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汪晋宽，韩英华 著

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• 分布式检测
• 信息融合
• 无线通信
• 统计信号处理
• 优化算法
• 机器学习
• 网络信号处理
• 压缩感知

店铺： 北京爱读者图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121110412

商品编码：29488063857

包装：平装

出版时间：2010-06-01

基本信息

书名：分布式信源信号处理

定价：45.00元

作者：汪晋宽,韩英华

出版社：电子工业出版社

出版日期：2010-06-01

ISBN：9787121110412

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.522kg

编辑推荐

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内容提要

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本书系统、深入地阐述了分布式信源信号处理的理论和方法，重点以分布式信源模型为基础，详细介绍了分布式信源参数估计算法，并给出了大量的定性和定量分析；对书中的算法大都做了详细的计算机仿真实验，以验证算法的有效性和可行性。全书共8章，内容包括分布式信源信号处理基础、点信源信号参数估计的典型算法、分布式信源模型分析、适用于不同情况的分布式信源参数估计算法以及分布式信源信号处理的发展趋势。
本书取材新颖，内容丰富，体系完整，涵盖了作者多年来在该领域所取得的科研成果，以及外自适应信号处理的*成果和*进展。
本书读者对象：从事通信和信号处理研究工作的专业技术人员、科研工作者，以及从事相关领域研究的高校教师、研究生。

