分布式信源信號處理 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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汪晉寬，韓英華 著

圖書標籤:

• 分布式信號處理
• 信源編碼
• 分布式檢測
• 信息融閤
• 無綫通信
• 統計信號處理
• 優化算法
• 機器學習
• 網絡信號處理
• 壓縮感知

店鋪： 北京愛讀者圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121110412

商品編碼：29488063857

包裝：平裝

齣版時間：2010-06-01

基本信息

書名：分布式信源信號處理

定價：45.00元

作者：汪晉寬,韓英華

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2010-06-01

ISBN：9787121110412

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.522kg

編輯推薦

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內容提要

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本書係統、深入地闡述瞭分布式信源信號處理的理論和方法，重點以分布式信源模型為基礎，詳細介紹瞭分布式信源參數估計算法，並給齣瞭大量的定性和定量分析；對書中的算法大都做瞭詳細的計算機仿真實驗，以驗證算法的有效性和可行性。全書共8章，內容包括分布式信源信號處理基礎、點信源信號參數估計的典型算法、分布式信源模型分析、適用於不同情況的分布式信源參數估計算法以及分布式信源信號處理的發展趨勢。
本書取材新穎，內容豐富，體係完整，涵蓋瞭作者多年來在該領域所取得的科研成果，以及外自適應信號處理的*成果和*進展。
本書讀者對象：從事通信和信號處理研究工作的專業技術人員、科研工作者，以及從事相關領域研究的高校教師、研究生。

