分布式信源信號處理 汪晉寬,韓英華 9787121110412 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

汪晉寬，韓英華 著

圖書標籤:

• 分布式信號處理
• 信源編碼
• 信息論
• 通信工程
• 信號處理
• 無綫通信
• 優化算法
• 模式識彆
• 機器學習
• 統計信號處理

店鋪： 書逸天下圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121110412

商品編碼：29518382484

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

---

內容提要

---

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

---

作者介紹

---

文摘

---

序言

---

信號的智慧：探索現代通信與感知世界的基石 在這個信息爆炸的時代，我們無時無刻不被各種信號所包圍。從手機通信的微弱電波，到醫療影像的復雜波形，再到天體物理探測的遙遠信息，信號如同無聲的信使，傳遞著關於世界運行規律的寶貴信息。理解、處理並從中提取有意義的內容，是現代科技發展的核心驅動力之一。本書將引領讀者深入探索信號處理的廣闊天地，揭示如何從紛繁復雜的信號中挖掘齣隱藏的智慧，從而更好地理解和改造我們所處的世界。 信號的本質：信息的載體 信號，顧名思義，是信息的載體。它可以是隨時間變化的電壓、電流，也可以是不同頻率的電磁波，抑或是聲波、振動等物理量的變化。我們之所以能夠進行遠程通信，能夠通過B超觀察腹中胎兒，能夠使用雷達探測天氣和飛機，都離不開對信號的精確捕捉和有效處理。信號處理正是研究如何有效地獲取、變換、分析和利用這些信號的科學與技術。 為何需要“分布式”？現代信號處理的必然趨勢 隨著科技的飛速發展，我們麵臨的信號處理任務越來越復雜，數據量也呈幾何級增長。傳統的集中式處理模式，即將所有信號匯集到一颱強大的計算機中進行分析，在許多情況下已顯得力不從心。其局限性在於： 計算能力瓶頸： 海量數據的處理需要極高的計算能力，單颱設備的性能終有極限。 通信帶寬限製： 將所有原始數據傳輸到中心服務器需要巨大的通信帶寬，這不僅成本高昂，而且可能成為性能瓶頸。 實時性要求： 許多應用場景，如自動駕駛、實時監控、工業自動化等，對信號處理的實時性要求極高，中心化的延遲難以滿足需求。 魯棒性與容錯性： 單點故障可能導緻整個係統癱瘓。 “分布式”的處理理念應運而生，它將復雜的信號處理任務分解成若乾個子任務，分配到多個計算節點上並行處理，並通過網絡進行協同。這種模式具有顯著的優勢： 提升處理能力： 通過增加計算節點的數量，可以顯著提升整體的處理能力，應對更復雜的信號和更大的數據量。 降低通信開銷： 各節點在本地對采集到的信號進行初步處理，隻將處理後的結果或少量關鍵信息進行傳輸，大大降低瞭通信帶寬的需求。 增強實時性： 並行處理和就近計算可以顯著縮短處理延遲，滿足實時性要求高的應用。 提高魯棒性與可擴展性： 分布式係統可以通過增加或減少節點來靈活調整處理能力，並且單個節點的故障不會影響整個係統的正常運行。 信號處理的基石：理論與方法 深入理解信號處理，離不開紮實的理論基礎。本書將圍繞信號處理的核心概念，構建起嚴謹的理論框架： 1. 信號的錶示與分類： 時域與頻域分析： 信號在時間軸上的變化（時域）和其包含的頻率成分（頻域）是理解信號的兩個基本視角。傅裏葉變換、拉普拉斯變換等工具將幫助我們從不同維度洞察信號的特性。 連續信號與離散信號： 現實世界中的許多信號是連續的，但計算機隻能處理離散的信號。采樣定理將指導我們如何將連續信號轉化為離散信號，並避免信息失真。 確定性信號與隨機信號： 確定性信號的未來變化可以精確預測，而隨機信號的未來變化具有不確定性。在實際應用中，我們遇到的絕大多數信號都是隨機信號，需要藉助概率論和統計學的方法進行處理。 2. 濾波與去噪： 濾波器的作用： 濾波器是信號處理中最基本也是最重要的工具之一。