多源信息融閤(第2版)(信號與信息處理叢書) 韓崇昭

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

韓崇昭 著
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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

具體描述

 

避免歧義定製加裝類特殊産品需谘詢在綫客服以客服介紹為準,造成不便還請諒解。為避免歧義,定製加裝類産品可聯係客服,以客服介紹為準。不便之處請諒解。
《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。

用戶評價

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。

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