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

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

王尔馥 著

图书标签:

• 盲源分离
• 混沌信号处理
• 信号处理
• 模式识别
• 自适应滤波
• 信息处理
• 机器学习
• 通信工程
• 数字信号处理
• 优化算法

店铺： 北京群洲文化专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115372949

商品编码：29351870106

包装：平装

出版时间：2015-04-01

基本信息

书名：盲源分离及其在混沌信号处理中的应用

定价：65.0元

作者：王尔馥

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2015-04-01

ISBN：9787115372949

字数：254000

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

---

1.反映相关领域的**研究进展；
　　2.科研工作的理想参考书；
　　3.注重理论基础知识和**研究成果之间的平衡；
　　4.先进性和实用性的统一。
　　5.本专著将盲源分离应用于混沌保密通信系统之中，融合多域联合分析方法，对混沌信号的时频域特性进行分析，深入挖潜其能量分布，找到区分于其他信号的特性，进而可以进行混沌背景下谐波信号的有效提取。
　　6.本专著所研究的在混沌背景下提取谐波信号不仅可以作为混沌保密通信系统的保密性检验手段，对于分析、侦查对方信号提高混沌保密通信系统的自身安全性也具有重要意义。

内容提要

---

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，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。

目录

---

作者介绍

---

王尔馥 王尔馥（1980.6.12），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。

文摘

---

序言

---

《盲源分离及其在混沌信号处理中的应用》 内容简介 本书深入探讨了盲源分离（Blind Source Separation, BSS）的核心理论、关键算法以及其在复杂多变的混沌信号处理领域的重要应用。全书以严谨的学术视角，结合前沿的研究成果，旨在为读者提供一个全面而深入的理解框架，帮助科研人员、工程师和学生掌握盲源分离技术，并将其有效地应用于分析和理解混沌系统产生的复杂信号。 第一部分：盲源分离理论基础 本部分奠定了盲源分离研究的坚实理论基础，从最基本的概念入手，逐步深入到复杂模型和数学原理。 第一章：盲源分离引论 1.1 什么是盲源分离？ 本章首先界定盲源分离问题，阐述其核心目标：在不了解原始信号特性（“盲”）的情况下，从观测到的混合信号中恢复出原始的独立信号源。我们将通过直观的例子，如鸡尾酒会问题，来生动地说明BSS的应用场景和挑战。 详细介绍BSS问题的数学模型，即混合模型（例如，线性瞬时混合模型），并分析其基本假设，如信号源的统计独立性、混合矩阵的性质等。 讨论BSS研究的历史沿革和重要里程碑，追溯该技术的发展脉络，使其与早期信号处理技术（如主成分分析、因子分析）进行对比，突出BSS的独特性。 概述BSS在各个领域的潜在应用，包括音频信号处理、生物医学信号分析、通信系统、图像处理等，激发读者对该领域深入研究的兴趣。 1.2 盲源分离的数学框架 本章深入探讨BSS问题背后的数学原理，重点是统计信号处理和信息论。 详细讲解信号源的统计独立性假设，并探讨如何通过非高斯性、互信息最小化等原则来度量和利用信号的独立性。 引入信息论中的关键概念，如熵、互信息、KL散度等，解释它们在BSS算法设计中的作用。 分析混合模型中的关键因素，如混合矩阵的未知性和奇异性，以及如何通过信号的统计特性来估计这些未知参数。 