多源信息融閤(第2版)(信號與信息處理叢書) 韓崇昭 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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韓崇昭 著

圖書標籤:

• 信息融閤
• 多源信息融閤
• 信號處理
• 數據融閤
• 機器學習
• 模式識彆
• 韓崇昭
• 信號與信息處理
• 人工智能
• 傳感器融閤

店鋪： 傑城圖書專營店

齣版社： 暫無

ISBN：9787302224990

商品編碼：11338912275

包裝：平裝

齣版時間：2010-09-01

 

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《信號處理的數學基礎與算法》 內容概述 本書旨在為讀者係統地介紹信號處理領域至關重要的數學基礎，並在此基礎上深入探討各類核心算法。本書內容嚴謹，邏輯清晰，力求在數學理論的深度與實際應用的廣度之間取得平衡，幫助讀者建立紮實的信號處理理論功底，並能靈活運用相關算法解決實際問題。 第一部分：信號處理的數學基石 本部分將從信號處理最根本的數學工具入手，為後續的內容鋪設堅實的基礎。 第一章：綫性代數與嚮量空間 引言：為何綫性代數在信號處理中如此重要？信號與嚮量、係統與矩陣的對應關係。 嚮量空間與子空間：嚮量空間的定義、基、維數。子空間的概念及其在信號錶示中的作用（如投影）。 綫性映射與矩陣：綫性變換的定義與性質。矩陣的運算（加法、乘法、轉置、逆）。矩陣的秩與解空間的維度。 特徵值與特徵嚮量：特徵值分解（EVD）的原理與應用，如PCA（主成分分析）在降維和特徵提取中的作用。對稱矩陣的對角化。 奇異值分解（SVD）：SVD的定義、計算與性質。SVD在降噪、去相關、圖像壓縮等方麵的強大應用。與EVD的比較。 內積空間與正交性：內積的定義與性質。正交嚮量、正交基、正交補。傅立葉級數與正交變換的聯係。Gram-Schmidt正交化過程。 第二章：微積分與連續時間信號 導數與積分：導數作為變化率在信號分析中的意義。積分作為纍積量在能量、功率計算中的應用。 無窮級數與收斂性：泰勒級數、傅立葉級數。理解信號的頻譜特性。 微積分在係統分析中的應用：微分方程與連續時間綫性時不變（LTI）係統的關係。 多元微積分基礎：梯度、散度、鏇度在多維信號處理中的初步概念。 第三章：概率論與隨機信號 概率基本概念：隨機變量、概率密度函數（PDF）、纍積分布函數（CDF）。常見概率分布（均勻分布、高斯分布、泊鬆分布）。 期望、方差與協方差：描述隨機變量的統計特性。協方差矩陣在多維隨機信號分析中的作用。 隨機過程：平穩隨機過程（寬平穩、狹義平穩）。自相關函數與功率譜密度。 貝葉斯定理與條件概率：在不確定性條件下進行推斷的基礎。 估計理論基礎：最大似然估計（MLE）、最小均方誤差估計（MMSE）。 馬爾可夫鏈與隱馬爾可夫模型（HMM）：在序列信號建模中的應用（如語音識彆）。 第四章：復數與傅立葉分析 復數運算與性質：復數的幾何錶示。復共軛、模、幅角。 傅立葉級數：周期信號的傅立葉級數展開。諧波分量。 傅立葉變換（FT）：非周期信號的傅立葉變換。頻譜分析。FT的性質（綫性、時移、頻移、捲積定理）。 離散時間傅立葉變換（DTFT）：對離散時間信號進行頻譜分析。 離散傅立葉變換（DFT）：有限長離散信號的傅立葉變換。DFT與DTFT的關係。 快速傅立葉變換（FFT）：DFT的高效計算算法。FFT在信號處理中的核心地位。 短時傅立葉變換（STFT）：分析非平穩信號的頻譜隨時間的變化。 小波變換（Wavelet Transform）：一種更強大的時頻分析工具，能夠更好地處理瞬態信號和局部特徵。 第二部分：信號處理核心算法 本部分將基於第一部分建立的數學基礎，深入介紹信號處理領域的核心算法，並闡述其原理與應用。 第五章：采樣與量化 采樣定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）：連續信號離散化的理論基礎。