多源信息融合(第2版)(信号与信息处理丛书) 韩崇昭 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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韩崇昭 著

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店铺： 杰城图书专营店

出版社： 暂无

ISBN：9787302224990

商品编码：11338912275

包装：平装

出版时间：2010-09-01

 

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《信号处理的数学基础与算法》 内容概述 本书旨在为读者系统地介绍信号处理领域至关重要的数学基础，并在此基础上深入探讨各类核心算法。本书内容严谨，逻辑清晰，力求在数学理论的深度与实际应用的广度之间取得平衡，帮助读者建立扎实的信号处理理论功底，并能灵活运用相关算法解决实际问题。 第一部分：信号处理的数学基石 本部分将从信号处理最根本的数学工具入手，为后续的内容铺设坚实的基础。 第一章：线性代数与向量空间 引言：为何线性代数在信号处理中如此重要？信号与向量、系统与矩阵的对应关系。 向量空间与子空间：向量空间的定义、基、维数。子空间的概念及其在信号表示中的作用（如投影）。 线性映射与矩阵：线性变换的定义与性质。矩阵的运算（加法、乘法、转置、逆）。矩阵的秩与解空间的维度。 特征值与特征向量：特征值分解（EVD）的原理与应用，如PCA（主成分分析）在降维和特征提取中的作用。对称矩阵的对角化。 奇异值分解（SVD）：SVD的定义、计算与性质。SVD在降噪、去相关、图像压缩等方面的强大应用。与EVD的比较。 内积空间与正交性：内积的定义与性质。正交向量、正交基、正交补。傅立叶级数与正交变换的联系。Gram-Schmidt正交化过程。 第二章：微积分与连续时间信号 导数与积分：导数作为变化率在信号分析中的意义。积分作为累积量在能量、功率计算中的应用。 无穷级数与收敛性：泰勒级数、傅立叶级数。理解信号的频谱特性。 微积分在系统分析中的应用：微分方程与连续时间线性时不变（LTI）系统的关系。 多元微积分基础：梯度、散度、旋度在多维信号处理中的初步概念。 第三章：概率论与随机信号 概率基本概念：随机变量、概率密度函数（PDF）、累积分布函数（CDF）。常见概率分布（均匀分布、高斯分布、泊松分布）。 期望、方差与协方差：描述随机变量的统计特性。协方差矩阵在多维随机信号分析中的作用。 随机过程：平稳随机过程（宽平稳、狭义平稳）。自相关函数与功率谱密度。 贝叶斯定理与条件概率：在不确定性条件下进行推断的基础。 估计理论基础：最大似然估计（MLE）、最小均方误差估计（MMSE）。 马尔可夫链与隐马尔可夫模型（HMM）：在序列信号建模中的应用（如语音识别）。 第四章：复数与傅立叶分析 复数运算与性质：复数的几何表示。复共轭、模、幅角。 傅立叶级数：周期信号的傅立叶级数展开。谐波分量。 傅立叶变换（FT）：非周期信号的傅立叶变换。频谱分析。FT的性质（线性、时移、频移、卷积定理）。 离散时间傅立叶变换（DTFT）：对离散时间信号进行频谱分析。 离散傅立叶变换（DFT）：有限长离散信号的傅立叶变换。DFT与DTFT的关系。 快速傅立叶变换（FFT）：DFT的高效计算算法。FFT在信号处理中的核心地位。 短时傅立叶变换（STFT）：分析非平稳信号的频谱随时间的变化。 小波变换（Wavelet Transform）：一种更强大的时频分析工具，能够更好地处理瞬态信号和局部特征。 第二部分：信号处理核心算法 本部分将基于第一部分建立的数学基础，深入介绍信号处理领域的核心算法，并阐述其原理与应用。 第五章：采样与量化 采样定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）：连续信号离散化的理论基础。奈奎斯特频率、混叠现象及其避免。 过采样与欠采样：不同采样率的意义与处理方法。 