无线通信中的空时分组编码 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:西安交大

作者:拉森

出品人:

页数:228

译者:任品毅

出版时间:2006-5

价格:29.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787560521756

丛书系列:国外名校最新教材精选

图书标签:

• 无线通信
• 空时编码
• STBC
• MIMO
• 信号处理
• 通信原理
• 无线电技术
• 信息论
• 编码技术
• 现代通信

《深度学习在信号处理中的应用》 内容简介： 本书深入探讨了深度学习技术在现代信号处理领域中的前沿应用，尤其聚焦于深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等核心模型如何革新传统的信号处理方法。本书旨在为读者提供一个全面而系统的视角，理解深度学习如何赋能从信号的感知、提取、增强到分析和决策的各个环节，从而实现前所未有的性能提升和功能拓展。 核心内容概述： 1. 深度学习基础与信号处理融合： 神经网络基础： 详细介绍人工神经网络的基本原理、激活函数、反向传播算法以及优化器等核心概念。 深度学习模型： 深入讲解不同类型深度神经网络的架构和工作机制，包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）及其在处理时域或频域信号中的优势，以及循环神经网络（RNN）及其在处理序列信号（如时序数据、音频）中的应用。 特征学习与表示： 阐述深度学习如何自动从原始信号中学习到高度抽象和具有区分性的特征表示，克服了传统手工特征设计的局限性。 端到端学习： 强调深度学习在信号处理中的端到端学习能力，即直接从输入信号映射到输出结果，减少了中间环节的设计和优化。 2. 深度学习在经典信号处理任务中的应用： 信号去噪与增强： DNN/CNN用于噪声抑制： 介绍如何利用深度神经网络学习噪声与干净信号之间的映射关系，实现高效的信号去噪，例如在音频、图像和传感器数据中的应用。 基于深度学习的超分辨率： 探讨如何利用深度模型提升信号的分辨率，例如视频超分辨率、音频增强等。 信号分类与识别： CNN在模式识别中的应用： 详细阐述CNN在时频域信号模式识别中的强大能力，例如语音识别、生物信号分类（如心电图、脑电图）、机械故障诊断等。 RNN/LSTM在序列分类中的应用： 分析RNN和长短期记忆网络（LSTM）在处理时序信号分类任务中的优势，例如文本情感分析、时间序列异常检测等。 信号检测与估计： 基于深度学习的信号检测： 介绍深度模型在低信噪比环境下信号检测中的性能提升，例如雷达信号检测、通信信号调制识别等。 深度学习辅助参数估计： 探讨如何利用神经网络辅助估计信号的关键参数，例如信道参数、源位置估计等。 信号压缩与重建： 深度学习在信号编码中的应用： 介绍如何利用深度自编码器（Autoencoder）等模型实现高效的信号压缩，并进行高质量的重建。 图像和视频压缩： 重点介绍深度学习模型在图像和视频压缩领域的最新进展。 3. 特定领域的深度学习信号处理应用： 通信信号处理： 信道估计与均衡： 探讨深度学习在复杂无线信道下的信道估计和均衡问题上的突破。 调制识别与解调： 分析深度模型在自动识别调制方式和实现高效解调方面的潜力。 信号干扰抑制： 介绍如何利用深度学习区分和抑制各种干扰信号。 音频信号处理： 语音识别与合成： 深入探讨现代语音识别和语音合成系统的核心技术。 声源分离与定位： 介绍深度模型在分离混合音频信号和定位声源方面的应用。 音乐信息检索： 分析深度学习在音乐分类、推荐等方面的应用。 图像与视频信号处理： 目标检测与跟踪： 详细介绍基于CNN的目标检测和跟踪算法。 图像生成与风格迁移： 探讨生成对抗网络（GAN）在图像生成和风格迁移中的应用。 视频分析与理解： 介绍深度学习如何实现视频内容的语义理解。 生物医学信号处理： ECG/EEG/EMG分析： 介绍深度学习在心电图、脑电图、肌电图等生物信号分析中的应用，用于疾病诊断和监测。 医学影像分析： 探讨深度学习在医学影像（如X光、CT、MRI）的分割、识别和诊断中的作用。 4. 先进的深度学习模型与技术： 生成对抗网络（GAN）： 介绍GAN的原理及其在信号生成、数据增强等方面的应用。 注意力机制（Attention Mechanism）： 讲解注意力机制如何帮助模型聚焦于信号的关键部分，提升性能。 图神经网络（GNN）： 探讨GNN在处理非结构化或图结构信号中的应用。 强化学习与信号处理： 介绍强化学习如何应用于优化信号处理策略，例如资源分配、频谱管理等。 5. 模型训练、优化与部署： 数据集构建与预处理： 强调高质量数据集的重要性，以及信号数据的预处理方法。 模型训练技巧： 介绍迁移学习、数据增强、正则化等训练策略。 模型评估与验证： 阐述信号处理任务中常用的评估指标和验证方法。 计算效率与模型部署： 讨论如何在资源受限的设备上高效部署深度学习模型。 本书特色： 理论与实践并重： 结合深入的理论讲解和丰富的应用案例，帮助读者掌握深度学习在信号处理中的实际应用。 前沿性与系统性： 涵盖了深度学习在信号处理领域最新的研究成果和发展趋势，构建了系统的知识体系。 面向读者广泛： 适用于对信号处理、模式识别、机器学习以及深度学习感兴趣的研究生、工程师和高级本科生。 本书将为读者提供一个坚实的理论基础和全面的实践指导，助力其在深度学习赋能的信号处理领域取得创新和突破。

