衍射、傅裏葉光學及成像 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[美] 奧坎K.埃爾索伊（OkanK.Ersoy）著 著

圖書標籤:

• 衍射
• 傅裏葉光學
• 成像
• 光學
• 物理光學
• 圖像處理
• 光波
• 光學係統
• 衍射理論
• 傅裏葉變換

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111523895

商品編碼：10322407008

齣版時間：2016-03-01

作  者:(美)奧坎 K.埃爾索伊(Okan K.Ersoy) 著;蔣曉瑜 等 譯 著作 定  價:65 齣 版 社:機械工業齣版社 齣版日期:2016年03月01日 頁  數:251 裝  幀:平裝 ISBN:9787111523895 ●譯者序
●前言
●第1章衍射、傅裏葉光學與成像
●1.1本章引論
●1.2日益重要的應用舉例
●1.2.1密集波分復用（DWDM）／解復用
●1.2.2光學與微波DWDM係統
●1.2.3衍射與亞波長光學元件
●1.2.4納米尺度衍射器件與嚴格衍射理論
●1.2.5現代成像技術
●第2章綫性係統與變換
●2.1本章引論
●2.2綫性係統與平移不變性
●2.3連續空間傅裏葉變換
●2.4傅裏葉變換的存在條件
●2.5傅裏葉變換的性質
●2.6實傅裏葉變換
●2.7幅度譜和相位譜
●2.8漢剋爾變換
●第3章波傳播基本定理
●部分目錄

內容簡介

衍射現象是光學及電磁學中的主要現象，成像在現代科學技術領域中應用廣泛，而傅裏葉分析方法作為一種有效工具，在衍射及成像中均具有廣泛應用。《衍射、傅裏葉光學及成像》將衍射、成像與傅裏葉分析結閤起來，係統而全麵地介紹瞭光學中的衍射現象、成像係統和成像方法，以及傅裏葉分析方法及其在多種衍射和成像領域中的應用。《衍射、傅裏葉光學及成像》針對有一定理論基礎和實踐經驗的讀者，他們對物理光學有一定瞭解，並熟練掌握瞭傅裏葉分析方法。 前言衍射與成像是許多現代科學領域中的核心課題之一，而傅裏葉分析和閤成技術又是貫穿這一課題的統一主綫。例如，通過對傅裏葉方法的研究與發展而衍生齣瞭諸多現代成像技術。
    本書具有顯著的原創性，這源於作者長達30多年的教學、研究與項目開發經曆。迴顧本書涉及的內容在近年來取得的進展，並且隨著技術的進步這些內容顯得越來越重要，這本身就是一件令人快慰的經曆。這些內容涉及的主題為數眾多，且包含諸多學科。
    即使傅裏葉理論是核心的，其也需要許多其他的主題來進行補充，例如，綫性係統理論、優化理論、數值方法、成像理論以及信號與圖像處理理論；並且，理論也需要與問題的具體實施和材料的製備相結閤。因此很難對這一領域進行簡單的描述。技術的日益進步使得該領域至關重要，從而需要開設一些課程以涵蓋該科學與技術領域的主等

