和FIR数字滤波器的设计方法，包括窗函数法（矩形窗、汉宁窗、海明窗等）、频率采样法、Parks-McClellan算法等。深入分析不同设计方法的特点，以及如何权衡滤波器的性能指标（通带纹波、阻带衰减、过渡带宽度、线性相位等）。 数字信号处理硬件与软件： 介绍数字信号处理器（DSP）芯片的基本架构和工作原理，以及常用的DSP开发工具和库。讨论在嵌入式系统、实时处理等场景下，如何高效地实现信号处理算法。 高级数字信号处理技术： 简要介绍一些更高级的数字信号处理技术，如多速率信号处理、小波变换及其在信号分析、数据压缩、异常检测等领域的应用。 第五部分：信号处理的实际应用与前沿 本部分将结合前几部分所学的理论知识，探讨信号处理在各个领域的实际应用，并展望未来的发展趋势。 通信系统中的信号处理： 深入分析信号处理在调制解调、信道均衡、误差纠正、频谱感知等通信过程中的关键作用。 音频与语音信号处理： 介绍音频信号的采样、量化、编码，以及语音识别、语音合成、回声消除、噪声抑制等技术。 图像与视频信号处理： 探讨图像的表示、滤波、增强、分割、压缩，以及视频信号的运动估计、帧间预测等。 生物医学信号处理： 分析心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生物医学信号的特点，以及如何利用信号处理技术进行诊断和监测。 金融信号处理： 讨论在金融领域如何利用信号处理技术分析股票价格、预测市场趋势、进行风险管理等。 信号处理的前沿发展： 简要介绍深度学习在信号处理中的应用，例如利用神经网络进行信号去噪、模式识别、特征提取等。展望未来，探讨信号处理在人工智能、物联网、5G/6G通信等新兴技术中的角色和机遇。 本书特点： 理论与实践并重： 既有深入的理论推导，又有贴近实际的工程案例和编程示例。 体系完整： 涵盖了从基础概念到前沿技术的完整信号处理知识体系。 语言清晰： 采用清晰易懂的语言，辅以丰富的图示和表格，便于读者理解。 习题丰富： 每章都配有难度适中的习题，帮助读者巩固所学知识，提升解决问题的能力。 前沿性： 关注信号处理领域的最新发展动态，引导读者掌握未来技术趋势。 《信号处理理论与实践》适合作为高等院校电子工程、通信工程、自动化、计算机科学等相关专业的本科生和研究生教材，也可作为从事信号处理相关工作的工程师和科研人员的参考书。本书旨在为读者构建坚实的信号处理理论基础，并赋予其运用这些知识解决实际问题的能力，成为信号处理领域的优秀学习者和实践者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名“盲源分离及其在混沌信号处理中的应用”立刻抓住了我的注意力，尤其是“盲源分离”这个词，给我的感觉就是一种从无到有的智慧探索。想象一下，在一个混合了无数声音和信息的场景中，我们却不知道每个声音的来源，也不知道它们是如何混合在一起的，但我们却能通过某些方法，把它们一一拆分开来，还原出各自原本的面貌，这本身就是一件极其令人着迷的事情。而将这项技术应用于“混沌信号处理”，则更是为这个概念增添了一层神秘的色彩。混沌信号的不可预测性和复杂性，使得盲源分离的挑战性倍增。我迫切想了解书中是如何从理论层面构建盲源分离的模型，它是否会涉及信息论、统计学、机器学习等多个学科的交叉融合？例如，书中会详细讲解如何定义“独立性”或“非相关性”来指导分离过程吗？另外，对于混沌信号的特性，比如分形维度、Lyapunov指数等，书中是如何考虑并将其融入盲源分离算法的设计中的？我希望书中能提供一些具体的算法实例，不仅仅是理论推导，更重要的是能够展示这些算法是如何在实际的混沌信号场景中运行的，例如在识别隐藏在股票市场波动背后的真实影响因素，或者在脑电信号中分离出不同的神经活动模式。

