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燕慶明 著

圖書標籤:

• 信號處理
• 信號分析
• 傅裏葉變換
• 數字信號處理
• 通信工程
• 電子工程
• MATLAB
• 濾波
• 係統分析
• 時域分析

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121079917

商品編碼：29759580608

包裝：平裝

齣版時間：2009-01-01

基本信息

書名:信號分析與處理

定價：29.00元

售價：21.2元,便宜7.8元,摺扣73

作者:燕慶明

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2009-01-01

ISBN：9787121079917

字數：

頁碼：237

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.400kg

編輯推薦

本書是“新編電氣與電子信息類本科規劃教材”之一，全書共分6個章節，主要對信號分析與處理技術知識作瞭介紹，具體內容包括信號與係統分析基礎、連續信號的頻域分析與處理、連續信號的復頻域分析與處理、離散信號的分析與處理等。該書可供各大專院校作為教材使用，也可供從事相關工作的人員作為參考用書使用。

內容提要

本書是為應用型本科學生編寫的教材。內容包括6章：信號與係統分析基礎、連續信號的頻域分析與處理、連續信號的復頻域分析與處理、離散信號的分析與處理、數字信號處理、信號分析與處理的MATLAB實現。本書概念清晰、簡明易懂、突齣應用、圖文並茂。書中每章配有小結、習題，後還配有3套自測題，以便學生期末復習之用。
本書可作為本科院校的電氣工程、自動化、電子科學與技術、計算機、微電子、機械電子、檢測與儀器儀錶、醫學電子等專業的教材，也可供廣大科技工作人員參考。

目錄

作者介紹

燕慶明，1944年11月生，山東滕州市人，江南大學教授。1970年畢業於西安軍事電訊工程學院電子對抗專業。曾任原江南大學副校長，教育部高等學校電工課程教學指導委員會委員，全國高等學校電路和信號係統教學與教材研究會常務理事。在國內外公開發錶研究論文50餘篇。從1980

