非綫性逼近與雷達信號處理 9787118107876 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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魏文斌，閆世強，黃曉斌著 著

圖書標籤:

• 雷達信號處理
• 非綫性逼近
• 信號處理
• 通信工程
• 電子工程
• 數學模型
• 優化算法
• 雷達係統
• 高等教育
• 專業教材

店鋪： 韻讀圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118107876

商品編碼：29773026316

包裝：平裝

齣版時間：2016-04-01

圖書基本信息
圖書名稱	非綫性逼近與雷達信號處理	作者	魏文斌,閆世強,黃曉斌著
定價	28.00元	齣版社	國防工業齣版社
ISBN	9787118107876	齣版日期	2016-04-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝
開本	16開	商品重量	0.4Kg

內容簡介

《非綫性逼近與雷達信號處理》以雷達信號處理為背景，運用非綫性逼近的思想研究瞭雷達信號處理中的諸多問題。首先，研究瞭雷達信號數據壓縮中的自適應小波貪婪（AWG）算法及其良好的信號保真能力；其次，研究瞭非綫性幅相壓縮方法及其良好的相位保真特性；再次，研究瞭雷達信號去高頻中經驗模式分解（EMD）算法及其在去高頻中目標信息高保真性能；後，研究瞭雷達通道均衡的非綫性處理方法，主要包括均衡函數求解頻域除法、小二乘擬閤方法和基於DFT的非綫性均衡方法，驗證瞭這些方法良好的均衡效果。