讨论BSS问题的识别性问题（identifiability），即在何种条件下可以唯一地恢复出原始信号，以及存在哪些固有的局限性（如尺度和相位的不确定性）。 介绍几种基础的BSS模型，包括线性瞬时混合模型、线性卷积混合模型以及非线性混合模型，并分析它们各自的适用范围和挑战。 1.3 信号源的统计特性 本章聚焦于BSS算法设计所依赖的信号源统计特性。 详细阐述高斯分布和非高斯分布的差异，以及为何利用信号的非高斯性是BSS成功的关键。 介绍中心化、白化等预处理步骤，以及它们在简化BSS问题中的作用。 深入探讨二阶统计量（如协方差矩阵）和高阶统计量（如三阶、四阶累积量）的性质，以及它们在不同BSS算法中的应用。 介绍独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）的基本思想，重点是利用信号的独立性而不是仅仅是相关性来分离信号。 探讨其他重要的统计特性，如峭度（kurtosis）、偏度（skewness）等，以及它们在衡量非高斯性方面的应用。 第二部分：盲源分离关键算法 本部分是本书的核心技术篇，详细介绍各种主流的盲源分离算法，从经典的基于二阶统计量的算法到先进的基于高阶统计量和信息论的算法。 第二章：基于二阶统计量的盲源分离算法 2.1 白化预处理 本章首先介绍白化（Whitening）技术，这是许多BSS算法的重要预处理步骤。 详细解释白化的概念，即通过线性变换使信号的各分量不相关且方差为1。 介绍两种主要的白化方法：主成分分析（PCA）和ZCA白化，并分析它们的数学推导和实现细节。 讨论白化在消除信号间的相关性、降低数据维度、简化后续分离步骤方面的作用。 分析白化过程中的潜在问题，如对噪声的敏感性以及可能的信息损失。 2.2 因子分析（Factor Analysis, FA） 本章介绍因子分析模型，将其视为一种特殊的BSS方法。 阐述因子分析的基本思想，即将观测到的变量表示为潜在的、不可观测的因子（即源信号）的线性组合。 详细介绍因子分析模型的数学表示和参数估计方法，如最大似然估计。 讨论因子分析的局限性，例如它假设源信号是高斯的，并且在识别性方面存在一些限制。 对比因子分析与PCA，突出它们之间的联系和区别。 2.3 最小均方误差（Minimum Mean Square Error, MMSE）估计 本章探讨基于MMSE准则的BSS方法。 介绍MMSE估计在信号恢复问题中的基本原理，以及如何将其应用于BSS。 推导基于MMSE的解，并分析其与最小二乘法的关系。 讨论MMSE方法在处理噪声信号和非完全混合情况下的优势。 分析MMSE估计的局限性，例如它通常需要对源信号的统计特性有所了解。 2.4 信号源分离的其他二阶统计量方法 本章介绍其他利用二阶统计量的BSS算法，如最大相关性分析（Maximum Correlation Analysis）。 解释最大相关性分析的核心思想，即寻找一组解混合矩阵，使得分离出的信号之间互相关性最小。 探讨基于协方差矩阵对角化等技术求解的方法。 分析这些方法对信号源统计特性的依赖程度，以及它们在实际应用中的适用场景。 第三章：基于高阶统计量的盲源分离算法 3.1 高阶统计量的概念与性质 本章详细介绍高阶统计量，这是BSS算法的核心工具，尤其是对于非高斯信号。 定义并推导三阶、四阶以及更高阶累积量（cumulants），如偏度（skewness）和峭度（kurtosis）。 阐述高阶统计量克服了二阶统计量无法区分高斯信号的局限性。 分析高阶统计量在衡量信号非高斯性、刻画信号结构方面的作用。 讨论高阶统计量的计算方法和对噪声的敏感性。 3.2 FastICA算法 本章重点介绍FastICA算法，这是目前最流行和广泛使用的ICA算法之一。 详细介绍FastICA的数学原理，包括其优化目标（例如，最大化非高斯性）以及迭代更新规则。 阐述FastICA的核心步骤，如中心化、白化、以及利用FastICA迭代过程进行解混合。 讨论FastICA的各种改进版本，以提高其收敛速度和鲁棒性。 分析FastICA在实际应用中的性能和局限性，例如对参数的选择和初始化的敏感性。 