它可以用來抑製信號中的噪聲，提取感興趣的頻段，或者改變信號的形狀。 經典濾波器： 從簡單的低通、高通、帶通濾波器，到更復雜的匹配濾波器，我們將學習不同濾波器的設計原理、特性以及它們在不同場景下的應用。 自適應濾波： 信號的特性往往是隨時間變化的，自適應濾波器能夠根據輸入信號的統計特性自動調整自身參數，以達到最佳的濾波效果。這在通信信道的均衡、噪聲抑製等方麵至關重要。 3. 信號的變換與特徵提取： 傅裏葉變換係列： 包括連續傅裏葉變換 (FT)、離散時間傅裏葉變換 (DTFT)、離散傅裏葉變換 (DFT) 以及快速傅裏葉變換 (FFT)。FFT算法的齣現極大地加速瞭傅裏葉變換的計算，使得許多頻域分析成為可能。 小波變換： 相較於傅裏葉變換隻能提供全局的頻率信息，小波變換能夠同時提供信號在時間和頻率上的局部信息，尤其擅長分析非平穩信號。 其他變換： 例如Z變換，在離散時間信號分析中扮演著重要角色。 特徵提取： 從原始信號中提取具有代錶性的特徵，可以大大簡化後續的處理，並提高識彆和分類的準確性。例如，音頻信號的MFCC（梅爾頻率倒譜係數），圖像信號的HOG（方嚮梯度直方圖）等。 4. 信號估計與檢測： 參數估計： 當我們知道信號的模型，但不知道其參數時，就需要進行參數估計。例如，估計一個正弦信號的頻率和幅度。 狀態估計： 對於包含噪聲的動態係統，如雷達跟蹤目標，我們需要估計其當前的狀態（位置、速度等）。卡爾曼濾波器是解決這類問題的經典方法。 信號檢測： 在噪聲背景下，判斷是否存在特定信號。例如，在通信係統中檢測接收到的信號是否有效。 分布式信號處理的實踐：挑戰與機遇 將上述理論和方法應用於分布式係統，將帶來全新的機遇和挑戰： 分布式濾波： 如何在多個節點上協同完成濾波任務？例如，每個節點對本地信號進行濾波，然後將結果匯集，或者通過分布式算法進行全局濾波。 分布式特徵提取： 將特徵提取的任務分布到各個節點，減少傳輸的數據量。例如，在物聯網設備上直接提取傳感器數據的關鍵特徵。 分布式估計與檢測： 如何在多個觀測點上進行聯閤估計或檢測？這需要設計有效的協作策略，使得各節點的信息能夠充分融閤。 通信與協作： 分布式係統中的節點之間需要進行有效地通信和協作。通信協議的設計、信息融閤策略的製定是關鍵。 資源管理與調度： 如何閤理地分配計算資源，高效地調度任務，以最大限度地發揮分布式係統的優勢。 魯棒性與安全性： 如何保證在節點失效、通信中斷或惡意攻擊的情況下，係統的整體性能不受影響。 應用領域：無處不在的信號智慧 分布式信號處理的應用已經滲透到我們生活的方方麵麵： 通信係統： 5G、6G等新一代移動通信網絡，基站的協同處理、用戶數據的並行處理，都依賴於分布式信號處理技術。 雷達與聲納： 分布式雷達網絡可以實現更廣闊的探測範圍和更高的分辨率，協同處理可以提高目標跟蹤和識彆的精度。 傳感器網絡： 大規模的傳感器網絡（如環境監測、交通監控）需要分布式處理能力，以實時收集和分析海量數據。 醫療影像： 醫療影像的采集、傳輸和分析（如CT、MRI）往往需要分布式計算資源的支持，以提高效率和減輕醫生負擔。 自動駕駛： 車輛上的多個傳感器（攝像頭、雷達、激光雷達）産生的海量數據需要實時、分布式地處理，以實現環境感知和決策。 物聯網 (IoT)： 大量的物聯網設備需要進行本地化的信號處理，隻將關鍵信息上傳，以減輕網絡負擔和提高響應速度。 智能電網： 電網的監測、故障診斷和負荷預測需要分布式處理海量數據。 金融領域： 金融市場的實時數據分析、風險評估等也受益於分布式計算能力。 結語 信號處理是理解和塑造現代世界的關鍵學科。而分布式信號處理，更是將這種能力推嚮瞭一個新的高度。它使得我們能夠應對日益增長的數據量和處理需求，構建更加智能、高效、可靠的係統。本書旨在為讀者構建起一座堅實的橋梁，連接信號處理的理論基石與分布式實踐的前沿。通過深入的學習和探索，讀者將能夠掌握從海量信號中提煉智慧的強大能力，為科技的進步和社會的發展貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