评分☆☆☆☆☆

读到这本书的名字，我脑海中立刻浮现出一幅画面：在一个充满了干扰和杂音的环境中，我们试图捕捉到最纯粹、最本质的声音。而“盲源分离”，听起来就像是拥有了一双“火眼金睛”，能够穿透层层迷雾，准确地分辨出各个独立的信号源。我一直对这类“拨乱反正”的技术非常感兴趣，尤其当它被应用于“混沌信号处理”时，那种挑战性更是令人兴奋。混沌系统以其对初始条件的高度敏感性和非线性动力学特性而著称，如何在这种复杂多变的体系中进行有效的信号分离，绝非易事。我非常好奇书中是如何阐述盲源分离的理论基础的，它是否会深入讲解不同算法的数学原理、优缺点以及适用场景？例如，书中会详细介绍如信号的统计特性、独立性度量等关键概念吗？再者，结合到混沌信号的特点，作者是如何设计或选择适合的盲源分离算法的？是否会针对混沌信号的非线性、非平稳性等特性，提出一些改进型的算法或者全新的思路？我非常期待书中能够提供一些具体的案例分析，例如如何将这些技术应用于实际的混沌系统中，比如天气预测、流体动力学模拟等，通过盲源分离来识别和提取关键的驱动因素，从而提升我们对这些复杂系统的理解和预测能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名非常吸引我，尤其“盲源分离”这个概念，让我立刻联想到那些隐藏在纷繁复杂信息中的真实信号，就像在一片混沌的数据海洋中寻找那股清澈的源头。我一直对信号处理领域充满好奇，特别是那些能够从看似无序的数据中提取有价值信息的先进技术。“混沌信号”更是激起了我的求知欲，混沌理论本身就充满神秘感，而将其与盲源分离技术结合，这其中的深度和广度，无疑为我打开了一个全新的研究视角。我特别期待书中能详细阐述盲源分离的核心算法，比如独立成分分析（ICA）、非负矩阵分解（NMF）等，以及它们是如何在处理高维度、非线性、非平稳的混沌信号时发挥作用的。书中是否会提及一些经典的混沌系统，例如洛伦兹吸引子、双摆等，并展示如何利用盲源分离技术去识别和重构这些混沌信号的原始生成器？我很想知道，在实际应用中，这些技术能否有效地解决实际问题，例如在通信、生物医学信号分析、甚至金融市场预测中，我们能否通过盲源分离来揭示隐藏在噪音背后的真实信息流。这本书无疑提供了一个深入探索这些前沿问题的绝佳机会，我迫不及待地想翻开它，去领略作者在这方面的深刻见解和创新思路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名“盲源分离及其在混沌信号处理中的应用”，听起来就充满了探索未知的魅力。对于“盲源分离”，我一直觉得它像是侦探破案，在杂乱的线索中找出隐藏的真相。而“混沌信号处理”，则更是将这种挑战提升到了一个全新的维度，混沌的无序与随机，与信号分离的精确与有序，之间存在着一种奇妙的张力。我非常想知道，书中是如何一步步揭示这种张力的奥秘的。它是否会从基础理论讲起，解释盲源分离的本质是什么，以及我们为什么需要它？例如，是否会讲解一些经典的盲源分离模型，以及在处理混沌信号时，这些模型会遇到哪些特有的困难？我期待书中能提供一些具体的算法，比如如何在不知道信号源数量和统计特性的情况下，有效地估计信号源的数量，或者如何利用非线性动力学的方法来辅助信号分离。此外，我更关注的是，这本书是如何将这些理论和算法与实际应用联系起来的。书中是否会展示一些具体的案例，说明如何利用盲源分离技术来分析和理解某些混沌系统，比如在医学领域，如何从混合的生理信号中提取出与特定疾病相关的混沌模式？我希望这本书能带给我一种豁然开朗的感觉，让我对混沌信号的处理有更深入、更直观的认识。

评分☆☆☆☆☆

“盲源分离”这个词，总能唤起我对信息挖掘和信号还原的强烈兴趣。仿佛是在一片迷雾笼罩的信号海洋中，我们没有灯塔，没有地图，却能凭借智慧和算法，捕捉到隐藏在最深处的独立声响。而当它与“混沌信号处理”相遇，这种探险的刺激感更是被无限放大。混沌系统本身就充满了随机性和不可预测性，要在其中寻找到清晰的信号源，无疑是一项极具挑战性的任务。我非常好奇书中是如何将这两种看似矛盾的概念巧妙地结合起来的。它是否会深入探讨不同盲源分离算法的原理，例如独立成分分析（ICA）是如何工作的，以及它在处理非高斯分布的混沌信号时可能遇到的问题和解决方案？书中是否会介绍一些针对混沌信号特点而开发的特有盲源分离技术，亦或是对现有算法进行改进和优化？我特别期待看到书中能够提供一些富有启发性的应用案例，展示如何将这些理论和技术应用于实际的混沌信号处理场景。比如，在天气预报领域，是否能通过盲源分离技术，从纷繁复杂的观测数据中识别出影响天气变化的关键驱动因子？或者在通信领域，如何有效地从混合信号中提取出原始的通信信息，提高通信的鲁棒性？