具体描述
本书系统地介绍了数字通信的基础知识、基本概念、基本原理及数字通信系统的组成，为通信系统的学习打下牢固的理论基础。
全书共分9章。第1章绪论；第2章信源编码；第3章信道编码；第4章数字调制与解调；第5章信道与噪声；第6章定时与同步；第7章数字信号的传输；第8章数字信号最佳接收；第9章通信的加密。
本书内容适应当前通信的发展，突出基本概念、基本原理，并注重吸收现代通信新技术和新概念，注重知识的归纳和总结。
本书叙述深入浅出，适用面宽，可作为高等院校通信专业的教材，也可供相应的工程技术人员参考。
智能系统中的决策制定与信息处理 图书简介 本书深入探讨了复杂智能系统在面临不确定性环境时，如何有效地进行信息采集、处理、推理和最终决策制定的全过程。它着眼于现代人工智能、机器学习、控制理论和信息论的交叉领域，旨在为研究人员、工程师以及高级学生提供一个全面而深入的理论框架和实践指导。 第一部分：信息基础与不确定性量化 第一章：信息理论的现代扩展 本章首先回顾了香农信息论的核心概念，如熵、互信息和信道容量。在此基础上，本书引入了更贴近实际应用的信息度量，如描述长度、复杂性理论在数据压缩和特征选择中的作用。重点讨论了在有限资源和噪声环境中，如何优化信息获取的效率和准确性。我们分析了从经典概率论到贝叶斯统计的过渡，特别是针对小样本学习和高维数据，信息损失的量化方法。此外，还详细探讨了信息几何学在描述概率分布空间结构上的应用，为后续的优化算法提供几何直觉。 第二章：不确定性建模与概率图形模型 系统的决策往往建立在对世界状态的不完全认知之上。本章聚焦于不确定性的精确建模技术。从基础的概率分布函数（PDFs）和累积分布函数（CDFs）出发，深入解析了马尔可夫随机场（MRFs）和贝叶斯网络（BNs）。重点阐述了这些图形模型如何有效地表示变量间的依赖关系，并解决复杂推理问题。内容涵盖了参数学习（如最大似然估计、最大后验估计）和结构学习（如何从数据中发现潜在的因果关系）。同时，对模糊集理论、 Dempster-Shafer 证据理论在处理主观不确定性方面的优势与局限性进行了对比分析。 第三章：传感器数据融合与状态估计 在实际智能系统中，信息往往来源于多个异构传感器。本章致力于传感器数据融合的理论与技术。详细介绍了卡尔曼滤波（包括扩展卡尔曼滤波 EKF 和无迹卡尔曼滤波 UKF）在线性与非线性系统中对系统状态进行实时估计的原理。对于更复杂的、高维的非高斯噪声环境，我们深入探讨了粒子滤波（Sequential Monte Carlo Methods）的变种及其收敛性分析。本章还涵盖了数据关联、异构数据对齐以及信任度评估，确保融合信息的可靠性。 第二部分：推理、学习与知识表示 第四章：逻辑推理与符号化方法 尽管统计方法占据主导，逻辑推理依然是构建可解释和高可靠性系统的关键。本章梳理了命题逻辑和一阶谓词逻辑在知识表示中的应用。重点关注演绎推理、归纳推理和溯因推理的算法实现，包括产生式规则系统（Production Systems）和逻辑编程。探讨了如何将不确定性引入符号推理，例如使用概率逻辑编程（Probabilistic Logic Programming, PLP）来桥接概率建模与符号知识。此外，还分析了非单调推理在处理知识更新和冲突消解中的作用。 第五章：机器学习中的决策边界 本部分转向现代机器学习范式下的决策制定。首先回顾了监督学习的核心——分类与回归。重点分析了支持向量机（SVMs）的最大边际原理、核方法的几何解释，以及深度神经网络（DNNs）中特征提取与高维映射的机制。对于决策制定，本书着重探讨了损失函数的设计、正则化技术（L1/L2、Dropout）对模型泛化能力的影响。特别地，对于如何量化分类器的置信度（而非仅仅输出标签），如使用 Platt Scaling 或 Isotonic Regression，进行了详细的阐述。 第六章：无监督学习与潜在结构发现 智能系统需要从海量未标记数据中发现隐藏的结构和模式。本章详细介绍了聚类分析（K-Means, DBSCAN, 谱聚类）的内在机制和适用场景。对于降维技术，超越主成分分析（PCA），本书深入探讨了流形学习（如 Isomap, LLE）在保留非线性结构上的优势。在概率模型方面，我们详细分析了混合模型（GMMs）和潜在狄利克雷分配（LDA）在主题建模中的应用，这些方法本质上是在不确定性下对数据生成过程进行推断。 第七章：强化学习与序列决策 强化学习（RL）是解决序贯决策问题的核心范式。本章构建了完整的马尔可夫决策过程（MDP）框架。详细分析了基于值函数的方法（如 Q-Learning, SARSA）和基于策略梯度的方法（如 REINFORCE, Actor-Critic 架构）。对深度强化学习（DQN, PPO, SAC）中的探索-利用权衡、经验回放机制和目标网络稳定性问题进行了深入剖析，并讨论了部分可观测马尔可夫决策过程（POMDPs）的求解策略。 第三部分：优化、控制与系统集成 第八章：优化理论与算法收敛性 决策制定本质上是一个优化过程。本章从连续优化理论（凸优化基础、KKT条件）出发，引向大规模、非凸优化问题。详细介绍了随机梯度下降（SGD）及其变体（Adam, RMSProp）的收敛性分析，并探讨了二阶方法的应用，如牛顿法和拟牛顿法在精确度与计算成本间的平衡。特别关注了约束优化问题，如使用拉格朗日乘子法解决资源限制下的决策制定。 第九章：最优控制与反馈机制 本章将决策制定提升到动态系统的层面。引入了变分法和庞特里亚金极大值原理，用于推导最优控制律。对于线性二次高斯（LQG）系统，详细推导了卡尔曼滤波与LQR（线性二次调节器）的结合。对于非线性系统，探讨了模型预测控制（MPC）的原理，它通过在每个时间步求解一个有限时域的优化问题来实现前馈和反馈的结合，是现代高动态系统决策的核心技术。 第十章：决策的可靠性、安全与可解释性 在将智能系统部署到关键任务领域时，决策的可靠性至关重要。本章专门讨论如何量化和提升决策系统的鲁棒性。内容包括对抗性样本的防御机制、不确定性下的稳健优化（Robust Optimization）。此外，深入探讨了模型的可解释性（XAI）技术，如SHAP值、LIME分析，它们帮助我们理解复杂模型为何做出特定决策。最后，讨论了系统安全约束的建模与验证，确保决策过程始终遵守预设的硬性边界。 本书力求严谨的数学推导与清晰的工程应用相结合，旨在为构建下一代具有高鲁棒性、高效率和高可信度的复杂智能决策系统提供坚实的理论基石。
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