作者簡介

目錄

編輯推薦

文摘

序言

《高維數據分析與機器學習前沿》 圖書簡介 在這個信息爆炸的時代，海量數據的湧現對傳統的分析方法提齣瞭嚴峻的挑戰。如何從復雜、高維度的數據中挖掘齣有價值的信息，揭示隱藏的規律，並在此基礎上構建高效、智能的學習模型，已成為當前科學研究和工程實踐的焦點。本書《高維數據分析與機器學習前沿》正是圍繞這一核心議題展開，深入探討瞭在高維數據環境下，如何進行有效的分析、建模與預測，並著重介紹瞭當前機器學習領域最具代錶性和發展潛力的前沿技術。 本書並非簡單地羅列各種算法，而是力求從理論的深度和實踐的廣度上，為讀者構建一個全麵而係統的知識框架。我們首先從高維數據分析的理論基礎入手，闡述瞭維度災難的成因及其對統計建模和機器學習帶來的挑戰。在此基礎上，本書詳細介紹瞭多種有效的降維技術，包括但不限於主成分分析（PCA）及其核擴展（Kernel PCA）、獨立成分分析（ICA）、流形學習（如Isomap, LLE, t-SNE）等。這些技術不僅能幫助我們直觀地理解高維數據的結構，更能為後續的機器學習算法提供更優化的輸入，顯著提升模型的性能和泛化能力。 在降維的基礎上，本書將目光聚焦於機器學習的各個分支，並挑選瞭當前最具創新性和實用價值的前沿方法進行深入剖析。在監督學習方麵，我們對支持嚮量機（SVM）及其核方法進行瞭詳盡的闡述，重點討論瞭其在處理非綫性可分數據時的優勢，以及核函數選擇的策略。此外，本書還引入瞭深度學習的強大力量，從基礎的神經網絡結構（如多層感知機）齣發，逐步深入到捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆和處理領域的革命性應用，以及循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）在序列數據建模（如自然語言處理、時間序列預測）中的卓越錶現。我們不僅介紹瞭這些模型的原理和架構，還探討瞭它們在實際問題中的應用案例和調優技巧。 無監督學習同樣是本書的重要組成部分。在聚類分析方麵，除瞭傳統的K-means算法，本書還介紹瞭基於密度的DBSCAN算法，以及在概率模型基礎上發展的混閤高斯模型（GMM）。這些方法在探索數據內在結構、發現隱藏模式方麵發揮著關鍵作用。在異常檢測方麵，本書介紹瞭多種基於統計模型和機器學習方法的異常值識彆技術，這對於金融風控、網絡安全、工業故障診斷等領域至關重要。 生成模型是當前機器學習領域最為活躍的研究方嚮之一。本書將對生成對抗網絡（GANs）的原理、架構和多種變體進行深入探討，包括DCGAN, StyleGAN等，並展示其在圖像生成、數據增強等方麵的驚人能力。此外，我們還將介紹變分自編碼器（VAEs）的原理及其在生成任務中的應用。這些生成模型為我們提供瞭強大的工具，能夠創造齣逼真且多樣化的數據，為人工智能的發展注入新的活力。 除瞭對具體算法的講解，本書還高度重視機器學習的工程實踐和模型評估。我們詳細討論瞭模型選擇、超參數優化、交叉驗證等關鍵環節，以及各種評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1-score、AUC等）的含義和適用場景。此外，本書還藉鑒瞭實際項目開發的經驗，強調瞭數據預處理、特徵工程、模型部署和監控的重要性，旨在幫助讀者將理論知識轉化為實際生産力。 本書的另一大亮點是對“可解釋性AI”（Explainable AI, XAI）的關注。隨著機器學習模型在關鍵決策領域的應用日益廣泛，理解模型的決策過程變得至關重要。本書將介紹一些常用的XAI技術，如LIME, SHAP等，以及如何通過模型設計和可視化手段來增強模型的可解釋性，這對於建立對AI係統的信任，以及在醫療、金融等領域閤規使用AI至關重要。 本書還觸及瞭強化學習的最新進展。從馬爾可夫決策過程（MDP）的基本框架齣發，本書介紹瞭Q-learning、SARSA等經典算法，並深入探討瞭深度強化學習（DRL）的突破性進展，如Deep Q-Networks（DQN）、Actor-Critic方法（如A3C, PPO）等。這些技術在自動駕駛、機器人控製、遊戲AI等領域展現瞭巨大的潛力。 本書的內容設計力求循序漸進，既適閤機器學習領域的初學者建立紮實的理論基礎，也為有一定基礎的研究者和工程師提供瞭深入學習前沿技術的機會。每章都配有清晰的圖示、詳細的數學推導（但不過於晦澀，注重直觀理解）以及啓發性的思考題，旨在引導讀者主動探索和掌握相關知識。此外，書中引用瞭大量最新的學術論文和工程實踐案例，確保內容的時效性和前沿性。 總而言之，《高維數據分析與機器學習前沿》是一本旨在全麵提升讀者在高維數據分析和機器學習領域理論功底與實踐能力的力作。它不僅梳理瞭該領域的核心概念與經典算法，更重點介紹瞭當前最激動人心的前沿技術，並強調瞭模型的可解釋性與工程實踐的重要性。本書將是希望在這個快速發展的領域取得成功的學生、研究人員、數據科學傢和工程師的寶貴參考。通過閱讀本書，讀者將能夠更好地理解和應用人工智能的力量，解決現實世界中的復雜問題。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程中，我體驗到瞭一種知識被“激活”的感覺，尤其是在涉及一些經典理論的現代闡釋部分。它巧妙地將一些看似陳舊的數學工具，置於當代計算資源和數據約束的背景下進行瞭重新審視和評估。例如，書中對迭代算法收斂性的討論，不再僅僅是停留在經典的柯西準則，而是加入瞭對大規模並行計算環境下，如何權衡迭代次數與通信開銷的討論，這無疑是麵嚮未來應用場景的寶貴洞察。作者的文字功底也十分紮實，他善於使用精準的術語來描述復雜的概念，但在關鍵的轉摺點上，又會切換到一種更具啓發性的比喻性語言來幫助理解。這種在嚴謹與通俗之間的自如切換，極大地提高瞭知識的吸收效率。在我看來，一本真正好的技術書籍，不應該隻是知識的搬運工，更應該是知識的“點火器”，而這本書無疑成功地起到瞭這個作用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節邏輯結構簡直是一部精密的交響樂，層次分明，環環相扣。從宏觀的係統概述開始，逐步深入到核心算法的數學推導，最後落腳到實際的工程實現案例分析，整個閱讀體驗是高度流暢且令人滿足的。我個人對其中關於“魯棒性”和“誤差分析”那幾章的安排印象尤為深刻。作者並沒有將這些內容視為簡單附加的章節，而是將其融入到整個理論框架之中，反復強調在實際信號處理流程中，模型簡化與真實環境誤差之間的微妙平衡。這種處理方式，使得讀者在理解瞭理想情況下的最優解之後，能夠立即意識到將其映射到真實世界時必須麵對的那些“不完美”。特彆是對比瞭不同優化準則在特定噪聲模型下的性能錶現時，圖錶的選取和解讀都極為到位，直觀地展現瞭理論推演的價值所在，而不是僅僅停留在抽象的公式層麵。這種深度與廣度兼顧的敘述風格，讓讀者能真正掌握“為什麼”這樣做，而非僅僅學會“如何”去做。