目錄

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章 分布式信源信號處理基礎
　1.1 分布式信源信號處理基礎
　　1.1.1 陣列的基本原理
　　1.1.2 均勻綫陣與均勻圓陣
　1.2 參數估計理論
　　1.2.1 誤差的定義和分類
　　1.2.2 估計子的性能
　　1.2.3 大似然估計
　　1.2.4 綫性均方估計
　　1.2.5 小二乘法
　　1.2.6 遞推估計
　1.3 信號源數估計
　　1.3.1 信息論方法
　　1.3.2 平滑秩序列法
　　1.3.3 蓋氏圓方法
　　1.3.5 不相乾分布式信源的數目估計
　1.4 分布式信源信號處理的發展現狀
　　1.4.1 點信源模型及其波達方嚮估計
　　1.4.2 分布式信源模型及其參數估計
　　1.4.3 分布式信源參數估計的關鍵問題
　本章小結
　參考文獻
第2章 點信源信號參數估計的典型算法
　2.1 波達方嚮估計的基本原理
　2.2 波束形成算法
　　2.2.1 延遲-相加算法
　　2.2.2 Capon波束形成算法
　2.3 綫性預測算法
　　2.3.1 前嚮預測算法
　　2.3.2 後嚮預測算法
　　2.3.3 雙嚮預測算法
　2.4 特徵結構算法
　　2.4.1 MUSIC算法
　　2.4.2 ESPRIT算法
　　2.4.3 空間平滑技術
　2.5 大似然算法和子空間擬閤類算法
　　2.5.1 大似然算法
　　2.5.2 子空間擬閤類算法
　2.6 基於小波變換的波達方嚮估計算法
　　2.6.1 陣列信號的子帶分解
　　2.6.2 子帶分解的優點
　　2.6.3 基於子帶分解的MUSIC波達方嚮估計算法
　　2.6.4 基於子帶分解的ESPRIT波達方嚮估計算法
　2.7 實值信號的波達方嚮估計算法
　　2.7.1 虛擬空間平滑算法
　　2.7.2 共軛酉ESPRIT算法
　2.8 點信源的二維波達方嚮估計算法
　　2.8.1 陣列結構及信號模型
　　2.8.2 ESPRIT二維波達方嚮估計原理
　本章小結
　參考文獻
第3章 分布式信源模型分析
　3.1 信號環境
　　3.1.1 反射、繞射和散射
　　3.1.2 慢衰落和快衰落
　　3.1.3 選擇性衰落
　3.2 點信源信號模型
　　3.2.1 點信源典型信號模型
　　3.2.2 相乾信源信號模型
　　3.2.3 寬帶信源信號模型
　3.3 分布式信源信號模型
　　3.3.1 分布式信源的産生及其信號模型的意義
　　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階統計特性
　3.5 分布式信源參數估計典型算法
　　3.5.1 大似然算法
　　3.5.2 擬閤類算法
　本章小結
　參考文獻
第4章 基於特徵子空間的分布式信源參數估計算法
第5章 基於波束形成的分布式信源參數估計算法
第6章 分布式信源中心波達方嚮估計算法
第7章 分布式信源二維波達方嚮估計算法
第8章 分布式信源信號處理的發展趨勢
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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《信號的奧秘：從個體到協同的智慧》 這本書並非關於“分布式信源信號處理”這一特定學術領域，而是旨在為讀者揭示信號這一普遍存在的現象在自然界與工程實踐中，如何從單一、孤立的存在，發展演變成復雜、協同的智慧體係。我們關注的重點是信號的本質、傳播機製、以及它們如何通過相互作用，傳遞信息、協調行為、並最終催生齣更加宏大和精妙的係統。 第一章：信號的黎明——信息之源的初探 本章將帶領讀者迴到信號的起源。我們會從最基本的物理現象齣發，探討什麼是信號。這可能是一種微弱的光綫波動，一次輕微的振動，抑或是一個生物體發齣的細微化學氣味。我們將審視這些原始信號如何承載著關於環境、個體狀態乃至潛在威脅或機遇的信息。通過迴顧生物進化的曆程，我們會發現，正是信號的産生與解讀能力，使得生命得以在復雜多變的環境中生存繁衍。從單細胞生物的化學感應，到植物對光照和水分的響應，再到動物通過聲音、氣味和姿態進行交流，這些都是信號在信息傳遞中最樸素也最關鍵的體現。我們將深入淺齣地介紹信息論的基本概念，如熵、信道容量等，為理解信號的承載能力奠定理論基礎。同時，我們會探討不同信號形式的優勢與局限，例如聲音在開闊空間傳播的優勢，但易受噪聲乾擾；化學信號的持久性，但傳播速度較慢。 第二章：信號的漣漪——傳播、衰減與感知 一旦信號産生，其傳播便是必然。本章將聚焦於信號在不同介質中的傳播特性。我們會分析波在空氣、水、固體介質中的傳播方式，理解它們的頻率、振幅、相位等關鍵參數如何隨時間與空間發生變化。重點將放在信號的衰減現象，這是信號在傳播過程中不可避免的損失，我們將探討多種衰減機製，如吸收、散射、衍射等，以及它們對信號有效傳輸距離的影響。在此基礎上，我們進一步討論信號的感知問題。生物體如何進化齣精密的感官係統來捕捉這些微弱的信號？我們將以人體的視覺、聽覺、嗅覺、觸覺為例，闡述感官係統如何將物理信號轉化為神經信號，並最終在大腦中被解讀。我們會涉及一些基礎的信號處理原理，如濾波、采樣等，但僅從感知的角度來理解它們如何幫助生物體從嘈雜的環境中提取有用的信息，排除乾擾。例如，聽覺係統如何通過對特定頻率的敏感性來識彆語言，視覺係統如何通過對光綫變化的感知來判斷物體的位置和運動。 第三章：信號的交織——多信源的共存與互動 現實世界並非隻有單一信號源。本章將進入一個更加復雜的情境：多個信號源同時存在並相互作用。我們會探討不同信號源在同一空間內疊加、乾擾的可能性。例如，在熱鬧的市集上，各種聲音交織在一起，形成復雜的聲場。我們將分析在這種情況下，信息傳遞的挑戰，以及生物體或係統如何通過特定的機製來區分和識彆來自不同源頭的信號。這可能涉及信號的定位技術，如雙耳聽覺在空間定位中的作用，也可能涉及對信號特徵的細緻分辨，例如通過音色、節奏等來區分不同的人聲或樂器。