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| 編輯推薦： |
1.反映当前混沌遮掩保密通信和信号盲提取的关键技术；
2.涉及新的多媒体信号保密通信及盲提取相关技术；
3.理论基础扎实，并辅以丰富的实例说明，读者更易理解；
4.展望多媒体保密通信领域今后的技术发展和应用前景。
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| 內容簡介： |
在通信环境日益复杂的大背景下，面对经济与信息全球化的趋势，信息已经成为当今社会*重要的战略资源之一，借助混沌载体对多媒体信号进行遮掩传输是当今信息安全通信领域中亟待解决的重要问题。本书结合多种变换域处理手段及先进的信号处理方式，侧重于算法在混沌保密通信领域中的典型应用，以多媒体信号为对象，将相关基础理论及近年来研究成果进行汇编，为相关技术研发人员及相关专业的研究生提供素材。
本书适合从事混沌保密通信、多媒体信息隐藏及盲信号处理领域的专业研究人员阅读，也可作为通信与信息系统、信号与信息处理专业研究生的专业课教材。
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| 關於作者： |
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王尔馥，黑龙江大学教授、博士生导师，信息与通信工程学科带头人，黑龙江大学电子工程学院学位委员会、学术委员会、教学指导委员会委员，中国密码学会混沌保密通信专委会委员，中国电工技术学会会员。2009年在哈尔滨工业大学获得信息与通信工程博士学位，长期从事阵列信号处理、盲信号处理及混沌保密通信方面的教学和研究工作。出版专著《盲源分离及其在混沌信号处理中的应用》，在国内外期刊发表SCI EI收录论文50余篇，主持国家自然科学基金2项、省部级项目10余项，获黑龙江省教学成果二等奖一项。
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| 目錄：
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第 1章 典型混沌系统及混沌遮掩001
1.1 混沌的定义与特性002
1.2 混沌的分析及判定方法003
1.3 常见的混沌系统005
1.3.1 Logistic混沌系统005
1.3.2 Henon混沌系统006
1.3.3 Lorenz混沌系统008
1.3.4 Chen混沌系统009
1.3.5 Qi混沌系统011
1.4 混沌遮掩及保密特性013
1.5 本章小结013
参考文献014
第 2章 正定含噪混沌遮掩及语音信号盲分离017
2.1 ICA基本原理018
2.2 正定系统模型建立019
2.3 数字化编码方式020
2.3.1 波形编码021
2.3.2 参数编码021
2.3.3 混合编码022
2.4 二进制判决门限的选择024
2.5 语音信号与混沌载体的时频分析026
2.6 噪声影响及其分类028
2.7 算法的评价指标029
2.7.1 定性评价030
2.7.2 定量评价030
2.7.3 主观听觉感受031
2.8 正定含噪系统中语音信号盲分离的实现031
2.8.1 无干扰情况下语音信号盲分离033
2.8.2 有干扰情况下语音信号盲分离046
2.9 本章小结055
参考文献055
第3章 欠定含噪混沌遮掩及语音信号盲提取057
3.1 欠定系统模型建立058
3.2 欠定到正定模型的转化059
3.3 经验模态分解算法060
3.4 欠定含噪系统中语音信号的盲提取062
3.5 算法可行性分析与验证064
3.5.1 无干扰情况下语音信号盲提取064
3.5.2 有干扰情况下语音信号盲提取072
3.6 本章小结077
参考文献077
第4章 时频分析与欠定图像分离算法079
4.1 信号模型与设计080
4.2 基于特征向量聚类的混合矩阵估计082
4.2.1 特征向量提取082
4.2.2 特征向量聚类083
4.3 源信号分离084
4.3.1 Lp范数最小化模型084
4.3.2 拉格朗日数乘法085
4.4 算法实现086
4.5 仿真实现与性能分析086
4.6 本章小结089
参考文献090
第5章 基于序贯削减技术的图像盲提取算法093
5.1 基于虚拟接收阵元的序贯削减技术094
5.1.1 欠定系统模型094
5.1.2 经验模态分解原理095
5.1.3 顺序提取和削减处理096