目录

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章 分布式信源信号处理基础
　1.1 分布式信源信号处理基础
　　1.1.1 阵列的基本原理
　　1.1.2 均匀线阵与均匀圆阵
　1.2 参数估计理论
　　1.2.1 误差的定义和分类
　　1.2.2 估计子的性能
　　1.2.3 大似然估计
　　1.2.4 线性均方估计
　　1.2.5 小二乘法
　　1.2.6 递推估计
　1.3 信号源数估计
　　1.3.1 信息论方法
　　1.3.2 平滑秩序列法
　　1.3.3 盖氏圆方法
　　1.3.5 不相干分布式信源的数目估计
　1.4 分布式信源信号处理的发展现状
　　1.4.1 点信源模型及其波达方向估计
　　1.4.2 分布式信源模型及其参数估计
　　1.4.3 分布式信源参数估计的关键问题
　本章小结
　参考文献
第2章 点信源信号参数估计的典型算法
　2.1 波达方向估计的基本原理
　2.2 波束形成算法
　　2.2.1 延迟-相加算法
　　2.2.2 Capon波束形成算法
　2.3 线性预测算法
　　2.3.1 前向预测算法
　　2.3.2 后向预测算法
　　2.3.3 双向预测算法
　2.4 特征结构算法
　　2.4.1 MUSIC算法
　　2.4.2 ESPRIT算法
　　2.4.3 空间平滑技术
　2.5 大似然算法和子空间拟合类算法
　　2.5.1 大似然算法
　　2.5.2 子空间拟合类算法
　2.6 基于小波变换的波达方向估计算法
　　2.6.1 阵列信号的子带分解
　　2.6.2 子带分解的优点
　　2.6.3 基于子带分解的MUSIC波达方向估计算法
　　2.6.4 基于子带分解的ESPRIT波达方向估计算法
　2.7 实值信号的波达方向估计算法
　　2.7.1 虚拟空间平滑算法
　　2.7.2 共轭酉ESPRIT算法
　2.8 点信源的二维波达方向估计算法
　　2.8.1 阵列结构及信号模型
　　2.8.2 ESPRIT二维波达方向估计原理
　本章小结
　参考文献
第3章 分布式信源模型分析
　3.1 信号环境
　　3.1.1 反射、绕射和散射
　　3.1.2 慢衰落和快衰落
　　3.1.3 选择性衰落
　3.2 点信源信号模型
　　3.2.1 点信源典型信号模型
　　3.2.2 相干信源信号模型
　　3.2.3 宽带信源信号模型
　3.3 分布式信源信号模型
　　3.3.1 分布式信源的产生及其信号模型的意义
　　3.3.2 分布式信源的近似模型
　　3.3.3 分布式信源的一般模型
　3.4 分布式信源模型的二阶统计特性
　3.5 分布式信源参数估计典型算法
　　3.5.1 大似然算法
　　3.5.2 拟合类算法
　本章小结
　参考文献
第4章 基于特征子空间的分布式信源参数估计算法
第5章 基于波束形成的分布式信源参数估计算法
第6章 分布式信源中心波达方向估计算法
第7章 分布式信源二维波达方向估计算法
第8章 分布式信源信号处理的发展趋势
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《信号的奥秘：从个体到协同的智慧》 这本书并非关于“分布式信源信号处理”这一特定学术领域，而是旨在为读者揭示信号这一普遍存在的现象在自然界与工程实践中，如何从单一、孤立的存在，发展演变成复杂、协同的智慧体系。我们关注的重点是信号的本质、传播机制、以及它们如何通过相互作用，传递信息、协调行为、并最终催生出更加宏大和精妙的系统。 第一章：信号的黎明——信息之源的初探 本章将带领读者回到信号的起源。我们会从最基本的物理现象出发，探讨什么是信号。这可能是一种微弱的光线波动，一次轻微的振动，抑或是一个生物体发出的细微化学气味。我们将审视这些原始信号如何承载着关于环境、个体状态乃至潜在威胁或机遇的信息。通过回顾生物进化的历程，我们会发现，正是信号的产生与解读能力，使得生命得以在复杂多变的环境中生存繁衍。从单细胞生物的化学感应，到植物对光照和水分的响应，再到动物通过声音、气味和姿态进行交流，这些都是信号在信息传递中最朴素也最关键的体现。我们将深入浅出地介绍信息论的基本概念，如熵、信道容量等，为理解信号的承载能力奠定理论基础。同时，我们会探讨不同信号形式的优势与局限，例如声音在开阔空间传播的优势，但易受噪声干扰；化学信号的持久性，但传播速度较慢。 第二章：信号的涟漪——传播、衰减与感知 一旦信号产生，其传播便是必然。