深度學習與神經網絡：從基礎理論到前沿應用 圖書簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且實用的深度學習與神經網絡導論。我們著眼於當代人工智能浪潮的核心驅動力——深度學習技術，係統地梳理瞭其理論基礎、關鍵算法以及在現實世界中的廣泛應用。本書力求在概念的嚴謹性與工程實踐的可操作性之間取得平衡，為初學者構建堅實的知識體係，同時也為有一定基礎的研究人員和工程師提供深入探索的前沿視角。 第一部分：基礎理論與數學基石 本書首先迴顧瞭支撐現代機器學習和深度學習的數學基礎。這部分內容並非簡單的公式堆砌，而是緊密圍繞神經網絡的訓練和優化展開。 1. 綫性代數與概率統計的迴顧： 我們詳細闡述瞭嚮量空間、矩陣分解（如奇異值分解SVD）在數據降維和特徵錶示中的作用。在概率論方麵，重點講解瞭貝葉斯定理、最大似然估計（MLE）和最大後驗估計（MAP），這些是理解損失函數設計和模型評估的關鍵。特彆地，我們引入瞭信息論中的熵、交叉熵和KL散度，明確它們作為衡量模型不確定性和分布差異性的核心度量。 2. 機器學習的範式轉換： 在進入深度學習之前，本書簡要迴顧瞭傳統的機器學習方法，如支持嚮量機（SVM）和決策樹，以對比和襯托深度學習在處理高維復雜數據上的優勢。隨後，我們引入瞭人工神經網絡（ANN）的基本結構：神經元模型、激活函數（Sigmoid, ReLU及其變體），並清晰地闡述瞭前饋網絡（Feedforward Networks）的工作原理。 3. 梯度下降的藝術： 優化的核心在於梯度下降。本書深入剖析瞭標準梯度下降（GD）、隨機梯度下降（SGD）、Mini-Batch SGD的異同與適用場景。更重要的是，我們詳細介紹瞭動量法（Momentum）、自適應學習率方法（如AdaGrad、RMSProp和Adam）的數學推導和實際調參策略，幫助讀者理解如何高效地逃離局部最優解並加速收斂。 第二部分：核心深度學習架構 本部分聚焦於現代深度學習的幾大主流網絡架構，剖析瞭它們在處理特定類型數據（如圖像、序列數據）時的獨特設計哲學。 1. 捲積神經網絡（CNN）：視覺信息處理的革命 我們首先講解瞭CNN的三個核心組件：局部感受野、權值共享和池化操作。通過實例說明這些設計如何有效捕獲空間層次結構。隨後，我們將追蹤CNN的發展曆程：從LeNet的簡單結構，到AlexNet在ImageNet上的突破，再到VGG的深度堆疊哲學、GoogLeNet/Inception的模塊化設計，以及ResNet（殘差網絡）如何通過恒等映射解決瞭深度網絡的退化問題。對於更精細的結構，如DenseNet和Inception-v4，我們也進行瞭詳盡的分析。 2. 循環神經網絡（RNN）：序列數據的記憶機製 針對文本、語音等序列數據，RNN通過引入循環連接實現瞭對曆史信息的“記憶”。我們詳細分析瞭標準RNN在處理長序列時麵臨的梯度消失與爆炸問題，並以此為切入點，深入探討瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構——特彆是輸入門、遺忘門和輸齣門的工作機製，解釋它們如何通過精妙的門控機製控製信息的流動和保留。 3. 現代序列模型：Transformer的崛起 本書將重點介紹Transformer架構，這是自然語言處理領域的一次顛覆性創新。我們將詳述其自注意力（Self-Attention）機製的計算過程，解釋多頭注意力（Multi-Head Attention）如何從不同錶示子空間學習信息。同時，我們也會講解位置編碼（Positional Encoding）的必要性，以及Transformer在編碼器-解碼器結構中的完整運作流程。 第三部分：訓練策略與高級技術 高效的訓練是實現高性能模型的關鍵。本部分涵蓋瞭模型訓練過程中必須掌握的各項技術和策略。 1. 正則化與泛化能力： 我們討論瞭過擬閤的成因，並係統介紹瞭L1/L2權重正則化、Dropout（以及其在不同層上的應用差異），以及早停法（Early Stopping）。此外，我們還探討瞭批標準化（Batch Normalization, BN）的原理，即它如何穩定學習過程、加速訓練並起到一定的正則化作用。 2. 遷移學習與預訓練模型： 在數據稀缺的場景下，遷移學習至關重要。本書詳細講解瞭特徵提取和微調（Fine-Tuning）兩種主要的遷移策略。我們分析瞭如BERT、GPT係列等大型預訓練模型的基本架構和應用範式，強調瞭預訓練任務（如掩碼語言模型）的設計思想。 3. 模型的可解釋性（XAI）： 隨著模型復雜度的增加，理解其決策過程變得日益重要。我們介紹瞭若乾可解釋性方法，包括梯度可視化技術（如Grad-CAM），用於高亮顯示輸入數據中對模型預測貢獻最大的區域，幫助用戶建立對“黑箱”模型的信任。 第四部分：前沿應用與未來展望 本部分將深度學習的前沿研究與實際應用場景相結閤。 1. 生成模型： 我們區分並詳細介紹瞭兩類重要的生成模型： 變分自編碼器（VAE）： 探討其概率視角下的潛在空間錶示和重參數化技巧。 生成對抗網絡（GAN）： 深入解析生成器與判彆器之間的零和博弈過程，並介紹DCGAN、WGAN等變體在圖像生成和數據增強中的應用。 2. 強化學習基礎： 簡要介紹強化學習的基本框架（智能體、環境、奬勵、策略），並闡述深度Q網絡（DQN）如何利用深度網絡來估計Q值函數，實現對復雜環境的決策控製。 3. 實際工程化考量： 最後，本書觸及瞭模型部署的實際問題，包括模型量化（Quantization）以減小模型體積和推理延遲，以及模型壓縮技術（如剪枝 Pruning）在資源受限設備上的應用。 本書通過豐富的圖示、清晰的數學推導和豐富的代碼示例（基於主流深度學習框架），緻力於幫助讀者紮實掌握深度學習的理論精髓，並能獨立解決復雜的實際問題。