3.3 JADE算法 本章介绍Joint Approximate Diagonalization of Eigenmatrices (JADE) 算法。 阐述JADE算法的核心思想，即同时对多个高阶统计量矩阵进行近似对角化，以找到最优的解混合矩阵。 详细介绍JADE算法的数学推导和计算步骤。 对比JADE算法与FastICA算法的优缺点，例如JADE在某些情况下可能具有更好的鲁棒性。 分析JADE算法在处理实际信号时的表现。 3.4 其他高阶统计量算法 本章介绍基于其他高阶统计量原则的BSS算法，如Infomax算法。 详细阐述Infomax算法，基于信息论原则，旨在最大化分离信号的联合熵（或者最小化它们的互信息）。 讨论基于互信息最小化的BSS方法，以及它们与Infomax算法的关系。 分析这些算法在不同场景下的适用性和性能。 第四章：基于信息论的盲源分离算法 4.1 互信息（Mutual Information, MI） 本章深入探讨信息论在BSS中的应用，首先聚焦于互信息。 定义互信息的概念，并解释其在度量两个随机变量之间统计依赖性上的作用。 阐述BSS问题的目标可以通过最小化分离后信号之间的互信息来实现。 讨论互信息的估计方法，包括基于概率密度函数估计和非参数估计。 分析利用互信息进行BSS的优势和挑战。 4.2 KL散度（Kullback-Leibler Divergence） 本章介绍KL散度，又称相对熵，在BSS中的应用。 定义KL散度的概念，并解释其在度量两个概率分布之间差异上的作用。 阐述BSS问题可以转化为最小化分离信号联合概率分布与独立信号联合概率分布之间的KL散度。 讨论KL散度在优化目标函数中的应用，以及相应的算法设计。 4.3 概率模型和贝叶斯方法 本章介绍利用概率模型和贝叶斯方法进行BSS。 阐述如何将BSS问题构建成一个概率模型，例如假设源信号服从特定的概率分布。 介绍贝叶斯框架下的BSS方法，包括如何利用先验信息和似然函数进行推断。 讨论马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）等采样方法在贝叶斯BSS中的应用。 分析概率模型和贝叶斯方法在处理不确定性和估计参数方面的优势。 4.4 其他信息论方法 本章介绍其他基于信息论的BSS算法，如最大熵原理的应用。 探讨基于信息瓶颈（Information Bottleneck）原理的BSS方法。 分析这些信息论方法在理论上的严谨性和在实际应用中的灵活性。 第三部分：盲源分离在混沌信号处理中的应用 本部分将理论知识付诸实践，重点探讨盲源分离技术如何有效地应用于分析和理解复杂的混沌信号。 第五章：混沌信号的特性与挑战 5.1 什么是混沌信号？ 本章首先介绍混沌信号的基本概念，阐述其与随机信号和确定性信号的区别。 详细解释混沌系统的敏感性（蝴蝶效应），以及它如何导致混沌信号的不可预测性。 分析混沌信号的几个关键特征：确定性、不可预测性、吸引子、分形结构、非周期性等。 讨论混沌信号的来源，如气候模型、流体动力学、电路振荡器、生物系统等。 5.2 混沌信号分析的挑战 本章阐述在混沌信号处理中遇到的主要挑战。 强调混沌信号的非线性和非平稳性，这使得传统的线性信号处理方法失效。 讨论混沌信号的混合问题，即多个混沌源信号可能以复杂的方式混合在一起，难以直接观测。 分析混沌信号中可能存在的噪声和测量误差，以及它们对分析过程的影响。 介绍传统混沌信号分析方法（如Lyapunov指数、关联维数）的局限性，以及BSS技术如何弥补这些不足。 5.3 混沌信号的测量与表示 本章介绍混沌信号的获取和表示方法。 讨论混沌信号的采集系统和传感器选择。 介绍时间延迟嵌入（Time-Delay Embedding）技术，用于从单变量时间序列重构混沌系统的相空间。 讨论相空间重构的关键参数（如嵌入维数、延迟时间）的选择。 分析不同表示方法（如相空间轨迹、Poincaré截面）在理解混沌动力学中的作用。 第六章：基于BSS的混沌信号混合模型 6.1 线性混合模型在混沌信号中的应用 本章探讨线性混合模型在处理某些混沌信号混合场景下的适用性。 