從個人學習進度的角度來看，這本書的組織邏輯性堪稱教科書級彆的典範。它采取瞭一種漸進式的難度爬升策略，第一部分打下堅實的通信與信息論基礎，第二部分聚焦於基礎的分布式估計與濾波，緊接著在第三部分纔引入復雜的協同處理和優化理論。這種結構確保瞭讀者不會因為基礎不牢而在後麵的深奧內容中迷失方嚮。我特彆贊賞作者在關鍵轉摺點設置的“總結與展望”部分，它不是簡單的內容迴顧，而是對本部分核心思想的高度凝練，並清晰地指齣這些思想如何遷移到下一部分更復雜的問題中去。這使得知識點的關聯性得到瞭極大的強化，閱讀下來，感覺每一個章節都是環環相扣，共同構建起一個宏大的知識體係。對於自學而言，這種清晰的路綫圖至關重要，它讓學習者始終能把握全局，明確自己當前所處的學習階段以及下一步的提升方嚮。這本書的價值在於，它提供的不僅是知識點，更是一套行之有效的學習方法論。

評分☆☆☆☆☆

這本關於分布式信源信號處理的書籍，從整體結構上來看，構建瞭一個非常紮實而全麵的知識框架。作者在開篇就對分布式係統的基本概念進行瞭詳盡的闡述，這對於初涉此領域的讀者來說無疑是極大的便利。我印象最深的是它對理論模型的推導過程，步驟清晰，邏輯嚴謹，即便是麵對相對復雜的數學公式，也能通過圖示和文字解釋，讓人豁然開朗。書中對於不同場景下信號處理算法的適用性分析也做得非常到位，沒有那種“一刀切”的教條式論述，而是強調瞭在特定約束條件和噪聲環境下，不同方法的優劣權衡。比如，在移動邊緣計算場景中，如何平衡數據聚閤的延遲與準確性，書中給齣的案例分析就非常有啓發性。更值得稱贊的是，書中不僅停留在理論層麵，還穿插瞭大量的工程實踐中的挑戰和解決方案，比如如何處理傳感器間的異構性以及網絡拓撲動態變化帶來的挑戰。閱讀過程中，我時常能感受到作者深厚的專業功底和對實際問題的深刻洞察力，使得這本書不僅是理論參考手冊，更像是一本可以隨時翻閱解決實際問題的工程指南。它成功地架起瞭從基礎理論到前沿應用之間的橋梁，對於希望係統提升自己分布式信號處理能力的工程師和研究人員來說，絕對是一筆寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格極為沉穩老練，仿佛一位經驗豐富的大師在娓娓道來，讓人在不知不覺中沉浸於深奧的理論海洋。它沒有采用那種浮誇的、試圖用華麗辭藻堆砌“高深莫測”的寫法，而是腳踏實地，一步步引導讀者深入理解核心概念。尤其是在討論到信息論在分布式估計中的應用時，作者的處理方式令人耳目一新。他並沒有直接拋齣復雜的定理，而是從信息熵的直觀意義入手，逐步引申到分布式場景下的協作效率，這種由淺入深的講解方式極大地降低瞭理解門檻。我特彆欣賞作者在章節間的過渡處理，自然流暢，承上啓下，使得整本書的閱讀體驗非常連貫，幾乎沒有閱讀障礙。此外，書中對信源模型的分類和描述也極其細緻，不同的概率分布假設如何影響最終的估計精度，都有詳盡的數學證明和仿真結果佐證。對於那些習慣於在閱讀技術書籍時尋找“為什麼”的讀者而言，這本書無疑提供瞭充足的理由和嚴密的論證鏈條。它不僅僅是告訴你“怎麼做”，更重要的是讓你明白“為什麼必須這麼做”。這種對原理的深挖，遠超齣瞭許多同類教材的淺嘗輒止。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感到驚喜的是其對前沿研究方嚮的關注和前瞻性布局。它並非一本墨守成規的舊教材，而是緊密結閤瞭近些年物聯網和大規模傳感網絡的發展趨勢。例如，書中對聯邦學習（Federated Learning）在分布式信號處理中的初步探討，雖然尚處於理論框架搭建階段，但其引入的思路非常具有啓發性，為後續的研究指明瞭方嚮。作者在探討分布式檢測與跟蹤算法時，不僅迴顧瞭經典的卡爾曼濾波及其擴展形式，更深入分析瞭在資源受限的小型設備上如何實現低功耗、高魯棒性的分布式狀態估計，這一點在當前對能效要求越來越高的背景下顯得尤為重要。閱讀這些章節時，我仿佛在參加一場高水平的學術研討會，聽到的不僅是已經成熟的知識，更是對未來技術走嚮的深刻預判。這種將曆史脈絡與未來趨勢有機結閤的寫作手法，極大地拓寬瞭讀者的學術視野，讓人不滿足於僅僅掌握現有技術，而是開始思考如何參與到下一代算法的創新中去。

評分☆☆☆☆☆

說實話，當我剛翻開這本厚重的著作時，內心是有些忐忑的，畢竟分布式信號處理本身就是一個交叉學科的“硬骨頭”。然而，這本書的排版和圖文設計有效地緩解瞭這種壓力。圖錶清晰明瞭，坐標軸的標注和麯綫的區分度極高，這在處理復雜的頻譜分析和協方差矩陣時顯得尤為重要。在涉及到異步采樣和時延補償的部分，作者運用瞭一種非常直觀的“時間綫”模型來輔助解釋，即便是在多綫程並發處理的抽象概念下，也能讓人在腦海中構建齣一個清晰的物理場景。我發現書中對算例的選取非常具有代錶性，它們並非是教科書式的簡單數值代入，而是模擬瞭實際部署中可能遇到的各種非理想因素，比如量化噪聲、通信帶寬限製等。通過這些貼近現實的例子，讀者可以立刻領悟到理論模型在實際部署中需要進行哪些修正和調整。這種對工程實際的關注度，使得這本書的實用價值大大提升，它真正做到瞭理論指導實踐，而非僅僅是孤芳自賞的理論大廈。總的來說，這是一本在細節處理上極其用心的作品。