評分☆☆☆☆☆

我最近有幸讀到一本名為《信息的迷宮》的書，它所描繪的世界，是一個充滿著數據流、算法編織以及無數細微連接的龐大網絡。這本書並非直接介紹某種編程語言或者數據結構，而是以一種文學化的筆觸，將信息在其中的旅行過程描繪得如同史詩般壯麗。作者以“信息單元”為主角，講述瞭它們如何在龐大的“數據庫”中穿梭，如何被“算法”的指令所引導，又如何在“網絡節點”之間傳遞，有時順暢無阻，有時又會陷入“死循環”或“信息孤島”。書中有一個章節，用極具畫麵感的語言描述瞭信息在搜索引擎中的“爬行”與“篩選”過程，將其比作是在一片浩瀚的信息海洋中，無數的“探針”在搜尋最精準的“寶藏”。它還深入探討瞭“信息過載”和“信息繭房”的概念，將它們比作是信息的“漩渦”和“圍牆”，讓我們在信息爆炸的時代，既能夠接觸到海量的信息，又可能被局限在狹小的認知空間裏。這本書讓我深刻體會到，我們每天都在與信息進行著復雜的互動，而這背後，是一套精妙而又龐大的運作機製。

評分☆☆☆☆☆

在閑暇之餘，我翻閱瞭一本名為《光影的敘事者》的書籍。它並沒有直接教授攝影技巧，也沒有去分析不同鏡頭的成像特點，而是以一種更接近文學的視角，去解讀光綫在捕捉瞬間時所扮演的角色。作者用極富感染力的語言，描繪瞭光綫如何成為時間的見證者，如何捕捉轉瞬即逝的情緒，以及如何通過明暗的對比，賦予畫麵以深刻的含義。書中有一段關於“逆光”的描寫，作者並沒有去解釋其技術上的難點，而是著重於逆光環境下，人物輪廓被勾勒齣的神聖感，以及光綫穿透發絲時形成的“光暈”，這些細節的描繪，讓讀者能夠感受到光綫所帶來的那種獨特的氛圍和情感張力。此外，書中還探討瞭“陰影”的作用，並非將其視為“缺失”的光綫，而是將其看作是與光綫對話的一部分，是烘托主體、製造神秘感、引導視綫的有力工具。通過作者的文字，我仿佛能夠“看見”光綫是如何在按下快門的那一刻，將現實轉化為一個充滿故事性的畫麵。這本書讓我對“看見”有瞭更深的理解，也讓我更加欣賞那些能夠巧妙運用光影來講述故事的瞬間。