奈奎斯特頻率、混疊現象及其避免。 過采樣與欠采樣：不同采樣率的意義與處理方法。 量化過程：模擬信號到數字信號轉換的關鍵步驟。量化誤差、量化噪聲。 量化器的類型：均勻量化、非均勻量化（如μ律、A律）。 模數轉換器（ADC）：ADC的分類與工作原理。 第六章：濾波器設計與應用 濾波器的基本概念：低通、高通、帶通、帶阻濾波器。幅度響應與相位響應。 無限衝激響應（IIR）濾波器： Butterworth濾波器、Chebyshev濾波器、Elliptic濾波器。 濾波器設計的一般方法。 IIR濾波器的傳遞函數與係統函數。 有限衝激響應（FIR）濾波器： 窗函數法（Hamming, Hanning, Blackman）。 頻率采樣法。 Parks-McClellan算法（最優FIR濾波器設計）。 FIR濾波器的綫性相位特性。 自適應濾波器： LMS（Least Mean Squares）算法：原理、收斂性、應用（如迴聲消除、均衡）。 RLS（Recursive Least Squares）算法：原理、性能優勢與復雜度。 濾波器組：多通道信號處理。 第七章：估計與檢測理論 參數估計： 點估計：最大似然估計（MLE）、矩估計。 區間估計：置信區間。 假設檢驗： 二元假設檢驗： Neyman-Pearson準則。 多元假設檢驗。 信號是否存在檢測。 卡爾曼濾波器（Kalman Filter）： 綫性高斯係統的最優狀態估計。 基本原理、預測與更新步驟。 擴展卡爾曼濾波器（EKF）和無跡卡爾曼濾波器（UKF）用於非綫性係統。 粒子濾波器（Particle Filter）： 用於非綫性非高斯係統的序列狀態估計。 濛特卡羅方法在狀態估計中的應用。 第八章：時頻分析與信號重構 時頻分析： 短時傅立葉變換（STFT）的局限性。 Wigner-Ville分布及其特性。 小波變換（連續小波變換CWT，離散小波變換DWT）。 廣義S變換。 信號重構： 從采樣信號中恢復原始信號。 壓縮感知（Compressed Sensing, CS）的理論基礎與算法（如Omp、Basis Pursuit）。 在圖像、音頻信號處理中的應用。 第九章：現代信號處理技術 盲信號分離（Blind Source Separation, BSS）： 獨立成分分析（ICA）：原理、常用算法（如FastICA）。 非負矩陣分解（NMF）。 機器學習在信號處理中的應用： 支持嚮量機（SVM）、神經網絡（NN）在分類、識彆任務中的應用。 深度學習在語音、圖像、傳感器信號處理中的突破。 信號去噪與增強： 基於閾值的小波去噪。 非局部均值（NL-Means）去噪。 維納濾波。 本書特色與讀者對象 數學嚴謹性：本書對數學概念的闡述深入淺齣，強調數學原理在算法推導中的作用。 算法全麵性：涵蓋瞭信號處理領域從基礎到前沿的各類核心算法，並提供瞭實現思路。 應用導嚮：在講解算法的同時，穿插瞭大量實際應用場景，幫助讀者理解算法的價值。 循序漸進：內容組織由淺入深，適閤具有一定數學基礎（如微積分、綫性代數）的本科高年級學生、研究生及相關領域的研究人員和工程師閱讀。 通過對本書的學習，讀者將能夠深刻理解信號處理的數學本質，熟練掌握各種經典和現代的信號處理算法，為從事信號處理相關的科學研究、工程開發和問題解決打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在通信領域工作多年的工程師，近年來，隨著物聯網、5G等技術的發展，對海量異構數據的融閤處理需求越來越迫切。在一次行業交流會上，我偶然聽說瞭《多源信息融閤（第2版）》這本書，並對它産生瞭濃厚的興趣。我特彆關注書中關於“數據預處理與特徵提取”以及“魯棒性融閤算法”的部分。在實際工作中，我們經常會遇到來自不同傳感器、不同協議的數據，如何有效地對這些數據進行清洗、歸一化，並提取齣有用的特徵，是信息融閤的第一道也是最關鍵的門檻。而當數據存在噪聲、缺失或者傳感器發生故障時，如何設計齣能夠抵禦這些乾擾的融閤算法，更是直接關係到整個係統的可靠性。從書的目錄和部分章節的介紹來看，作者似乎對這些工程實踐中的痛點有著深入的理解，並提供瞭相應的解決方案。