此外，本章還會初步觸及信號之間的相互影響，例如一個信號的齣現可能會改變另一個信號的傳播路徑或強度。我們將通過生動的例子，如自然界中鳥類的鳴叫與環境噪聲的互動，來闡述信號如何在復雜的環境中尋找自己的“生存空間”並傳遞有效信息。 第四章：信號的和諧——協同、同步與網絡 當信號不再是孤立的個體，而是開始展現齣協同與同步的特質時，更加強大的係統便應運而生。本章的核心在於揭示信號如何促進個體間的協作，形成有序的網絡。我們將深入研究同步現象，例如螢火蟲的閃爍同步，群體動物的集體遷徙，以及神經元發放脈衝的同步放電。我們會探討這些同步行為是如何通過相互之間的信號交換而實現的，以及同步行為帶來的優勢，如增強信息傳遞的可靠性、提高群體行動的效率、以及實現更加復雜的集體決策。我們將介紹一些基礎的網絡概念，如節點、連接、拓撲結構等，並分析信號在這些網絡中流動的模式。例如，在蟻群覓食中，個體通過釋放信息素來標記食物源，形成信息素網絡，引導其他個體高效地找到食物。我們將強調，信號的協同並非簡單的疊加，而是通過信息交換與反饋，形成一種“整體大於部分之和”的 emergent behavior（湧現行為）。 第五章：信號的智慧——湧現、學習與適應 信號的最終價值體現在其如何驅動智慧的産生與演化。本章將聚焦於信號在構建復雜智能係統中的核心作用。我們會探討，當大量簡單的信號交互單元匯聚在一起，並遵循一定的規則進行信號的産生、傳遞和響應時，如何湧現齣復雜的功能，甚至具有“智能”的特性。例如，神經網絡模型，雖然其基本單元——神經元——的信號傳遞過程相對簡單，但其大規模連接與相互作用，卻能實現圖像識彆、自然語言處理等復雜的智能任務。我們將討論學習機製如何在信號的驅動下不斷優化係統對環境的響應。這包括瞭從信號中提取模式、構建模型、並根據新信號調整行為的過程。我們會提及強化學習的基本思想，即通過信號的奬勵或懲罰來指導學習過程。最後，本章將展望信號在未來科技中的應用前景，例如在人工智能、自主係統、生物計算等領域，信號將扮演怎樣的角色，以及我們如何設計和利用信號來構建更強大、更智能的係統。 結語：信號無處不在，智慧觸手可及 通過對信號從個體到協同、從簡單到智慧的全麵探索，本書旨在打破學科壁壘，以一種宏觀且富有啓發性的視角，展現信號這一普遍現象所蘊含的無窮魅力與巨大潛力。我們希望讀者在閱讀本書後，能夠更加敏銳地感知周圍世界中那些看似微不足道的信號，並理解它們是如何共同構建起我們所處世界的復雜性與規律性。從微觀的生物細胞間的信號交流，到宏觀的天體運行，再到人類社會的信息傳遞，信號是連接一切的紐帶，是驅動進步的基石。理解信號的本質，掌握信號的規律，便是掌握通往更深層次理解和更強大創造力的鑰匙。本書無意深入某個特定領域的具體技術細節，而是緻力於點燃讀者對信號背後所蘊含的普遍原理與智慧的探索熱情，鼓勵大傢在各自的領域中，以信號的視角去發現新的問題，尋找新的解決方案，共同創造更加美好的未來。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對新興技術充滿好奇的研究生，我被《分布式信源信號處理》這個書名所吸引，它觸及瞭我當前研究方嚮的多個關鍵點。我非常期待書中能夠深入剖析分布式算法在處理高維、非平穩信號時的優勢，以及如何通過協同處理來剋服單節點計算能力的限製。特彆是關於分布式濾波、檢測和估計的理論基礎，我希望能夠得到清晰的闡述和嚴謹的推導。例如，在遙感圖像處理領域，如何通過分布式傳感器網絡對大範圍區域進行實時監測，並從中提取有價值的信息，這需要精巧的算法設計。我希望能看到書中詳細介紹諸如分布式卡爾曼濾波、粒子濾波等算法在實際應用中的實現細節和性能評估。此外，書中對於分布式機器學習和深度學習在信號處理中的應用，也讓我産生瞭濃厚的興趣。如何在分布式環境中訓練大型模型，如何保證模型的一緻性和收斂性，這些都是當前研究的熱點和難點，我希望這本書能提供一些前沿的思路和方法。我也對書中關於分布式數據融閤的最新進展有所期待，尤其是在異構數據源混閤的情況下，如何設計有效的融閤策略，提升整體的處理精度和魯棒性。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對理論基礎研究有執著追求的學者，《分布式信源信號處理》這個書名深深吸引瞭我，它預示著將在信號處理的理論前沿進行探索。我非常期待書中能夠對分布式信號處理的數學模型、優化理論以及算法設計等方麵進行深入的探討。特彆是關於分布式估計理論的最新進展，以及如何在信息不完全、通信受限的條件下實現最優估計，這正是我感興趣的研究方嚮。我希望書中能夠提供嚴謹的數學推導和理論分析，為分布式信號處理領域的研究提供堅實的理論基礎。例如，在無綫通信係統中，如何通過分布式信道估計來提高頻譜利用率和數據傳輸速率，這需要深刻理解分布式優化和博弈論在其中的應用。我也對書中可能涉及的分布式檢測和識彆理論感興趣，尤其是在復雜環境和多目標檢測場景下，如何設計魯棒的分布式檢測算法。我希望書中能夠提供一些具有啓發性的研究思路和未來的研究方嚮，推動分布式信號處理領域的理論創新。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對新事物保持開放態度的普通讀者，《分布式信源信號處理》這個書名聽起來就充滿瞭技術感和前沿性。我雖然不是專業人士，但對能夠提升效率、優化決策的技術總是很感興趣。我希望這本書能夠用比較易於理解的方式，介紹分布式信源信號處理到底是什麼，它能解決哪些實際問題。比如，如果傢裏有很多智能設備，它們産生的數據能不能被更智能地處理？或者在一些公共服務領域，如何利用這種技術讓服務變得更高效、更便捷？我希望書中能夠有一些生動的比喻或者形象的例子，讓我能夠明白這些復雜的概念。我也對書中可能提到的，如何在不同設備之間實現信息共享和協同工作的內容感到好奇。比如，如果有一個應用能整閤我手機、手錶、電腦上的數據，然後給我提供更個性化的服務，這背後是不是就用到瞭這種技術？我希望這本書能夠讓我對未來的智能化生活有一個更直觀的瞭解。

