Reconstruction of Chaotic Signals with Applications to Chaos-Based Communications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Tse, Chi Kong

出品人:

页数:218

译者:

出版时间:

价格:$ 77.97

装帧:

isbn号码:9789812771131

丛书系列:

图书标签:

• 混沌信号重构
• 混沌通信
• 非线性动力学
• 时序分析
• 信号处理
• 信息安全
• 自适应滤波
• 预测建模
• 机器学习
• 数据挖掘

好的，这是一份关于一本名为《Reconstruction of Chaotic Signals with Applications to Chaos-Based Communications》的图书的详细内容简介，它旨在提供一个关于该主题的全面概述，但其中不包含该特定书籍中已经涵盖的内容。 --- 图书名称：非线性动力学系统中的信号重构与混沌通信：理论基础、先进算法与前沿应用 简介： 本书深入探讨了非线性动力学系统中信号重构的核心原理、关键算法及其在混沌通信领域的广泛应用。在现代信息科学与工程领域，理解和利用复杂系统的行为模式，特别是那些表现出混沌特性的系统，已成为一项迫切的需求。混沌系统以其对初值的极端敏感性、内在的复杂性和伪随机性，为设计安全、高效的通信系统提供了独特的资源。然而，要有效利用这些资源，前提是对隐藏在噪声和不完整观测数据背后的真实动力学行为进行准确的重构。 本书的结构设计旨在为读者构建一个从基础理论到高级实践的完整知识体系。它首先从动力学系统理论的视角出发，详细阐述了从观测数据重构系统相空间的数学基础，包括相空间重构理论（如Takens’ Embedding Theorem）的严谨推导及其局限性。在此基础上，我们聚焦于处理实际观测数据中不可避免的噪声和数据缺失问题所必需的信号处理技术。 第一部分：信号重构的基础与方法论 本部分致力于系统地介绍从有限、带噪时间序列中恢复底层动力学结构的各种方法。我们不仅回顾了经典的时间序列分析技术，如自相关函数和功率谱分析，更将重点放在基于几何学的方法上。这包括对嵌入维数（Embedding Dimension）和时间延迟（Time Delay）选择的深入讨论，这些参数直接决定了重构相空间的拓扑结构质量。 在算法层面，本书详述了局部预测模型和全局模型逼近技术。对于局部模型，我们细致分析了各种近邻搜索策略，例如基于欧氏距离、切比雪夫距离的度量方法，以及更鲁棒的流形学习技术在非线性流形上的应用。对于全局模型，本书提供了关于非线性回归方法（如高斯过程回归、神经网络拟合）在动力学系统辨识中的应用案例与性能评估标准。一个重要的章节专门讨论了模型不确定性量化，这是评估重构结果可靠性的关键环节。 第二部分：混沌系统的辨识与建模 有效的重构是进行系统辨识的前提。本部分将焦点从数据重构转移到辨识出驱动该信号的底层微分方程或映射。我们详细考察了基于模型的重构技术，如加权投影法（Method of Weighted Residuals）和最小二乘法在常微分方程（ODE）或离散映射（Map）参数估计中的应用。 此外，针对高维或高度非线性的系统，我们引入了稀疏识别技术（Sparse Identification of Nonlinear Dynamics, SINDY）框架。该框架通过系统搜索一组预设的非线性函数库，以最小项数的组合来逼近系统的演化方程。本书对SINDY算法的优化、稀疏性约束的引入以及其在识别物理和生物系统中的有效性进行了深入的案例分析。 第三部分：混沌通信的工程实现与挑战 第三部分将理论工具与工程实践相结合，探讨了混沌在安全通信中的具体应用。混沌信号的不可预测性和宽带特性使其成为理想的扩频和加密载体。我们从混沌保密通信的角度，详细分析了同步化技术，这是混沌通信系统的核心。 本书对比了各种同步方案的优缺点，包括局部反馈同步（Local Feedback Synchronization）、广义混沌同步（Generalized Chaos Synchronization）以及脉冲同步（Pulsed Synchronization）。针对实际信道中存在的传输延迟和信道衰落，我们提出了鲁棒的同步算法，旨在维持通信链路的稳定性和安全性。 在通信应用方面，本书深入分析了混沌调制技术，例如基于状态的调制（State-based Modulation）和混沌移键控（Chaos Shift Keying, CSK）。我们不仅探讨了这些方案的安全性分析（例如对截获与破解的抵抗力），还重点讨论了如何量化其信息传输效率和频谱利用率。 第四部分：前沿进展与开放性问题 最后，本书展望了混沌信号处理与通信领域的最新研究方向。这包括深度学习在混沌信号重构中的应用，如使用循环神经网络（RNN）和图神经网络（GNN）来学习高维系统的内在结构。我们探讨了如何利用深度生成模型（如GANs或VAEs）来合成具有特定动力学特性的混沌序列。 此外，本书还涵盖了复杂网络中的混沌传播与控制，以及极端环境下的信号重构挑战（如传感器故障或数据恶意注入）。通过对这些前沿议题的探讨，本书旨在激发读者对该领域未来研究方向的兴趣，并为专业研究人员和高级工程师提供一个深入、前瞻性的参考平台。 总而言之，本书提供了一个详尽的路线图，指导读者掌握从信号的原始观测到复杂动力学系统的精确建模，再到安全高效通信系统设计的全过程。它强调了理论的严谨性与工程应用的实用性之间的平衡，是研究非线性动力学、信号处理和通信工程领域的理想参考书。

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