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1、第四章 非線性信號的特征和表示法( Features and Representation of Nonlinear Signal),,第一節(jié) 分形體和分維數(shù)（Fractal and Fractal Dimension）,一、分形體（Fractal） 具有非整數(shù)維的結構叫做分形體。就是說真實空間都充滿分形(fractal)特征，即現(xiàn)實世界是一個分形的世界。維數(shù)大于1小于2的結構，是一個比直線復雜而又未完全填充平面的一種結構。維數(shù)大于2小于3的結構，是一個比平面復雜而又未完全填充三維空間的一種結構。 分形體的局部與整體的某種相似性叫做自相似性（self-similarity）。子女與父母，大小不
2、同的樹葉，海上的波濤，天空的云彩，疊嶂的群山，蜿蜒的海岸線，縱橫交錯的毛細血管網(wǎng)，呼吸道的微絨毛，肺支氣管，心電和腦電,都是局部與整體具有某種相似性的客觀現(xiàn)實。 典型的理想的分形的例子有科赫雪花(Koch snowflake)和康托塵土(Kongtor dust)。,典型的理想的分形的例子有科赫雪花(Koch snowflake)和康托塵土(Kongtor dust)。,,二、分維數(shù)（fractal dimension）,量度分形體的這種結構復雜性的量叫分維數(shù)。計算其自相似復雜性的分數(shù)維叫相似維。 下面以科赫雪花為例，說明如何計算相似維及相似維量度其自相似復雜性的能力。圖4-3是用與圖4-1同
3、一個1/3的生成子生成的三種不同的結構。,由計算可以得出以下推論：,1.用生成子單位去量度同一分形體，所得的分維值最大； 2.用同一量度單位去量度具有不同的自相似復雜性的分形體，所得的分維值是不同的:復雜性大的,分維數(shù)大。 3.用不同的量度單位去量度同一分形體，結果不同。這提示：要用同一單位進行量度，才能比較不同分形體的復雜性。 4.用生成子去量度具有不同復雜性的分形體，所得的差異最大 因此，用生成子去量度具有不同復雜性的分形體, 更便于區(qū)分其不同的復雜性。,第二節(jié) 混沌特征及其定量描述（Chaotic Characteristics and Its Quantitative Descrip
4、tion）,一、混沌（chaos） 結果對初始條件的敏感性，也就是說出現(xiàn)了結果的不可預測性。科學界就把這樣的現(xiàn)象稱為“混沌”。就是說非線性就有可能導致混沌。在對大氣和湍流的研究中，都會得到非線性微分方程組，而大氣和湍流的運動都具有局部與整體的某種自相似性。研究表明自相似性也是混沌想象的一種特征。,混沌運動具有以下特征：,1非線性、非周期性、非隨機性。 2對初始條件的敏感性，即短期的不可預測性。 3具有某種自相似性，因而分形是混沌運動的一 種特征。 4寬帶譜也是混沌運動的一種特性。 5有界性，混沌運動雖然變化的范圍很大，但過程只限于一定的時空范圍。 6由于很小的初始條件的變化（擾動）會導致結果
5、的巨大變化，因而運動的某種不穩(wěn)定性，也是混沌運動的一種特征。,二、混沌運動的圖形特征,1相平面圖（phase plane plot）,2延遲映射圖（return map）,三、混沌診斷指標（Signs for Diagnosing Chaos）,所謂混沌診斷，即如何判斷一種運動是否具有混沌特征。滿足以下兩個以上的條件，可以判斷為混沌。 1初始條件的敏感性。 2大于1的分維數(shù)。 3大于0的李雅普諾夫指數(shù)。 4寬帶譜。,四、非線性導致混沌的數(shù)值例子,1三分岔現(xiàn)象 2無限循環(huán)而不重復 3初始條件的敏感性 4類似隨機的特征 5有界性,第三節(jié) 復雜性和復雜度（Complexes and Complexi
6、ty）,一、復雜性（Complexes） 關于什么是復雜性？尚無確切的定義。研究復雜性多數(shù)認為是研究非線性。但是非線性是確定性。如果這樣認為，則非線性就成了確定性的一個分支。也有人從隨機性出發(fā)研究復雜性，這就認為復雜性不是確定性。這樣就成了兩種不同復雜性：非線性復雜性和隨機性復雜性。,二、復雜度(Complexity),復雜度就是復雜性的數(shù)字量度，或稱為數(shù)學模型。從非線性出發(fā)提出了一些數(shù)學模型；從隨機性出發(fā)也提出了一些數(shù)學模型。 除了前面已經(jīng)介紹過的分維數(shù)外，再舉幾個具體的量度復雜性的例子：近似熵和信息熵，李雅普諾夫指數(shù)和混沌度。,,近似熵是用一個非負數(shù)來度量一個時間序列的復雜性的一種方法。 信息是客觀事物的運動狀態(tài)和存在方式的描述。信息熵（entropy，物理學家嚴濟慈將之譯成“熵”，隱含了Entropy的物理意義和計算要點）從信息論的角度描述信息的復雜性, 用以表示信息（由信號攜載）的復雜程度。 從混沌運動的軌道發(fā)散性出發(fā)，提出了量度運動狀態(tài)復雜性的公式，稱為里雅普諾夫指數(shù) 。,
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