非線性信息處理技術(shù)

第1章 混沌與分形簡介
1．1 混沌發(fā)展簡史
1．2 幾種典型的混沌系統(tǒng)
1．2．1 洛倫茲混沌系統(tǒng)
1．2．2 Rossler混沌系統(tǒng)
1．2．3 Logistic映射
1．2．4 Henon映射
1．3 定性觀測混沌方法
1．3．1 功率譜法
1．3．2 往返圖
1．3．3 遞歸圖
1．3．4 混沌吸引子
1．3．5 龐加萊截面
1．3．6 李雅普諾夫指數(shù)法
1．4 通向混沌的主要途徑
1．4．1 倍周期分岔道路
1．4．2 陣發(fā)性混沌道路
1．4．3 Ruelle-Takens道路
1．4．4 哈密頓系統(tǒng)的KAM環(huán)面通向混沌的道路
1．5 分形現(xiàn)象
1．5．1 分形的定義
1．5．2 規(guī)則分形
1．5．3 無規(guī)分形
1．6 分形維數(shù)
1．7 無規(guī)分形生長模型
1．7．1 擴(kuò)散置限凝聚模型
1．7．2 彈射凝聚模型
1．7．3 反應(yīng)控制凝聚模型
1．7．4 其他模型
1．8 思考題
第1章參考文獻(xiàn)
第2章 分形時間序列分析
2．1 分形布朗運動（fBm）
2．2 分形時間序列分析方法
2．2．1 域重新標(biāo)度極差分析方法（R/S法）
2．2．2 消除趨勢波動法（DFA法）
2．2．3 半方差方法（SV法）
2．2．4 功率譜密度分析法（PSD法）
2．2．5 離散分析方法（DISP法）
2．2．6 變尺度加窗方差法（SWV法）
2．3 分形標(biāo)度算法評價
2．3．1 無噪聲分形標(biāo)度算法評價
2．3．2 有噪聲分形標(biāo)度算法評價
2．4 幅值與符號相關(guān)性
2．5 多重分形奇異譜
2．6 多重分形消除趨勢波動分析法（MF-DFA法）
2．7 小波變換模極大值（WTMM）法多重分形分析
2．8 應(yīng)用舉例（I）——多相流分形動力學(xué)
2．8．1 氣液兩相流分形標(biāo)度指示特性
2．8．2 氣液及油水兩相流多重分形特性
2．8．3 油氣水三相流流型幅值與符號相關(guān)特性
2．9 應(yīng)用舉例（Ⅱ）——人體心跳分形動力學(xué)
2．10 思考題
第2章參考文獻(xiàn)
第3章 相空間重構(gòu)
3．1 嵌入相空間
3．1．1 相空間重構(gòu)思想
3．1．2 嵌入概念
3．1．3 嵌入定理
3．2 延遲時間算法
3．2．1 自相關(guān)法（I）
3．2．2 自相關(guān)法（Ⅱ）
3．2．3 互信息法
3．2．4 C-C算法
3．3 延遲時間算法評價
3．3．1 無噪聲延遲時間算法評價
3．3．2 有噪聲延遲時間算法評價
3．4 嵌入維數(shù)算法
……
第4章 遞歸圖及遞歸定量分析
第5章 混沌吸引子形態(tài)特征分析
第6章 多尺度非線性分析
第7章 復(fù)雜性測度分析
第8章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建模方法
第9章 不穩(wěn)定周期軌道（UPO）探尋與應(yīng)用