MATLAB小波分析高级技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:西安电子科技大学出版社

作者:周伟

出品人:

页数:268

译者:

出版时间:2006-1

价格:26.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787560615813

丛书系列:

图书标签:

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好的，下面是为您构思的一份图书简介，该书名为《信号处理前沿：从传统滤波器到深度学习融合》。 --- 信号处理前沿：从传统滤波器到深度学习融合 图书导言：数字信号处理的百年演进与未来图景 数字信号处理（DSP）作为连接物理世界与数字世界的桥梁，是现代信息技术、通信、控制乃至生物医学工程等领域不可或缺的基础科学。从早期的傅里叶分析到采样定理的奠定，再到经过Z变换和数字滤波器设计的经典时代，DSP已经为人类社会的发展提供了坚实的技术支撑。然而，进入21世纪，面对海量、高维、非平稳数据的爆炸式增长，传统的基于线性假设和固定模型的方法开始显露出其局限性。 本书旨在全面梳理信号处理领域近十年的重大技术革新，特别是深度学习范式如何颠覆和重塑传统的信号分析与处理流程。我们不侧重于对已被广泛讨论的小波分析（如您提到的《MATLAB小波分析高级技术》）的深入探讨，而是将视角投向更前沿、更具挑战性的课题，即如何利用神经网络的强大特征提取能力，解决传统方法难以企及的复杂问题。 本书的结构设计充分考虑了读者的知识背景，从复习经典基础开始，逐步过渡到最新的深度学习模型在信号处理中的实际应用，旨在为从事信号处理、模式识别、数据科学的研究人员和工程师提供一本兼具理论深度与工程实践指导的前沿参考书。 --- 第一部分：传统信号处理的局限性与新范式的诞生（约300字） 本部分将回顾信号处理的核心挑战，并为后续章节引入深度学习奠定基础。 1.1 信号的非平稳性与时频表示的困境 详细讨论了传统傅里叶变换在处理瞬态、调频信号时的局限性。重点分析了短时傅里叶变换（STFT）的窗函数选择难题，以及经典多分辨率分析方法在处理高维或非结构化数据时的计算瓶颈。 1.2 经典滤波理论的拓展与瓶颈 深入剖析了FIR/IIR滤波器设计的优化算法，特别是针对特定噪声模型（如高斯白噪声）的优化效果。随后，指出当噪声模型未知、信号源复杂（如盲源分离）时，传统滤波器性能急剧下降的根本原因——模型对数据结构的先验假设过于严格。 1.3 机器学习在信号处理中的早期尝试 简要回顾了支持向量机（SVM）、隐马尔可夫模型（HMM）在语音识别、心电图（ECG）分类中的应用，强调这些方法依赖于精心设计的特征工程，这是其扩展到更复杂系统时的主要瓶颈。 --- 第二部分：深度学习在信号处理中的核心机制（约450字） 本部分是本书的核心，系统介绍了如何构建和应用深度神经网络进行信号的自动特征提取与分析。 2.1 卷积神经网络（CNN）在序列数据中的本质重构 详细阐述了一维卷积如何模拟局部特征提取器，并展示其在传感器阵列数据、时间序列预测中的优势。特别关注空洞卷积（Dilated Convolution）和残差连接（Residual Connections）在扩大感受野和缓解梯度消失问题上对长序列处理的重要性。 2.2 循环神经网络（RNN）及其变体的进化 对比了标准RNN、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理不同类型时间依赖性信号（如语音、EEG）时的性能差异。重点分析了注意力机制（Attention Mechanism）如何被引入RNN结构，以解决远距离依赖信息衰减的问题。 2.3 自编码器（Autoencoders）与信号的有效表征学习 探讨了标准、去噪（Denoising）、变分（Variational, VAE）自编码器在信号降噪、去混叠和高效压缩中的应用。强调潜在空间（Latent Space）的意义——即网络自动学习到的最紧凑、最具判别性的信号低维表示。 2.4 信号处理中的生成模型：从GAN到扩散模型 超越传统的判别任务，本章引入生成对抗网络（GAN）在合成真实感信号（如仿真雷达回波、高保真音频）方面的最新进展，并初步探讨了扩散模型在非平稳信号超分辨率重建中的潜力。 --- 第三部分：前沿应用案例与系统级集成（约550字） 本部分将深度学习技术与具体的工程问题相结合，展示实际的系统构建流程。 3.1 复杂环境下的盲源分离（BSS） 不再依赖于经典的独立成分分析（ICA），本章聚焦于深度聚类网络和深度特征对齐方法，用于解决多通道、高混叠度下的声源分离和无线电信号分离问题。详细讨论了损失函数的设计，以平衡分离的“独立性”与“准确性”。 3.2 结构化数据与时间序列的预测与异常检测 应用Transformer架构（特别是其自注意力机制）处理长跨度时间序列预测（如电网负荷、交通流），并对比了其与传统LSTM在捕捉复杂周期性结构上的优势。在异常检测方面，展示如何利用重建误差（Autoencoders）或预测误差（RNNs）来识别传感器故障或网络入侵信号。 3.3 深度学习驱动的雷达与声呐信号处理 探讨深度网络在目标识别与跟踪中的突破。重点分析了点云网络（PointNet）如何应用于三维点云雷达数据的直接分类，以及基于深度特征的目标散射截面（RCS）估计的优化方法，这完全绕开了传统波束形成和匹配滤波的限制。 3.4 信号重建与去模糊化（Inverse Problems） 针对医学成像（MRI、CT）和图像超分辨率中的欠采样问题，详细介绍了深度解卷积网络。讨论了如何利用学习到的先验知识（而非固定的正则项）来稳定反问题求解，实现更快的采集速度和更高的图像质量。 --- 第四部分：系统部署与未来展望（约200字） 4.1 模型量化与边缘部署 讨论了如何将高性能的深度学习信号处理模型优化以适应资源受限的嵌入式设备（如FPGA、DSP芯片）。内容包括模型剪枝、权重共享和低精度量化技术，确保前沿算法能落地到实时系统中。 4.2 可解释性与鲁棒性挑战 面对深度模型在关键任务（如医疗诊断、自动驾驶）中的应用，本章批判性地审视了当前模型的可解释性（XAI）研究进展，以及如何通过对抗性训练增强信号处理模型的鲁棒性，抵御恶意干扰。 4.3 总结与展望 总结了本书的核心观点：信号处理的未来在于深度特征学习与领域知识的有效融合。展望了神经形态计算、自监督学习在无需大量标注数据的新型信号分析中的应用前景。 --- 目标读者 本书适合具有扎实的线性代数、概率论和基础数字信号处理知识的本科高年级学生、研究生、以及从事通信、声学、医学影像、自动控制等领域的研究工程师。阅读本书的前提是对经典DSP概念有基本了解，但无需预先掌握深度学习的复杂数学细节，因为本书将逐步引入并结合信号处理的直观理解进行阐述。

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