分析在哪些情况下，混沌信号的混合可以近似地认为是线性的。 举例说明，如多个独立振荡器信号叠加的情况。 讨论在这种情况下，如何利用前面介绍的线性BSS算法来分离混沌源信号。 分析线性模型的局限性，当混合过程本身是非线性时，该模型可能失效。 6.2 非线性混合模型与BSS 本章深入探讨更普遍的非线性混合模型在混沌信号处理中的应用。 详细介绍非线性混合模型，即观测到的信号是源信号的非线性函数。 分析非线性混合模型在描述真实世界混沌系统混合时的普遍性。 介绍针对非线性混合模型的BSS方法，包括基于神经网络、核方法和流形学习的技术。 讨论如何利用机器学习技术来学习非线性混合映射，并从中恢复源信号。 6.3 动态系统中的BSS 本章将BSS与动态系统理论相结合。 探讨源信号本身是动态演化的，并且它们的混合过程也可能与时间相关。 介绍基于状态空间表示的BSS方法，适用于处理具有复杂动力学特性的源信号。 讨论如何利用时间序列分析技术来辅助BSS，例如通过预测模型来提取信号的动态信息。 第七章：BSS在混沌信号源分离的具体应用 7.1 混沌振荡器信号的分离 本章聚焦于混沌振荡器信号的分离实例。 介绍不同类型的混沌振荡器，如Lorenz系统、Rössler系统等。 构建包含多个相互耦合或独立混沌振荡器信号的混合场景。 应用所学的BSS算法（如FastICA、JADE）来分离观测到的混合信号，并重构出各个混沌振荡器的原始信号。 通过Lyapunov指数、相空间重构等方法来验证分离效果，分析源信号的动力学特性。 7.2 生物医学混沌信号的分析 本章探讨BSS在生物医学领域的应用，特别是处理受混沌动力学影响的信号。 例如，分析心电图（ECG）、脑电图（EEG）等信号中可能存在的混沌成分。 将BSS应用于从混合的生物信号中分离出特定来源的混沌信号，如分离出不同脑区活动产生的信号。 讨论BSS如何帮助理解疾病状态下的混沌动力学变化。 分析BSS在排除干扰信号、增强目标信号方面的作用。 7.3 其他混沌系统信号的处理 本章拓展BSS在其他混沌信号处理领域的应用。 例如，应用于气候学、天文学、通信系统中的混沌信号。 分析在这些领域中，BSS如何帮助识别和分离潜在的混沌源。 探讨BSS在噪声抑制、信号增强、模式识别等方面的作用。 第八章：BSS在混沌信号动力学特性分析中的应用 8.1 源信号动力学特性的估计 本章探讨在分离出源信号后，如何利用BSS结果来分析其动力学特性。 在重构出独立的源信号时间序列后，应用传统的混沌分析方法（如Lyapunov指数、关联维数、熵率）来量化其混沌程度。 对比不同分离算法对源信号动力学特性估计准确性的影响。 分析BSS如何有助于识别隐藏在混合信号中的混沌动态。 8.2 混沌系统状态的识别 本章讨论BSS在识别混沌系统状态方面的作用。 例如，在多个混合的混沌系统中，BSS可以帮助区分和识别出特定系统的状态。 分析BSS如何用于模式识别和分类，将不同状态的混沌信号区分开来。 探讨BSS在理解复杂动力学系统的演化规律方面的潜力。 8.3 混沌信号的时频分析与BSS 本章结合时频分析技术与BSS。 混沌信号通常具有复杂的时频分布，传统的BSS方法可能难以处理。 介绍将时频分析与BSS相结合的方法，例如在时频域进行信号分离。 分析这种结合方法如何更好地揭示混沌信号的瞬态特征和演化模式。 附录 附录A：常用数学工具回顾 线性代数基础（矩阵运算、特征值与特征向量） 概率论与数理统计基础（概率密度函数、期望、方差、协方差、累积量） 信息论基础（熵、互信息、KL散度） 附录B：典型混沌信号数据集示例 提供一些用于测试BSS算法的典型混沌信号数据集的生成方法或下载链接。 附录C： MATLAB/Python 算法实现示例 提供一些基于MATLAB或Python的BSS算法实现代码片段，方便读者实践。 参考文献 列出本书引用的重要文献，包括经典理论著作、 seminal 论文以及最新的研究进展。 索引 提供详细的术语索引，方便读者查阅。 本书内容全面，结构清晰，从理论到实践，层层递进，力求为读者提供一个深入、系统、实用的学习资源。无论您是初学者还是有经验的研究者，都能从中获得宝贵的知识和启发。

