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第一章 绪论
1.1 引言
1.2 非线性动力学在信息系统中的应用
1.2.1 神经信息系统中神经元的非线性动力学研究
1.2.2 通信系统中Turbo迭代译码算法的非线性动力学研究
1.3 非线性动力学控制方法
1.4 本文的创新性工作及内容安排
第二章 Hodgkin-Huxley模型中Hopf分岔控制
2.1 神经细胞电生理学基础
2.1.1 神经元的细胞膜结构特点
2.1.2 静息电位
2.1.3 动作电位
2.2 HH模型描述
2.3 HH模型的分岔分析
2.4 Washout滤波器控制器
2.5 Washout滤波器控制器对HH模型的Hopf分岔控制
2.6 本章小结
第三章 FitzHugh-Nagumo模型的双重极限环分岔控制
3.1 FHN模型的动力学区域划分
3.2 引入控制的闭环FHN模型
3.3 中心流形定理
3.3.1 流的线性化和流形
3.3.2 非线性系统
3.3.3 中心流形定理
3.4 规范型理论
3.5 FHN模型中washout滤波器控制系数的确定
3.6 本章小结
第四章 Turbo迭代译码算法的动力学控制
4.1 引言
4.2 Turbo码编码器
4.3 Turbo码译码器
4.3.1 译码器结构
4.3.2 最大后验概率译码算法
4.4 Turbo迭代译码算法的动力学特性
4.4.1 密度函数
4.4.2 Turbo编译码算法在动力学中的表示方法
4.4.3 Turbo迭代译码算法的动力学模
4.4.4 Turbo迭代译码算法中的不动点
4.4.5 Turbo迭代译码算法中的动力学行为
4.5 Turbo迭代译码算法的动力学控制
4.5.1 改进的Mexican hat小波函数
4.5.2 改进的Mexican hat小波函数对Clifford混沌系统的抑制
4.6 改进的Mexican hat小波函数对Turbo迭代译码算法的控制
4.7 本章小结
第五章 总结
5.1 结论
5.2 工作展望
参考文献
发表论文和参加科研情况说明
致谢