信号、噪音或两者皆是？

混沌的发现对从事科学实验的人表述数据的方式具有深刻的影响。比如，就像我在前面曾经讲过的，许多实验是用时间序列的方式将一些物理的量的测量结果显示出来的。通常时间序列用移动描绘线的图形显示方法表示。比如，心电图对于心跳的记录，基本上就是用时间序列方法对电测量结果的显示。

所有的实验测试都经常受到噪音的干扰——超越实验过程控制的，由环境造成的信号的变化（外界自然源的变化，如气温的波动等）。为从时间序列中寻找出主要的行为，有心要将信号与噪音分离开来。在发现混沌之前， 这种情况在原则上是明确的：信号是有序的，噪音是无序的。但是，现在我们所有的信号中都没有任何表现出无序的噪音。根据可以分辨出信号和噪音的图象，你将被引导进行不同的数学运算方式并将得出不同的计算结果。你如何说清楚哪一个是对的，哪一个又是错的呢？

过去分析时间序列的方法是首先假设构成信号基本条件，一般信号的显示是周期运动的综合因素。这种分析方法对于无序信号的分析是不能完全适用的，因为这种分析总是首先选定特别的运动形态，而这种特别的运动形态实际上与混沌没有什么联系。当混沌出现时，你可能将看起来非常像噪音的东西当成是信号。一个人的噪音可能就是另一个人的信号，这就使事情变得更为复杂。结果，最近出现了越来越多的解决这个问题的方法，这些方法是， 不再将信号预先设定在一系列标准形态中，而是将信号从必须是由各种因素混合组成的信号中提取出来。他们让信号本身确定基本形态。过去的方法使数学家犯了将自然硬塞入一个事先确定的形态中的错误，而新方法竭力避免这种错误的发生。