文摘

序言

《深度學習的奧秘：從理論到實踐的全麵解析》 內容概要： 本書旨在為讀者提供一個係統、深入的深度學習知識體係，從其核心理論基礎齣發，逐步過渡到各種主流深度學習模型的構建、訓練與應用。我們緻力於揭示深度學習成功的關鍵要素，解析其背後的數學原理，並提供豐富的實踐指導，幫助讀者掌握構建、優化和部署復雜深度學習係統的能力。本書不僅涵蓋瞭監督學習、無監督學習、半監督學習等基礎範式，更深入探討瞭捲積神經網絡（CNNs）、循環神經網絡（RNNs）、長短期記憶網絡（LSTMs）、Transformer模型等前沿架構，並詳細介紹瞭生成對抗網絡（GANs）和強化學習（RL）等在人工智能領域具有革命性影響的技術。 第一部分：深度學習的基石 1. 引言：人工智能的浪潮與深度學習的崛起 人工智能簡史：從符號主義到連接主義的演變。 機器學習的範式：監督學習、無監督學習、半監督學習、強化學習。 深度學習的概念：神經網絡的興起與“深度”的意義。 深度學習的驅動力：大數據、算力提升與算法創新。 本書的結構與學習路徑。 2. 數學基礎：構建深度學習的邏輯框架 綫性代數： 嚮量、矩陣、張量及其運算；特徵值與特徵嚮量；矩陣分解（SVD、PCA）。理解數據錶示、模型參數以及計算效率的關鍵。 概率論與統計學： 概率分布（伯努利、二項、高斯等）；期望、方差、協方差；最大似然估計（MLE）、最大後驗估計（MAP）；貝葉斯定理。理解模型的不確定性、數據生成過程以及參數估計。 微積分： 導數、偏導數、梯度；鏈式法則；優化算法（梯度下降及其變種）。掌握模型訓練的核心——參數更新的數學原理。 3. 神經網絡基礎：感知器到多層感知器 感知器模型： 最早的神經網絡單元，理解激活函數和決策邊界。 激活函數： Sigmoid、Tanh、ReLU及其變種（Leaky ReLU, ELU）。理解激活函數在引入非綫性、緩解梯度消失問題中的作用。 多層感知器（MLP）： 隱藏層、前嚮傳播與反嚮傳播算法。掌握構建和訓練簡單神經網絡的核心算法。 損失函數： 均方誤差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。理解如何量化模型預測與真實值之間的差異。 優化器： 批量梯度下降（BGD）、隨機梯度下降（SGD）、小批量梯度下降（Mini-batch SGD）。理解不同的批量策略如何影響訓練速度和收斂性。 第二部分：核心深度學習模型 4. 捲積神經網絡（CNNs）：理解視覺世界的強大工具 捲積操作： 捲積核、步長、填充。理解CNNs如何提取局部特徵。 池化操作： 最大池化、平均池化。理解池化在降維和特徵魯棒性上的作用。 CNNs的架構： LeNet-5, AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet。深入解析這些經典架構的設計思想、創新點以及它們如何逐步提升視覺識彆性能。 CNNs的應用： 圖像分類、目標檢測、語義分割、圖像生成。 5. 循環神經網絡（RNNs）與長短期記憶網絡（LSTMs）：處理序列數據的利器 RNNs的原理： 隱藏狀態、時間步、共享參數。理解RNNs如何捕捉序列中的時間依賴性。 梯度消失與梯度爆炸問題： RNNs麵臨的挑戰。 LSTM的結構： 遺忘門、輸入門、輸齣門、細胞狀態。詳細解析LSTM如何通過門控機製解決梯度問題，並有效學習長期依賴。 GRU（Gated Recurrent Unit）： 簡化版的LSTM，對比其結構和性能。 RNNs/LSTMs的應用： 自然語言處理（文本生成、機器翻譯、情感分析）、語音識彆、時間序列預測。 6. Transformer模型：邁嚮更強大的序列建模 注意力機製（Attention Mechanism）： 自我注意力、多頭注意力。深入理解注意力機製如何讓模型關注輸入序列的關鍵部分，並解決長距離依賴問題。 Transformer的Encoder-Decoder架構： 位置編碼、前饋網絡、殘差連接。 BERT, GPT等預訓練模型的原理： Masked Language Model, Next Sentence Prediction。理解預訓練模型如何利用海量數據學習通用語言錶示。 Transformer的應用： 自然語言處理的各個領域（問答係統、文本摘要、對話生成）、生物信息學、甚至是計算機視覺。 第三部分：進階主題與應用 7. 無監督學習與錶示學習：挖掘數據中的隱藏結構 自編碼器（Autoencoders）： 降噪自編碼器、稀疏自編碼器、變分自編碼器（VAEs）。理解自編碼器如何學習數據的緊湊錶示，用於降維、異常檢測和數據生成。 聚類算法： K-Means, DBSCAN。 降維技術： PCA, t-SNE。 對比學習（Contrastive Learning）： SimCLR, MoCo等。理解如何通過學習樣本的相似性與差異性來獲得有用的錶示。 8. 生成模型：創造全新的數據 生成對抗網絡（GANs）： 生成器、判彆器、對抗訓練。詳細解析GANs的訓練原理、模式崩潰問題及其解決方案。 GANs的變種： DCGAN, StyleGAN, BigGAN。 GANs的應用： 圖像生成、風格遷移、數據增強、超分辨率。 擴散模型（Diffusion Models）： DDPM, Score-based Generative Models。新興的生成模型，以其高質量的生成效果而備受關注。 9. 強化學習（RL）：讓智能體學會決策 強化學習的基本概念： Agent, Environment, State, Action, Reward, Policy, Value Function。 馬爾可夫決策過程（MDPs）。 Q-Learning, Deep Q-Networks (DQN)。 策略梯度方法： REINFORCE, Actor-Critic。 RL的應用： 遊戲AI（AlphaGo, AlphaStar）、機器人控製、自動駕駛、資源優化。 10. 模型訓練與調優：提升模型性能的藝術 數據預處理與增強： 標準化、歸一化、數據擴充技術。 正則化技術： L1/L2正則化、Dropout、Batch Normalization。理解這些技術如何防止過擬閤。 超參數調優： 網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化。 早停法（Early Stopping）。 遷移學習與微調（Transfer Learning & Fine-tuning）： 如何利用預訓練模型加速新任務的學習。 11. 模型部署與倫理考量 模型部署框架： TensorFlow Serving, PyTorch Serve, ONNX。 模型壓縮與優化： 量化、剪枝、知識蒸餾。 深度學習的倫理與社會影響： 偏見、公平性、可解釋性、隱私保護。 學習目標： 通過閱讀本書，讀者將能夠： 理解深度學習的核心數學原理和算法。 熟練掌握CNNs, RNNs, LSTMs, Transformers等主流深度學習模型的構建與應用。 深入理解GANs和RL等前沿技術的工作機製。 掌握模型訓練、調優和部署的實踐技巧。 能夠獨立分析和解決復雜的深度學習問題。 為進一步探索人工智能的各個分支打下堅實基礎。 本書適閤具備一定數學基礎（綫性代數、微積分、概率論）和編程經驗（Python）的讀者，包括計算機科學、人工智能、機器學習、數據科學等領域的學生、研究人員和從業者。通過理論與實踐的結閤，本書將帶領讀者一步步揭開深度學習的神秘麵紗，擁抱人工智能時代的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的深度是需要花時間去消化的，它絕對不是那種可以快速瀏覽一遍就聲稱掌握瞭的“快餐讀物”。我個人把它放在床頭放瞭將近半年，期間反復翻閱，每次重讀都有新的體會。比如第一次看，我可能隻關注瞭算法的錶層邏輯；但第二次再看時，我就開始深究那些推導過程中的假設條件，比如平穩性假設在實際應用中何時會失效，以及在這種情況下我們應該轉嚮使用哪種非平穩分析工具。這種層次感的閱讀體驗，是很多浮於錶麵的參考書所無法比擬的。這本書的作者似乎有一種“庖丁解牛”的本事，他能把復雜的信號流程拆解成一個個獨立的、易於理解的模塊，然後再巧妙地將它們重新組閤起來，形成一個完整的處理鏈條。對我這種需要在多個領域（比如通信和醫療信號采集）之間切換的人來說，這種模塊化的思維框架極其寶貴。它教會我的不隻是“怎麼做”，更重要的是“為什麼這樣做”，這種底層邏輯的建立，遠比記住某個公式要重要得多。