量化过程：模拟信号到数字信号转换的关键步骤。量化误差、量化噪声。 量化器的类型：均匀量化、非均匀量化（如μ律、A律）。 模数转换器（ADC）：ADC的分类与工作原理。 第六章：滤波器设计与应用 滤波器的基本概念：低通、高通、带通、带阻滤波器。幅度响应与相位响应。 无限冲激响应（IIR）滤波器： Butterworth滤波器、Chebyshev滤波器、Elliptic滤波器。 滤波器设计的一般方法。 IIR滤波器的传递函数与系统函数。 有限冲激响应（FIR）滤波器： 窗函数法（Hamming, Hanning, Blackman）。 频率采样法。 Parks-McClellan算法（最优FIR滤波器设计）。 FIR滤波器的线性相位特性。 自适应滤波器： LMS（Least Mean Squares）算法：原理、收敛性、应用（如回声消除、均衡）。 RLS（Recursive Least Squares）算法：原理、性能优势与复杂度。 滤波器组：多通道信号处理。 第七章：估计与检测理论 参数估计： 点估计：最大似然估计（MLE）、矩估计。 区间估计：置信区间。 假设检验： 二元假设检验： Neyman-Pearson准则。 多元假设检验。 信号是否存在检测。 卡尔曼滤波器（Kalman Filter）： 线性高斯系统的最优状态估计。 基本原理、预测与更新步骤。 扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）用于非线性系统。 粒子滤波器（Particle Filter）： 用于非线性非高斯系统的序列状态估计。 蒙特卡罗方法在状态估计中的应用。 第八章：时频分析与信号重构 时频分析： 短时傅立叶变换（STFT）的局限性。 Wigner-Ville分布及其特性。 小波变换（连续小波变换CWT，离散小波变换DWT）。 广义S变换。 信号重构： 从采样信号中恢复原始信号。 压缩感知（Compressed Sensing, CS）的理论基础与算法（如Omp、Basis Pursuit）。 在图像、音频信号处理中的应用。 第九章：现代信号处理技术 盲信号分离（Blind Source Separation, BSS）： 独立成分分析（ICA）：原理、常用算法（如FastICA）。 非负矩阵分解（NMF）。 机器学习在信号处理中的应用： 支持向量机（SVM）、神经网络（NN）在分类、识别任务中的应用。 深度学习在语音、图像、传感器信号处理中的突破。 信号去噪与增强： 基于阈值的小波去噪。 非局部均值（NL-Means）去噪。 维纳滤波。 本书特色与读者对象 数学严谨性：本书对数学概念的阐述深入浅出，强调数学原理在算法推导中的作用。 算法全面性：涵盖了信号处理领域从基础到前沿的各类核心算法，并提供了实现思路。 应用导向：在讲解算法的同时，穿插了大量实际应用场景，帮助读者理解算法的价值。 循序渐进：内容组织由浅入深，适合具有一定数学基础（如微积分、线性代数）的本科高年级学生、研究生及相关领域的研究人员和工程师阅读。 通过对本书的学习，读者将能够深刻理解信号处理的数学本质，熟练掌握各种经典和现代的信号处理算法，为从事信号处理相关的科学研究、工程开发和问题解决打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在人工智能领域摸爬滚打多年的开发者，我深知信息融合在构建智能系统中的核心地位。最近，我所在的团队正在进行一个多模态情感识别的项目，需要整合文本、语音、图像等多种信息源，对准确度和鲁棒性提出了极高的要求。因此，一本高质量的关于多源信息融合的参考书，对我们来说是极其宝贵的。我拿到《多源信息融合（第2版）》后，立即翻阅了书中关于“分布式融合”和“集中式融合”的章节，以及介绍如何处理不确定性信息的算法。书中对这些关键问题的阐述，不仅条理清晰，而且提供了大量的对比分析，这对于我们在实际项目中选择最优的融合策略非常有指导意义。我还注意到，作者还探讨了如何利用深度学习技术进行信息融合，这与我们当前的研究方向不谋而合。