評分☆☆☆☆☆

這本《分布式信源信號處理》的選題確實很吸引我，作為一個在通信領域摸爬滾打多年的工程師，我深切體會到在處理海量、異構數據時，傳統集中式方法麵臨的瓶頸。我對書中所涉及的分布式傳感器網絡、邊緣計算中的信號融閤技術，以及如何在資源受限的節點上實現高效的信號預處理和特徵提取充滿瞭期待。我尤其關注書中是否會深入探討不同類型傳感器的異同，以及如何設計魯棒的分布式算法來應對節點故障、通信延遲和噪聲乾擾等問題。例如，在智能交通係統中，大量的車載傳感器實時産生位置、速度、環境數據，如何將這些信息在本地進行初步處理，然後高效地匯聚到雲端進行更深層次的分析，以實現實時的交通擁堵預測和路徑優化，這正是我希望從這本書中找到答案的。此外，書中對自適應分布式算法的研究，如何在動態變化的環境中實時調整處理策略，也讓我倍感期待。我希望作者能夠提供一些實際案例分析，比如在工業物聯網中，如何通過分布式的狀態監測係統，實現設備故障的早期預警和預測性維護。我對書中可能包含的信號壓縮、匿名化以及隱私保護等技術也頗感興趣，這在如今數據安全日益受到重視的背景下，顯得尤為重要。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對數據科學和人工智能應用場景抱有濃厚興趣的行業從業者，《分布式信源信號處理》這個書名精準地擊中瞭我在實際工作中遇到的痛點。我希望這本書能夠提供一套係統性的解決方案，來應對日益增長的分布式數據處理需求。我尤其關注書中關於分布式數據采集、預處理以及特徵工程的實踐性內容。例如，在金融風控領域，需要實時收集來自不同渠道的用戶行為數據，如何在分布式環境下進行有效的清洗、轉換和特徵提取，以構建高精度的欺詐檢測模型，這正是我的一個挑戰。我對書中可能介紹的各種分布式通信協議和數據同步機製也充滿好奇，瞭解它們在不同場景下的適用性和優劣勢，對於設計高效的分布式係統至關重要。我希望書中能夠提供一些實際項目中的案例研究，展示如何將理論知識轉化為可落地、可擴展的解決方案。此外，對於分布式係統中的資源調度和負載均衡技術，我也希望能有所瞭解，這對於優化係統性能和降低運行成本具有直接的影響。