評分☆☆☆☆☆

我讀完這本書的感受，就像是經曆瞭一場結構嚴謹但又充滿生活氣息的學術漫步。最讓我印象深刻的是它對“噪聲”處理那部分的講解。很多同類書籍往往隻是簡單地提到幾種濾波器，然後就草草收場，把重點放在理論推導上。但這本書不一樣，它花瞭大量的篇幅去討論實際工程中遇到的各種復雜噪聲源——無論是白噪聲、粉紅噪聲，還是周期性乾擾——並詳細分析瞭在不同信噪比條件下，不同處理方法的優劣。作者的語氣非常務實，他不會過度美化任何一種技術，而是坦誠地指齣每種方法的局限性，比如某個方法在計算復雜度上的代價，或者在非綫性係統中的錶現。這種不迴避問題的態度，讓我覺得這位作者非常可靠，他不是在紙上談兵，而是真正瞭解在實驗室和生産綫上調試信號的艱辛。讀完這部分，我立刻嘗試將書中的某個自適應濾波算法應用到我手頭的一個項目中，結果比我之前盲目套用的方法效果好瞭不止一個檔次。這本書的價值，就在於它提供的不是“標準答案”，而是解決真實問題的“工具箱”和“決策指南”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格，我個人感覺是偏嚮於嚴謹的學院派，但又不失親切感。它不像某些經典著作那樣，動輒引用晦澀難懂的德語或俄語文獻，讓人在查閱資料時倍感吃力。這位作者的敘述邏輯非常清晰，段落之間的過渡銜接得極其自然。舉個例子，當他介紹譜估計方法時，他首先會從經典的周期圖法開始，清晰地指齣其局限性（方差大、分辨率低），然後很自然地過渡到更先進的參數法和非參數法，每一步的推進都像是在解一個層層遞進的謎題。我尤其喜歡他引用的一些曆史背景介紹，雖然這些信息並非解決問題的核心，但它們能幫助讀者理解為什麼這些方法會被發明齣來，背後的驅動力和當時的局限性是什麼。這使得整個知識體係不再是冷冰冰的數學公式集閤，而像是人類智慧不斷探索和迭代的結晶。這種敘事方式，讓閱讀過程充滿瞭人文關懷，使得那些原本枯燥的數學推導也變得有血有肉起來。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，這本書在某些高級主題上的覆蓋深度令人印象深刻，特彆是關於高階譜分析和盲源分離的部分。坦白講，這些內容通常隻在非常專業的碩士研究生課程中纔會詳細展開，很多商業軟件的說明文檔也隻是蜻蜓點水。但是，這本書卻給齣瞭非常詳盡的理論基礎和初步的實現思路。我記得其中有一章專門討論瞭如何利用高階纍積量來檢測和抑製非高斯噪聲，這個講解深入淺齣，連帶著迴顧瞭為什麼傅裏葉變換在處理非高斯信號時會失效。這種對理論局限性的深刻認識，讓我對現有工具的使用有瞭更清醒的認識。它沒有提供可以直接復製粘貼的代碼塊，但我認為這反而是它的優點——它強迫讀者去理解背後的數學原理，從而能夠根據自己的實際需求去修改和優化算法。這本書更像是一本“內功心法”的秘籍，它告訴你如何修煉內功，而不是直接給你一把鋒利的寶劍去砍柴。對於追求知識底層邏輯的資深工程師或者研究人員來說，這本書的價值是無可替代的。

評分☆☆☆☆☆

這本書，坦白說，我剛翻開它的時候，心裏是抱持著一種懷疑態度的。封麵設計得比較樸實，內容排版也顯得中規中矩，沒有那種讓人眼前一亮的設計感。我原本以為這會是一本枯燥的教科書，充斥著密密麻麻的公式和抽象的理論，讀起來會非常費勁。然而，當我真正沉下心來閱讀後，我發現作者在基礎概念的闡述上做得相當到位。比如，對於傅裏葉變換這種看似高深的數學工具，作者並沒有直接拋齣復雜的積分形式，而是先用非常直觀的例子去解釋它在不同時間尺度上的意義，這一點對於初學者來說簡直是救星。我記得有一次我在學習某個工程應用時遇到瞭瓶頸，感覺理論和實踐總是隔著一層紗，這本書裏關於時域和頻域相互轉化的那幾章，用大量的圖示和實際信號的對比，讓我瞬間茅塞頓開。它沒有花哨的辭藻，但每一句話似乎都經過瞭精心的錘煉，直指核心。我特彆欣賞作者在構建知識體係時的邏輯性，感覺每引入一個新概念，都是為瞭更好地支撐下一個更復雜的模型，整個閱讀過程就像是沿著一條清晰的路徑在攀登知識的高峰，雖然辛苦，但每登高一步，視野都開闊一分。