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編輯推薦：
·本书将新型非线性动力学理论与人工智能、大数据等前沿技术及实际应用紧密结合，借助丰富的实验数据，深入展示了其实际应用效果，从而极大地拓宽了非线性动力学信号特征提取在其他领域的适用范围和影响力。·本书作者入选美国斯坦福大学发布的2023年度全球前2%科学家榜单。
內容簡介：
本书以非线性动力学理论为核心，深入探讨了其在信号特征提取领域的应用。本书详细阐述了非线性动力学的基本理论框架，回顾与探究了非线性动力学理论及其在信号特征提取领域的应用，内容涵盖了非线性动力学基本理论、特征提取方法、应用案例等方面，展示了这些指标在水声信号处理、故障诊断等多个领域中的实用价值。本书共8章:第1章为绪论，第2章为信号非线性动力学特征，第3章为基于新型散布熵的特征提取方法，第4章为基于新型斜率熵的特征提取方法，第5章为基于新型Lempel- Ziv复杂度特征的特征提取方法，第6章为基于新型分形维数的特征提取方法，第7章为基于多尺度处理的新型非线性动力学特征提取方法，第8章为基于新型非线性动力学特征与模态分解的信号特征提取方法。本书内容全面且深入，适合作为信号处理、非线性动力学、数据分析、机械工程等领域科研人员和工程师的专业参考资料，也可作为从事非线性动力学研究的硕士生、博士生，以及高年级本科生的参考用书。
關於作者：
李余兴，西安理工大学副教授，硕士生导师。长期从事非线性动力学理论、水声信号处理、机械故障诊断等方面的研究；获得陕西高等学校科学技术研究优秀成果二等奖1项；主持装备预研项目1项、陕西省科技厅面上项目1项、自然资源部海洋观测技术重点实验室开放基金1项。在《Chaos， Solitons and Fractals》《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》《Nonlinear Dynamics》《ISA Transactions》《Applied Acoustics》等非线性动力学、水声、机械领域高水平期刊，发表SCI论文50余篇，7篇ESI热点论文，10篇ESI高被引论文，H指数为24，入选美国斯坦福大学发布的2023年度全球前2%科学家榜单。担任《Defence Technology》《Remote Sensing》等多个SCI期刊的编委或客座编辑。
目錄
前言第1章绪论11.1研究背景及意义11.2非线性动力学理论研究现状21.2.1信息熵的研究现状21.2.2Lempel-Ziv复杂度的研究现状41.2.3分形维数的研究现状51.3信号特征提取方法研究现状61.3.1传统信号特征提取方法61.3.2基于非线性动力学理论的特征提取方法101.4本书的主要内容及结构组成11第2章信号非线性动力学特征132.1李雅普诺夫指数132.2信息熵152.2.1样本熵152.2.2模糊熵162.2.3排列熵172.3Lempel-Ziv复杂度182.4分形维数182.4.1盒维数192.4.2关联维数192.4.3Katz分形维数212.4.4Higuchi分形维数212.5小结22第3章基于新型散布熵的特征提取方法243.1散布熵243.2新型散布熵283.2.1波动散布熵283.2.2逆向散布熵303.2.3波动逆向散布熵303.2.4集合散布熵323.2.5模糊散布熵333.2.6分数阶模糊散布熵353.2.7简易编码散布熵373.3新型散布熵仿真实验393.3.1调幅啁啾信号实验393.3.2MIX信号实验413.3.3Logistic模型实验433.4基于新型散布熵的舰船辐射噪声特征提取443.4.1特征提取方法443.4.2实测实验453.5小结49第4章基于新型斜率熵的特征提取方法504.1斜率熵504.2新型斜率熵534.2.1单阈值斜率熵534.2.2分数阶斜率熵544.2.3优化斜率熵564.3新型斜率熵仿真实验584.3.1噪声信号分类实验594.3.2混沌信号分类实验604.4新型斜率熵应用研究614.4.1特征提取方法614.4.2实测实验624.5小结64第5章基于新型Lempel-Ziv复杂度特征的特征提取方法665.1新型Lempel-Ziv复杂度665.1.1排列模式Lempel-Ziv复杂度665.1.2散布Lempel-Ziv复杂度685.1.3散布模式Lempel-Ziv复杂度705.2新型Lempel-Ziv复杂度仿真实验725.2.1加噪周期信号实验735.2.2MIX信号实验735.2.3Logistic模型实验745.3基于新型Lempel-Ziv复杂度的海洋环境噪声特征提取765.3.1特征提取方法765.3.2实测实验775.4小结79第6章基于新型分形维数的特征提取方法816.1新型分形维数816.1.1层次盒维数816.1.2散布Higuchi分形维数836.1.3优化散布Higuchi分形维数856.2新型分形维数仿真实验876.2.1信号长度稳定性实验876.2.2噪声信号分类实验886.2.3混沌信号分类实验906.3基于新型分形维数的特征提取916.3.1特征提取方法926.3.2东南大学齿轮数据926.4小结95第7章基于多尺度处理的新型非线性动力学特征提取方法977.1多尺度处理977.2新型多尺度处理987.2.1精细复合多尺度处理987.2.2变步长多尺度处理987.2.3精细复合变步长多尺度处理997.3新型多尺度非线性动力学特征仿真实验1017.3.1新型多尺度散布熵仿真实验1017.3.2新型多尺度斜率熵仿真实验1027.3.3新型多尺度Lempel-Ziv复杂度仿真实验1037.3.4新型多尺度分形维数仿真实验1047.4新型多尺度非线性动力学特征应用研究1057.4.1新型多尺度散布熵实测实验1067.4.2新型多尺度斜率熵实测实验1087.4.3新型多尺度Lempel-Ziv复杂度实测实验1137.4.4新型多尺度分形维数实测实验1187.5小结122第8章基于新型非线性动力学特征与模态分解的信号特征提取方法1248.1经验模态分解及其改进算法1248.1.1经验模态分解1248.1.2集合经验模态分解1258.1.3完全自适应噪声集合经验模态分解1268.2变分模态分解及其改进算法1288.2.1变分模态分解1288.2.2连续变分模态分解1308.3基于散布熵与变分模态分解的特征提取方法1318.3.1特征提取方法1318.3.2轴承信号数据1328.4基于斜率熵与连续变分模态分解的特征提取方法1388.4.1特征提取方法1388.4.2舰船信号数据1398.5基于Lempel-Ziv复杂度与集合经验模态分解的特征提取方法1458.5.1特征提取方法1458.5.2海洋环境噪声数据1468.6基于分形维数与变分模态分解的特征提取方法1518.6.1特征提取方法1518.6.2齿轮信号数据1528.7小结157参考文献159
內容試閱
前言非线性动力学作为一门交叉学科，涉及数学、物理、化学、生物等多个领域，可用来刻画非线性系统中的动力学特性，特别是用来进行系统混沌程度、周期性与复杂度等特性的定量分析。随着学术研究的不断深化与拓展，非线性动力学在信号特征提取中展现出显著的应用潜力和价值。在实际工程应用中，受复杂环境、噪声等因素的干扰，信号通常呈现出非平稳、非线性等特性，传统信号特征提取方法难以解析非线性信号在时域、频域及时频域的特征信息，不能完全反映信号的内在特性。为了更好地应对这一挑战，国内外学者提出了一系列基于非线性动力学理论的特征提取方法，并在相关领域开展了实际工程应用研究，进一步推动了非线性动力学理论的发展，拓宽了其应用范围。本书针对非线性动力学理论展开回顾与研究，并采用理论与工程应用相结合的研究方法，致力于探索非线性动力学理论及其在信号特征提取中的应用。本书共8章：第1章为绪论，主要论述非线性动力学理论的研究背景和意义，以及现阶段信号特征提取方法的研究现状。第2章为信号非线性动力学特征研究，主要介绍了4种非线性动力学特征的基本原理，包括李雅普诺夫指数、信息熵、Lempel-Ziv复杂度和分形维数。第3~6章为基于新型非线性动力学特征的信号特征提取方法研究，主要阐述了一些新型非线性动力学特征的基本原理，包括新型散布熵、新型斜率熵、新型Lempel-Ziv复杂度和新型分形维数；并且，提出了基于新型非线性动力学特征的信号特征提取方法，还进行了仿真及实测信号实验。第7章为基于多尺度处理的新型非线性动力学特征提取方法研究，详细阐述了一系列新型多尺度处理技术，将其与新型非线性动力学特征相结合，提出了基于多尺度处理的新型非线性动力学特征提取方法，并通过仿真和实测实验加以验证。第8章为基于新型非线性动力学特征与模态分解的信号特征提取方法研究，主要将新型非线性动力学特征与模态分解算法相结合，进而提出了基于非线性动力学特征与模态分解的特征提取方法，并通过实测水声和机械信号实验验证了提出方法的有效性。非线性动力学理论仍在持续发展中，新理论、新方法不断涌现。由于作者水平有限，书中难免有不足之处，恳请广大读者批评指正。李余兴2024年11月
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