本章将聚焦于信号在不同介质中的传播特性。我们会分析波在空气、水、固体介质中的传播方式，理解它们的频率、振幅、相位等关键参数如何随时间与空间发生变化。重点将放在信号的衰减现象，这是信号在传播过程中不可避免的损失，我们将探讨多种衰减机制，如吸收、散射、衍射等，以及它们对信号有效传输距离的影响。在此基础上，我们进一步讨论信号的感知问题。生物体如何进化出精密的感官系统来捕捉这些微弱的信号？我们将以人体的视觉、听觉、嗅觉、触觉为例，阐述感官系统如何将物理信号转化为神经信号，并最终在大脑中被解读。我们会涉及一些基础的信号处理原理，如滤波、采样等，但仅从感知的角度来理解它们如何帮助生物体从嘈杂的环境中提取有用的信息，排除干扰。例如，听觉系统如何通过对特定频率的敏感性来识别语言，视觉系统如何通过对光线变化的感知来判断物体的位置和运动。 第三章：信号的交织——多信源的共存与互动 现实世界并非只有单一信号源。本章将进入一个更加复杂的情境：多个信号源同时存在并相互作用。我们会探讨不同信号源在同一空间内叠加、干扰的可能性。例如，在热闹的市集上，各种声音交织在一起，形成复杂的声场。我们将分析在这种情况下，信息传递的挑战，以及生物体或系统如何通过特定的机制来区分和识别来自不同源头的信号。这可能涉及信号的定位技术，如双耳听觉在空间定位中的作用，也可能涉及对信号特征的细致分辨，例如通过音色、节奏等来区分不同的人声或乐器。此外，本章还会初步触及信号之间的相互影响，例如一个信号的出现可能会改变另一个信号的传播路径或强度。我们将通过生动的例子，如自然界中鸟类的鸣叫与环境噪声的互动，来阐述信号如何在复杂的环境中寻找自己的“生存空间”并传递有效信息。 第四章：信号的和谐——协同、同步与网络 当信号不再是孤立的个体，而是开始展现出协同与同步的特质时，更加强大的系统便应运而生。本章的核心在于揭示信号如何促进个体间的协作，形成有序的网络。我们将深入研究同步现象，例如萤火虫的闪烁同步，群体动物的集体迁徙，以及神经元发放脉冲的同步放电。我们会探讨这些同步行为是如何通过相互之间的信号交换而实现的，以及同步行为带来的优势，如增强信息传递的可靠性、提高群体行动的效率、以及实现更加复杂的集体决策。我们将介绍一些基础的网络概念，如节点、连接、拓扑结构等，并分析信号在这些网络中流动的模式。例如，在蚁群觅食中，个体通过释放信息素来标记食物源，形成信息素网络，引导其他个体高效地找到食物。我们将强调，信号的协同并非简单的叠加，而是通过信息交换与反馈，形成一种“整体大于部分之和”的 emergent behavior（涌现行为）。 第五章：信号的智慧——涌现、学习与适应 信号的最终价值体现在其如何驱动智慧的产生与演化。本章将聚焦于信号在构建复杂智能系统中的核心作用。我们会探讨，当大量简单的信号交互单元汇聚在一起，并遵循一定的规则进行信号的产生、传递和响应时，如何涌现出复杂的功能，甚至具有“智能”的特性。例如，神经网络模型，虽然其基本单元——神经元——的信号传递过程相对简单，但其大规模连接与相互作用，却能实现图像识别、自然语言处理等复杂的智能任务。我们将讨论学习机制如何在信号的驱动下不断优化系统对环境的响应。这包括了从信号中提取模式、构建模型、并根据新信号调整行为的过程。我们会提及强化学习的基本思想，即通过信号的奖励或惩罚来指导学习过程。最后，本章将展望信号在未来科技中的应用前景，例如在人工智能、自主系统、生物计算等领域，信号将扮演怎样的角色，以及我们如何设计和利用信号来构建更强大、更智能的系统。 结语：信号无处不在，智慧触手可及 通过对信号从个体到协同、从简单到智慧的全面探索，本书旨在打破学科壁垒，以一种宏观且富有启发性的视角，展现信号这一普遍现象所蕴含的无穷魅力与巨大潜力。我们希望读者在阅读本书后，能够更加敏锐地感知周围世界中那些看似微不足道的信号，并理解它们是如何共同构建起我们所处世界的复杂性与规律性。从微观的生物细胞间的信号交流，到宏观的天体运行，再到人类社会的信息传递，信号是连接一切的纽带，是驱动进步的基石。理解信号的本质，掌握信号的规律，便是掌握通往更深层次理解和更强大创造力的钥匙。本书无意深入某个特定领域的具体技术细节，而是致力于点燃读者对信号背后所蕴含的普遍原理与智慧的探索热情，鼓励大家在各自的领域中，以信号的视角去发现新的问题，寻找新的解决方案，共同创造更加美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