5.2 EMD单分量补足法的图像盲提取097
5.2.1 单分量补足法模型097
5.2.2 单分量补足法的仿真实现及性能分析098
5.3 EMD多分量补足法的图像盲提取103
5.3.1 多分量补足法模型103
5.3.2 多分量补足法的仿真实现及性能分析104
5.4 本章小结109
参考文献109
第6章 噪声对盲提取的影响111
6.1 引言112
6.2 信源噪声的影响分析112
6.2.1 信源噪声模型113
6.2.2 信源噪声模型的仿真实现及性能分析113
6.3 接收传感器分布噪声的影响分析117
6.3.1 接收传感器分布噪声模型117
6.3.2 基于动态噪声相关度的接收传感器模型118
6.3.3 动态接收传感器噪声模型的仿真实现及性能分析119
6.4 信道噪声的影响分析126
6.4.1 信道噪声模型126
6.4.2 信道噪声模型的仿真实现及性能分析127
6.5 本章小结132
参考文献132
第7章 含噪环境中接收天线低元化技术133
7.1 基于信源噪声的低元化提取技术134
7.1.1 信源噪声干扰的低元化提取模型134
7.1.2 信源噪声背景下的低元化提取技术实现134
7.2 基于接收传感器分布噪声的低元化提取技术139
7.2.1 接收传感器分布噪声干扰的低元化提取模型139
7.2.2 接收传感器分布噪声背景下的低元化提取技术实现139
7.3 本章小结145
第8章 信源噪声与VMD分量补足算法147
8.1 引言148
8.2 信号模型与设计149
8.3 变分模态分解算法149
8.3.1 VMD算法介绍150
8.3.2 VMD变分问题的构造与求解150
8.3.3 VMD算法实现步骤151
8.4 图像信号VMD分量补足分离算法的实现152
8.5 仿真实验与性能分析153
8.5.1 仿真设计153
8.5.2 噪声对仿真性能的影响分析154
8.6 本章小结159
参考文献159
第9章 混沌遮掩图像分离及噪声影响分析161
9.1 欠定混沌遮掩系统设计与实现162
9.1.1 系统模型与设计162
9.1.2 算法实现步骤163
9.2 仿真实现与性能分析164
9.2.1 仿真设计164
9.2.2 信道噪声对仿真性能的影响分析166
9.2.3 单通道噪声对仿真性能的影响分析172
9.3 本章小结178
参考文献178
第 10章 混沌与压缩感知理论的研究现状179
10.1 研究背景与目的意义180
10.2 国内外研究现状182
10.2.1 混沌理论及相关理论发展182
10.2.2 压缩感知理论发展183
10.2.3 混沌与压缩感知结合的研究进展184
10.3 本章小结185
参考文献185
第 11章 压缩感知理论189
11.1 压缩感知理论框架190
11.2 信号的稀疏性表达192
11.3 压缩感知的测量矩阵194
11.4 压缩感知的重构算法194
11.5 本章小结197
参考文献197
第 12章 图像重构及性能评价体系199
12.1 引言200
12.2 重构图像的质量分析200
12.3 重构图像的安全性分析指标201
12.4 本章小结203
参考文献203
第 13章 基于新三维超混沌的图像压缩感知与重构205
13.1 引言206
13.2 新三维离散超混沌系统207
13.3 新三维离散超混沌系统的性能分析207
13.3.1 李雅普诺夫指数208
13.3.2 混沌系统的分岔图209
13.3.3 混沌系统的复杂度210
13.4 测量矩阵的构造与验证211
13.5 图像压缩感知实验仿真与分析213
13.5.1 探究重构算法对图像重构的影响214
13.5.2 探究压缩比对图像重构的影响215
13.5.3 不同测量矩阵的重构效果对比217
13.6 本章小结219
参考文献219
第 14章 基于超混沌的图像压缩感知加密算法221
14.1 引言222
14.2 加解密方案设计222
14.2.1 图像加密算法224
14.2.2 图像解密算法225
14.3 加解密方案仿真实验225
14.4 加密算法的安全性分析228
14.4.1 NIST测试228
14.4.2 密钥空间229
14.4.3 直方图分析230
14.4.4 信息熵分析232
14.4.5 相邻像素相关性分析233
14.4.6 抗差分攻击能力分析233
14.5 本章小结235
参考文献235
中英文对照表237
名词索引239
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