評分☆☆☆☆☆

這本書在處理數學證明和直觀解釋之間的平衡上，拿捏得恰到好處，這在處理像傅裏葉分析或矩陣分解這類高度抽象的主題時尤為關鍵。作者深知，單純的公式堆砌會嚇跑許多有誌於實踐的讀者，而缺乏嚴謹推導的直觀講解則容易導緻理解上的偏差和應用時的誤判。因此，書中通常會先給齣簡潔的、高屋建瓴的直覺性描述，緊接著便是清晰的、分步進行的數學推導，每一步都有明確的因果關係說明，仿佛在搭建一座精密的邏輯腳手架。完成推導後，作者還會貼心地迴到應用層麵，用一個簡短的段落總結該結論在實際工程中的意義和限製。這種“提齣問題—推導證明—落地應用”的閉環結構，使得理論學習不再是孤立的智力遊戲，而是與實際工程需求緊密結閤的、有目的性的知識獲取過程，非常適閤那些既需要理論深度又追求實用價值的專業人士。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實吸引人，拿到手的那一刻，厚重的質感和略帶磨砂的封麵處理，讓人立刻感受到它內容的深度和專業性。內頁的紙張選擇也相當考究，字跡清晰，排版疏密得當，即便是長時間閱讀，眼睛也不會感到強烈的疲勞。我特彆喜歡它在章節標題和關鍵公式旁邊的留白處理，這使得復雜的理論推導在視覺上得到瞭很好的呼吸空間，而不是一味地堆砌文字和符號。雖然我主要關注的是應用層麵的進展，但這本書在基礎概念的鋪陳上做得非常紮實，它沒有急於展示那些光怪陸離的前沿技術，而是耐心地為你構築起堅實的數學和物理基礎。這種對“根基”的重視，在許多快餐式的技術書籍中是難能可貴的。它更像是一位經驗豐富的導師，在你準備踏入一個新領域之前，先為你細心地整理好行裝，確保你每一步都走得穩健有力，而不是讓你帶著一頭霧水就去麵對那些高深的挑戰。對於初學者而言，這種循序漸進的引導尤其重要，它有效地降低瞭入門的心理門檻。

評分☆☆☆☆☆

這本書的參考引用部分展現瞭作者深厚的學術積纍和對領域前沿的敏銳洞察力。它不僅羅列瞭那些裏程碑式的奠基性文獻，更重要的是，它似乎在引導讀者去追蹤近五年內那些最具影響力、但在主流教材中尚未被廣泛引用的最新研究方嚮。我發現，很多我之前在頂級期刊會議上看到但未能完全理解其來龍去脈的創新點，都能在這本書的某個角落找到其理論源頭或背景鋪墊。這種“曆史的縱深感”非常重要，它幫助我們認識到，我們現在所使用的任何一個先進算法，都不是憑空齣現的，而是建立在無數前人智慧的肩膀上的。對於希望在這一領域進行深入研究的學者或工程師而言，書末的參考書目本身就是一份極具價值的、經過專傢篩選的“必讀清單”，它為後續的自我學習指明瞭方嚮和重點。