总而言之，这本书为我们提供了一个扎实的理论框架和前沿的研究思路，相信它能为我们项目的成功提供强有力的支持。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在通信领域工作多年的工程师，近年来，随着物联网、5G等技术的发展，对海量异构数据的融合处理需求越来越迫切。在一次行业交流会上，我偶然听说了《多源信息融合（第2版）》这本书，并对它产生了浓厚的兴趣。我特别关注书中关于“数据预处理与特征提取”以及“鲁棒性融合算法”的部分。在实际工作中，我们经常会遇到来自不同传感器、不同协议的数据，如何有效地对这些数据进行清洗、归一化，并提取出有用的特征，是信息融合的第一道也是最关键的门槛。而当数据存在噪声、缺失或者传感器发生故障时，如何设计出能够抵御这些干扰的融合算法，更是直接关系到整个系统的可靠性。从书的目录和部分章节的介绍来看，作者似乎对这些工程实践中的痛点有着深入的理解，并提供了相应的解决方案。这让我对这本书充满期待，相信它能帮助我解决在实际工作中遇到的诸多挑战。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在信息融合领域摸爬滚打了多年的工程师，最近有机会接触到了不少关于多源信息融合的新书，但真正能让我眼前一亮的却不多。这次拿到这本《多源信息融合（第2版）》，虽然我还没来得及深入研读，仅仅是翻阅了目录和部分章节，但其整体框架和作者的严谨性已经让我对它充满了期待。从目录来看，本书涵盖了从基础理论到具体应用的全方位内容，包括了各种融合模型、算法以及在不同领域的实践案例。这一点非常重要，因为对于我们这些需要将理论应用于实际工程的人来说，脱离了实际场景的理论研究往往显得空中楼阁。作者在引言部分强调的“系统性”和“前沿性”也让我看到了本书的价值所在。尤其让我关注的是，作者似乎花了大量的篇幅来梳理不同融合方法的优缺点和适用范围，这对于读者在面对复杂工程问题时选择合适的融合策略至关重要。我之前在工作中就遇到过不少因为对不同算法理解不深，导致融合效果不佳的情况，所以这本书在这方面的贡献，绝对是值得肯定和期待的。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对科技发展充满好奇心的业余爱好者，平时喜欢阅读一些关于人工智能、大数据等领域的科普读物。最近，我偶然了解到《多源信息融合（第2版）》这本书，虽然我不是专业人士，但“信息融合”这个概念本身就极具吸引力。从书名和封面来看，这似乎是一本偏向学术研究的著作，但我还是忍不住想一探究竟。我仔细地阅读了书的摘要和前言，发现作者并没有回避技术细节，但也在努力用相对易懂的语言来介绍一些核心概念。例如，书中提到如何将来自不同传感器（如摄像头、雷达、激光雷达）的信息进行整合，以获得比单一传感器更全面、更准确的认知，这一点让我觉得非常神奇。我脑海中立刻浮现出自动驾驶汽车、智能安防系统等场景，这些不都离不开信息融合吗？虽然我可能无法完全理解书中的所有数学公式和专业术语，但我依然能感受到这本书所传达的科技魅力，以及信息融合技术在未来社会发展中所扮演的重要角色。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻读信息科学博士的学生，研究方向正是多源信息融合在目标跟踪领域的应用。在导师的推荐下，我开始接触这本《多源信息融合（第2版）》。不得不说，这本书的理论深度和广度都给我留下了深刻的印象。作者在介绍卡尔曼滤波、粒子滤波等经典融合算法时，不仅给出了详细的数学推导，还结合了生动的图示和严谨的逻辑，使得原本枯燥的数学公式变得易于理解。此外，书中对模糊逻辑、神经网络等智能融合方法也有详尽的阐述，这对于我探索非线性、非高斯噪声环境下融合算法非常有启发。我尤其欣赏作者在讲解不同算法时，总会穿插一些相关的理论背景和发展历程，这有助于我更全面地认识信息融合技术的发展脉络，并能从中找到研究的创新点。虽然阅读过程需要一定的数学功底，但其扎实的理论基础和前瞻性的视角，无疑为我的博士研究奠定了坚实的基础，也让我对未来信息融合技术的发展方向有了更清晰的认识。