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这本书的装帧设计简直是印刷界的奇迹。封面那深邃的蓝色调，配上细致入微的电磁波纹理，立刻就能让人感受到一种高精尖技术的沉稳与力量。我尤其欣赏作者在版式处理上的匠心独运，字体选择既保证了学术的严谨性，又兼顾了长时间阅读的舒适度，页边距的处理拿捏得恰到好处，留出了足够的空间供我在阅读时进行批注和思考。纸张的质感非常出色，不是那种廉价的反光纸，而是略带哑光的触感，使得即便是印刷复杂的公式和图表，视觉效果也十分清晰柔和，长时间研读也不会让人感到视觉疲劳。装订的牢固程度也值得称赞，厚重的篇幅下依然能平整翻开，没有出现任何松动或内页脱落的迹象，这对于一本需要反复查阅的专业书籍来说，是至关重要的品质保障。可以说，从拿到书的那一刻起，就能体会到出版方对知识的尊重和对读者的体贴，这不仅仅是一本书，更像是一件精心打磨的工艺品，让人爱不释手，愿意将其长期置于案头。

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从一个纯粹爱好者的角度来看，这本书的“可读性”在学术著作中属于顶尖水平，但这绝不意味着它内容浅薄。相反，它以一种极具启发性的方式，潜移默化地拓宽了读者对整个信息传输领域的宏观认知。作者在讨论技术细节的同时，总是会不经意间点出该技术在整个通信生态系统中的战略地位和未来演进的趋势。例如，在讲解编码效率时，他会穿插对频谱资源稀缺性的宏观思考，这使得读者在学习具体技术的同时，也能培养出一种“大局观”。这种将微观技术与宏观产业发展相结合的叙述方式，极大地激发了我的探索欲，让我不再仅仅满足于“如何实现”，而是开始思考“为何如此设计”以及“未来将如何发展”。它成功地将枯燥的工程计算，升华为一场关于信息效率与资源博弈的智慧对话，让人读罢掩卷，心中涌动着对科学探索的无限热情。

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我必须指出，这本书在索引和目录设计上的严谨性，体现了作者极高的专业素养。目录结构设计得如同一个精心规划的知识地图，主干清晰，分支明确，即便是跨章节的知识点引用，也能通过页码的标注迅速定位。更令人称道的是其专业术语索引部分，收录详尽，标注了首次出现的页码以及相关的关键解释，这对于需要快速回顾或查找特定概念的资深研究人员来说，是不可多得的利器。我在查阅过程中，多次需要追溯某个早期定义的细微差别，而详尽的索引系统从未让我失望。此外，书中对参考文献的引用格式也保持了高度的一致性和规范性，这不仅是对前人研究的尊重，也为读者深入挖掘特定研究方向提供了便捷的路径。这种对细节的极致追求，是区分一本优秀参考书和一本卓越学术专著的关键所在。

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这本书的案例分析部分，无疑是其学术价值的又一重体现。作者并未满足于理论的阐述，而是精选了几个极具代表性和实用价值的真实应用场景进行深度剖析。这些案例的覆盖面非常广，从早期移动通信系统的优化到最新一代网络架构中的性能瓶颈解决，都有涉及。尤其是在对特定算法进行仿真和性能评估时，作者提供的伪代码和参数设置非常详尽，甚至可以让人在主流的仿真软件环境中复现出相同的实验结果。这种“可验证性”对于理工科的学习者来说，是检验理解深度的黄金标准。我个人尝试复现了其中关于MIMO系统的空间复用增益部分，发现书中给出的理论预测与仿真结果高度吻合，这极大地增强了我对书中所述理论的信任度和掌握程度。这种理论与实践的无缝衔接，让这本书的价值远远超越了一本单纯的教科书。

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当我翻开内页，立即被作者那行云流水的叙事风格所吸引。他似乎有一种魔力，能将那些原本令人望而生畏的数学推导和复杂的信号处理流程，转化为一系列逻辑清晰、层层递进的清晰步骤。不同于其他教材的生硬堆砌公式，这本书的讲解充满了“对话感”。作者总是在关键概念出现时，适时地插入一些深入浅出的比喻，比如对多径衰落的描述，就形象地比喻成在不同“时间隧道”中穿梭的信号，极大地降低了初学者的理解门槛。更让我惊喜的是，书中对一些前沿研究的引用和讨论，措辞精炼而富有洞察力，既没有过度渲染，也没有轻描淡写，保持了一种极佳的平衡。整个阅读过程下来，感觉就像是跟随一位经验丰富的导师，在知识的迷宫中被耐心引导，每跨越一个章节，都能切实感受到自己知识体系的巩固和扩展，而不是简单的信息输入。

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