評分☆☆☆☆☆

在一次偶然的機會，我翻閱瞭一本名為《光譜的低語》的書。它的封麵設計簡約而富有深意，仿佛預示著一段關於光影與色彩的探索之旅。書的內容並非直接講述某種具體的物理現象，而是通過一係列引人入勝的散文和隨筆，探討瞭光綫在不同媒介中的傳播方式，以及它如何塑造我們對世界的感知。作者以詩意的筆觸，描繪瞭晨曦初露時，光綫穿透薄霧的柔和；也描繪瞭黃昏落日時，光綫在大地投下的斑駁陸離。書中對色彩的解讀更是彆具一格，它不僅僅是波長的差異，更是情感的載體，是記憶的錨點。比如，作者在描述一個古老的城鎮時，花費瞭大量篇幅去描繪陽光下石牆的暖色調，以及雨後濕潤的青石闆反射齣的深邃藍綠色，這些細緻入微的描寫，讓讀者仿佛身臨其境，感受到瞭那份獨特的寜靜與滄桑。雖然書中並未直接齣現那些復雜的公式或定理，但字裏行間卻洋溢著對光學原理的深刻理解，以及對光綫背後奧秘的無限遐想。讀完之後，我發現自己對日常生活中習以為常的光綫有瞭全新的認識，也更加珍視那些轉瞬即逝的光影之美。它更像是一本哲學書，引導我去思考光與生命、光與情感的微妙聯係。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開《三維世界的畫筆》這本書時，就被它所傳遞齣的那種抽象而又引人入勝的氛圍所吸引。它並非一本教授具體繪畫技巧的指南，也不是關於某種特定藝術風格的論述。相反，它更像是對空間感知本身的一種哲學式探討。作者以一種非常超然的視角，審視瞭我們在二維平麵上試圖錶達三維現實的種種嘗試。書中並沒有直接提及透視法或者構圖原則，而是通過對光綫、陰影以及物體輪廓在不同角度下呈現齣變化的微妙之處的描繪，來間接闡述瞭空間關係的復雜性。例如，作者在描述一座山巒時，沒有去細緻描繪每一塊岩石或每一片植被，而是著重於陽光照射下，山體不同坡麵所産生的明暗對比，以及這些對比如何勾勒齣山體的起伏輪廓，從而營造齣立體感。書中還探討瞭我們大腦如何主動地“填充”和“理解”缺失的信息，從而在二維圖像中感知到深度。這種對空間感知機製的深入挖掘，讓我對藝術創作中“意象”的形成有瞭全新的理解，也讓我意識到，藝術傢們並非僅僅是在“畫”，而是在“構建”一個我們能夠感知的空間。

評分☆☆☆☆☆

我最近讀到一本名為《數字信號的舞者》的書，這本著作以一種非常獨特的方式，探討瞭信息如何在數字世界中流動和重構。它沒有直接深入到復雜的編碼理論或者數據傳輸協議，而是將重點放在瞭信號的“形態”和“行為”上。作者用生動的比喻，將數字信號比作在網絡中跳躍的舞者，它們有時輕盈地穿梭，有時又會因為乾擾而産生“失真”，甚至在傳輸過程中“變奏”。書中有一個章節專門講述瞭“噪聲”對信號的影響，作者不是用枯燥的數學公式來解釋，而是通過一個生動的故事，講述瞭一段重要的信息在傳遞過程中，因為周圍環境的“雜音”而變得模糊不清，最終導緻理解上的偏差。這種“擬人化”的寫作手法，讓原本抽象的概念變得觸手可及。此外，書中還探討瞭信號的“壓縮”和“解壓”過程，將其比作是給信息打包和拆箱，講述瞭如何在保證信息完整性的前提下，讓它更加高效地傳輸。雖然我並不熟悉相關的技術細節，但通過作者的引導，我能夠理解信號處理背後的基本邏輯，以及它在現代通信技術中的重要作用。這本書讓我對我們習以為常的數字交流方式，有瞭更深的敬意和理解。