非線性動力學信號特徵提取及應用 李余興 9787111777892 【台灣高等教育出版社】

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書名：非線性動力學信號特徵提取及應用
ISBN：9787111777892
出版社：機械工業
著編譯者：李余興
頁數：166
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1730165
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內容簡介

本書以非線性動力學理論為核心，深入探討了其在信號特徵提取領域的應用。本書詳細闡述了非線性動力學的基本理論框架，回顧與探究了非線性動力學理論及其在信號特徵提取領域的應用，內容涵蓋了非線性動力學基本理論、特徵提取方法、應用案例等方面，展示了這些指標在水聲信號處理、故障診斷等多個領域中的實用價值。本書共8章：第1章為緒論，第2章為信號非線性動力學特徵，第3章為基於新型散布熵的特徵提取方法，第4章為基於新型斜率熵的特徵提取方法，第5章為基於新型Lempel-Ziv複雜度特徵的特徵提取方法，第6章為基於新型分形維數的特徵提取方法，第7章為基於多尺度處理的新型非線性動力學特徵提取方法，第8章為基於新型非線性動力學特徵與模態分解的信號特徵提取方法。 本書內容全面且深入，適合作為信號處理、非線性動力學、數據分析、機械工程等領域科研人員和工程師的專業參考資料，也可作為從事非線性動力學研究的碩士生、博士生，以及高年級本科生的參考用書。

目錄

前言
第1章 緒論
1 1 研究背景及意義
1 2 非線性動力學理論研究現狀
1 2 1 信息熵的研究現狀
1 2 2 Lempel-Ziv複雜度的研究現狀
1 2 3 分形維數的研究現狀
1 3 信號特徵提取方法研究現狀
1 3 1 傳統信號特徵提取方法
1 3 2 基於非線性動力學理論的特徵提取方法
1 4 本書的主要內容及結構組成
第2章 信號非線性動力學特徵
2 1 李雅普諾夫指數
2 2 信息熵
2 2 1 樣本熵
2 2 2 模糊熵
2 2 3 排列熵
2 3 Lempel-Ziv複雜度
2 4 分形維數
2 4 1 盒維數
2 4 2 關聯維數
2 4 3 Katz分形維數
2 4 4 Higuchi分形維數
2 5 小結
第3章 基於新型散布熵的特徵提取方法
3 1 散布熵
3 2 新型散布熵
3 2 1 波動散布熵
3 2 2 逆向散布熵
3 2 3 波動逆向散布熵
3 2 4 集合散布熵
3 2 5 模糊散布熵
3 2 6 分數階模糊散布熵
3 2 7 簡易編碼散布熵
3 3 新型散布熵模擬實驗
3 3 1 調幅啁啾信號實驗
3 3 2 MIX信號實驗
3 3 3 Logistic模型實驗
3 4 基於新型散布熵的艦船輻射雜訊特徵提取
3 4 1 特徵提取方法
3 4 2 實測實驗
3 5 小結
第4章 基於新型斜率熵的特徵提取方法
4 1 斜率熵
4 2 新型斜率熵
4 2 1 單閾值斜率熵
4 2 2 分數階斜率熵
4 2 3 優化斜率熵
4 3 新型斜率熵模擬實驗
4 3 1 雜訊信號分類實驗
4 3 2 混沌信號分類實驗
4 4 新型斜率熵應用研究
4 4 1 特徵提取方法
4 4 2 實測實驗
4 5 小結
第5章 基於新型Lempel-Ziv複雜度特徵的特徵提取方法
5 1 新型Lempel-Ziv複雜度
5 1 1 排列模式Lempel-Ziv複雜度
5 1 2 散布Lempel-Ziv複雜度
5 1 3 散布模式Lempel-Ziv複雜度
5 2 新型Lempel-Ziv複雜度模擬實驗
5 2 1 加噪周期信號實驗
5 2 2 MIX信號實驗
5 2 3 Logistic模型實驗
5 3 基於新型Lempel-Ziv複雜度的海洋環境雜訊特徵提取
5 3 1 特徵提取方法
5 3 2 實測實驗
5 4 小結
第6章 基於新型分形維數的特徵提取方法
6 1 新型分形維數
6 1 1 層次盒維數
6 1 2 散布Higuchi分形維數
6 1 3 優化散布Higuchi分形維數
6 2 新型分形維數模擬實驗
6 2 1 信號長度穩定性實驗
6 2 2 雜訊信號分類實驗
6 2 3 混沌信號分類實驗
6 3 基於新型分形維數的特徵提取
6 3 1 特徵提取方法
6 3 2 東南大學齒輪數據
6 4 小結
第7章 基於多尺度處理的新型非線性動力學特徵提取方法
7 1 多尺度處理
7 2 新型多尺度處理
7 2 1 精細複合多尺度處理
7 2 2 變步長多尺度處理
7 2 3 精細複合變步長多尺度處理
7 3 新型多尺度非線性動力學特徵模擬實驗
7 3 1 新型多尺度散布熵模擬實驗
7 3 2 新型多尺度斜率熵模擬實驗
7 3 3 新型多尺度Lempel-Ziv複雜度模擬實驗
7 3 4 新型多尺度分形維數模擬實驗
7 4 新型多尺度非線性動力學特徵應用研究
7 4 1 新型多尺度散布熵實測實驗
7 4 2 新型多尺度斜率熵實測實驗
7 4 3 新型多尺度Lempel-Ziv複雜度實測實驗
7 4 4 新型多尺度分形維數實測實驗
7 5 小結
第8章 基於新型非線性動力學特徵與模態分解的信號特徵提取方法
8 1 經驗模態分解及其改進算法
8 1 1 經驗模態分解
8 1 2 集合經驗模態分解
8 1 3 完全自適應雜訊集合經驗模態分解
8 2 變分模態分解及其改進算法
8 2 1 變分模態分解
8 2 2 連續變分模態分解
8 3 基於散布熵與變分模態分解的特徵提取方法
8 3 1 特徵提取方法
8 3 2 軸承信號數據
8 4 基於斜率熵與連續變分模態分解的特徵提取方法
8 4 1 特徵提取方法
8 4 2 艦船信號數據
8 5 基於Lempel-Ziv複雜度與集合經驗模態分解的特徵提取方法
8 5 1 特徵提取方法
8 5 2 海洋環境雜訊數據
8 6 基於分形維數與變分模態分解的特徵提取方法
8 6 1 特徵提取方法
8 6 2 齒輪信號數據
8 7 小結
參考文獻
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