评分☆☆☆☆☆

总体而言，这本书给我的印象是：它超越了某一特定领域工具书的范畴，具有更深层次的学术价值。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表达出来，这种驾驭复杂语言的能力令人敬佩。它更像是一部关于“如何进行科学分析和问题拆解”的哲学著作，只不过载体是信号处理的特定领域。我发现，阅读它不仅提升了我在特定技术栈上的能力，更重要的是，它训练了我的逻辑推理能力和对“系统性错误”的预判能力。对于那些希望在这个领域建立自己独特见解的读者而言，这本书提供了一个强大的、可供挑战和超越的基准线。它不是终点，而是通往更高层次研究的坚实阶梯，让人读后意犹未尽，并期待作者未来能带来更多精品。

评分☆☆☆☆☆

从实践应用的视角来看，这本书的价值体现在其详尽的步骤分解和代码实现思路的描述上。虽然它主要侧重理论探讨，但每一次理论的推导完成之后，总能看到清晰的桥梁连接到实际操作层面。对于我们这些需要在实验室或工程环境中实现这些算法的人来说，这种理论与实践的无缝衔接至关重要。它避免了读者在理论学成后，面对实际数据束手无策的窘境。书中对参数选择的敏感性分析部分尤为精彩，它揭示了许多在教科书中常常被忽略的“魔鬼细节”。这些细节往往决定了一个算法在真实世界中是成功还是失败。读完相关章节后，我感觉自己对未来在处理真实世界数据时可能遇到的各种“陷阱”有了更充分的心理准备和应对策略。这本书为我们提供了一个坚实的工程化基础，值得反复查阅和实践。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计非常吸引人，从封面到内页的排版都透露着一种严谨而又不失艺术性的气息。纸张的质感也很好，拿在手里沉甸甸的，让人感觉这是一本用心制作的专业书籍。尤其是目录部分的清晰度和逻辑性，让人对即将展开的内容充满了期待。作者在结构上的安排非常巧妙，层层递进，从基础理论的铺垫到具体应用的深入探讨，每一步都衔接得自然流畅。初读时，就被那种对知识体系的宏大把握力所折服。它不像一些纯粹的教科书那样枯燥乏味，而是更像一位经验丰富的导师，娓娓道来，引导读者逐步深入到复杂的领域中去。对于需要快速构建知识框架的初学者来说，这本书提供的路线图无疑是宝贵的。我个人很欣赏这种在严谨性与可读性之间找到微妙平衡的写作手法，它让原本艰深的课题变得可以亲近，激发了我们探索更深层次问题的热情。这不仅仅是一本工具书，更像是一次系统的思维训练。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常具有启发性，它没有采用那种生硬的、命令式的口吻，而是用一种探讨和追问的方式引导读者思考。在阐述复杂的模型时，作者常常会穿插一些历史背景或者实际工程中的案例来佐证观点，这极大地增强了内容的生动性和说服力。我尤其喜欢它在章节末尾设置的“思考题”或“延伸阅读建议”，它们仿佛是为热衷钻研的读者准备的“彩蛋”，总能在我以为理解透彻时，又发现新的探索方向。这使得阅读过程变成了一种积极主动的知识建构过程，而不是被动的接受信息。这种互动式的体验，对于学术研究人员来说是极为珍贵的。它不仅仅是知识的传递，更像是思维火花的碰撞，让人感觉作者本人就在旁边，随时准备与你一同探讨如何优化现有方法，或者提出下一个创新点。

评分☆☆☆☆☆

内容上，这本书的深度和广度都超出了我的预期。它没有满足于停留在表面概念的介绍，而是扎实地剖析了核心算法背后的数学原理和物理意义。特别是对不同分离方法的对比分析，观点独到且论据充分，使得读者能够清晰地辨识出每种方法的适用场景和局限性。我特别关注了其中关于高维数据处理的部分，作者的论述不仅包含了经典的处理框架，还引入了一些最新的研究进展，显示出作者对领域前沿的敏锐洞察力。阅读过程中，我不得不频繁地查阅相关的数学参考资料，这虽然增加了阅读的难度，但也充分证明了作者对细节的把控是多么的精确和负责。这种不回避复杂性的勇气，正是优秀专业著作的标志。对于那些渴望真正掌握底层逻辑，而非仅仅停留在“会用”层面的专业人士而言，这本书无疑是案头必备的参考书目，它提供了一种深入理解问题的视角，远非网络上的零散资料可以比拟。