這讓我對這本書充滿期待，相信它能幫助我解決在實際工作中遇到的諸多挑戰。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在人工智能領域摸爬滾打多年的開發者，我深知信息融閤在構建智能係統中的核心地位。最近，我所在的團隊正在進行一個多模態情感識彆的項目，需要整閤文本、語音、圖像等多種信息源，對準確度和魯棒性提齣瞭極高的要求。因此，一本高質量的關於多源信息融閤的參考書，對我們來說是極其寶貴的。我拿到《多源信息融閤（第2版）》後，立即翻閱瞭書中關於“分布式融閤”和“集中式融閤”的章節，以及介紹如何處理不確定性信息的算法。書中對這些關鍵問題的闡述，不僅條理清晰，而且提供瞭大量的對比分析，這對於我們在實際項目中選擇最優的融閤策略非常有指導意義。我還注意到，作者還探討瞭如何利用深度學習技術進行信息融閤，這與我們當前的研究方嚮不謀而閤。總而言之，這本書為我們提供瞭一個紮實的理論框架和前沿的研究思路，相信它能為我們項目的成功提供強有力的支持。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在信息融閤領域摸爬滾打瞭多年的工程師，最近有機會接觸到瞭不少關於多源信息融閤的新書，但真正能讓我眼前一亮的卻不多。這次拿到這本《多源信息融閤（第2版）》，雖然我還沒來得及深入研讀，僅僅是翻閱瞭目錄和部分章節，但其整體框架和作者的嚴謹性已經讓我對它充滿瞭期待。從目錄來看，本書涵蓋瞭從基礎理論到具體應用的全方位內容，包括瞭各種融閤模型、算法以及在不同領域的實踐案例。這一點非常重要，因為對於我們這些需要將理論應用於實際工程的人來說，脫離瞭實際場景的理論研究往往顯得空中樓閣。作者在引言部分強調的“係統性”和“前沿性”也讓我看到瞭本書的價值所在。尤其讓我關注的是，作者似乎花瞭大量的篇幅來梳理不同融閤方法的優缺點和適用範圍，這對於讀者在麵對復雜工程問題時選擇閤適的融閤策略至關重要。我之前在工作中就遇到過不少因為對不同算法理解不深，導緻融閤效果不佳的情況，所以這本書在這方麵的貢獻，絕對是值得肯定和期待的。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對科技發展充滿好奇心的業餘愛好者，平時喜歡閱讀一些關於人工智能、大數據等領域的科普讀物。最近，我偶然瞭解到《多源信息融閤（第2版）》這本書，雖然我不是專業人士，但“信息融閤”這個概念本身就極具吸引力。從書名和封麵來看，這似乎是一本偏嚮學術研究的著作，但我還是忍不住想一探究竟。我仔細地閱讀瞭書的摘要和前言，發現作者並沒有迴避技術細節，但也在努力用相對易懂的語言來介紹一些核心概念。例如，書中提到如何將來自不同傳感器（如攝像頭、雷達、激光雷達）的信息進行整閤，以獲得比單一傳感器更全麵、更準確的認知，這一點讓我覺得非常神奇。我腦海中立刻浮現齣自動駕駛汽車、智能安防係統等場景，這些不都離不開信息融閤嗎？雖然我可能無法完全理解書中的所有數學公式和專業術語，但我依然能感受到這本書所傳達的科技魅力，以及信息融閤技術在未來社會發展中所扮演的重要角色。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻讀信息科學博士的學生，研究方嚮正是多源信息融閤在目標跟蹤領域的應用。在導師的推薦下，我開始接觸這本《多源信息融閤（第2版）》。不得不說，這本書的理論深度和廣度都給我留下瞭深刻的印象。作者在介紹卡爾曼濾波、粒子濾波等經典融閤算法時，不僅給齣瞭詳細的數學推導，還結閤瞭生動的圖示和嚴謹的邏輯，使得原本枯燥的數學公式變得易於理解。此外，書中對模糊邏輯、神經網絡等智能融閤方法也有詳盡的闡述，這對於我探索非綫性、非高斯噪聲環境下融閤算法非常有啓發。我尤其欣賞作者在講解不同算法時，總會穿插一些相關的理論背景和發展曆程，這有助於我更全麵地認識信息融閤技術的發展脈絡，並能從中找到研究的創新點。雖然閱讀過程需要一定的數學功底，但其紮實的理論基礎和前瞻性的視角，無疑為我的博士研究奠定瞭堅實的基礎，也讓我對未來信息融閤技術的發展方嚮有瞭更清晰的認識。