这本《分布式信源信号处理》的选题确实很吸引我，作为一个在通信领域摸爬滚打多年的工程师，我深切体会到在处理海量、异构数据时，传统集中式方法面临的瓶颈。我对书中所涉及的分布式传感器网络、边缘计算中的信号融合技术，以及如何在资源受限的节点上实现高效的信号预处理和特征提取充满了期待。我尤其关注书中是否会深入探讨不同类型传感器的异同，以及如何设计鲁棒的分布式算法来应对节点故障、通信延迟和噪声干扰等问题。例如，在智能交通系统中，大量的车载传感器实时产生位置、速度、环境数据，如何将这些信息在本地进行初步处理，然后高效地汇聚到云端进行更深层次的分析，以实现实时的交通拥堵预测和路径优化，这正是我希望从这本书中找到答案的。此外，书中对自适应分布式算法的研究，如何在动态变化的环境中实时调整处理策略，也让我倍感期待。我希望作者能够提供一些实际案例分析，比如在工业物联网中，如何通过分布式的状态监测系统，实现设备故障的早期预警和预测性维护。我对书中可能包含的信号压缩、匿名化以及隐私保护等技术也颇感兴趣，这在如今数据安全日益受到重视的背景下，显得尤为重要。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对新事物保持开放态度的普通读者，《分布式信源信号处理》这个书名听起来就充满了技术感和前沿性。我虽然不是专业人士，但对能够提升效率、优化决策的技术总是很感兴趣。我希望这本书能够用比较易于理解的方式，介绍分布式信源信号处理到底是什么，它能解决哪些实际问题。比如，如果家里有很多智能设备，它们产生的数据能不能被更智能地处理？或者在一些公共服务领域，如何利用这种技术让服务变得更高效、更便捷？我希望书中能够有一些生动的比喻或者形象的例子，让我能够明白这些复杂的概念。我也对书中可能提到的，如何在不同设备之间实现信息共享和协同工作的内容感到好奇。比如，如果有一个应用能整合我手机、手表、电脑上的数据，然后给我提供更个性化的服务，这背后是不是就用到了这种技术？我希望这本书能够让我对未来的智能化生活有一个更直观的了解。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对新兴技术充满好奇的研究生，我被《分布式信源信号处理》这个书名所吸引，它触及了我当前研究方向的多个关键点。我非常期待书中能够深入剖析分布式算法在处理高维、非平稳信号时的优势，以及如何通过协同处理来克服单节点计算能力的限制。特别是关于分布式滤波、检测和估计的理论基础，我希望能够得到清晰的阐述和严谨的推导。例如，在遥感图像处理领域，如何通过分布式传感器网络对大范围区域进行实时监测，并从中提取有价值的信息，这需要精巧的算法设计。我希望能看到书中详细介绍诸如分布式卡尔曼滤波、粒子滤波等算法在实际应用中的实现细节和性能评估。此外，书中对于分布式机器学习和深度学习在信号处理中的应用，也让我产生了浓厚的兴趣。如何在分布式环境中训练大型模型，如何保证模型的一致性和收敛性，这些都是当前研究的热点和难点，我希望这本书能提供一些前沿的思路和方法。我也对书中关于分布式数据融合的最新进展有所期待，尤其是在异构数据源混合的情况下，如何设计有效的融合策略，提升整体的处理精度和鲁棒性。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据科学和人工智能应用场景抱有浓厚兴趣的行业从业者，《分布式信源信号处理》这个书名精准地击中了我在实际工作中遇到的痛点。我希望这本书能够提供一套系统性的解决方案，来应对日益增长的分布式数据处理需求。我尤其关注书中关于分布式数据采集、预处理以及特征工程的实践性内容。例如，在金融风控领域，需要实时收集来自不同渠道的用户行为数据，如何在分布式环境下进行有效的清洗、转换和特征提取，以构建高精度的欺诈检测模型，这正是我的一个挑战。我对书中可能介绍的各种分布式通信协议和数据同步机制也充满好奇，了解它们在不同场景下的适用性和优劣势，对于设计高效的分布式系统至关重要。我希望书中能够提供一些实际项目中的案例研究，展示如何将理论知识转化为可落地、可扩展的解决方案。此外，对于分布式系统中的资源调度和负载均衡技术，我也希望能有所了解，这对于优化系统性能和降低运行成本具有直接的影响。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对理论基础研究有执着追求的学者，《分布式信源信号处理》这个书名深深吸引了我，它预示着将在信号处理的理论前沿进行探索。我非常期待书中能够对分布式信号处理的数学模型、优化理论以及算法设计等方面进行深入的探讨。特别是关于分布式估计理论的最新进展，以及如何在信息不完全、通信受限的条件下实现最优估计，这正是我感兴趣的研究方向。我希望书中能够提供严谨的数学推导和理论分析，为分布式信号处理领域的研究提供坚实的理论基础。例如，在无线通信系统中，如何通过分布式信道估计来提高频谱利用率和数据传输速率，这需要深刻理解分布式优化和博弈论在其中的应用。我也对书中可能涉及的分布式检测和识别理论感兴趣，尤其是在复杂环境和多目标检测场景下，如何设计鲁棒的分布式检测算法。我希望书中能够提供一些具有启发性的研究思路和未来的研究方向，推动分布式信号处理领域的理论创新。