Adaptive Filters Theory and Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons

作者:B. Farhang-Boroujeny

出品人:

页数:548

译者:

出版时间:1999-2

价格:USD 165.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471983378

丛书系列:

图书标签:

• 自适应滤波器
• 信号处理
• 滤波理论
• 系统辨识
• 通信系统
• 控制系统
• 噪声消除
• 机器学习
• 雷达信号处理
• 图像处理

好的，这是一份关于一本假定图书的详细简介，该书的内容不涉及自适应滤波理论与应用。 《信号处理前沿：基于深度学习的实时边缘计算优化》 导言：新范式的崛起 本书深入探讨了当前信号处理领域面临的核心挑战：如何在资源受限的边缘设备上实现高性能、低延迟的实时处理。随着物联网（IoT）设备的激增和智能传感系统的普及，传统的基于固定算法的信号处理方法已逐渐显露出其局限性。在这样的背景下，深度学习（Deep Learning, DL）技术以其强大的特征提取和模式识别能力，正在重塑信号处理的范式。 《信号处理前沿：基于深度学习的边缘计算优化》旨在为研究人员、工程师以及高级学生提供一个全面且深入的框架，聚焦于如何利用现代神经网络架构，克服计算资源、功耗和实时性之间的矛盾。本书的重点不在于传统的经典滤波理论，而是着眼于如何利用数据驱动的模型，在资源受限的硬件平台上实现高效的信号增强、噪声抑制和特征提取。 第一部分：边缘计算环境下的信号处理基础与挑战 本部分首先为读者奠定理解深度学习信号处理模型所需的基础知识，并详细分析了在嵌入式系统和边缘计算平台上进行信号处理时必须面对的约束。 第一章：边缘计算的硬件与软件栈 本章详细介绍了现代边缘设备（如微控制器、FPGA、低功耗SoC）的架构特点，特别是其内存限制、计算能力瓶颈和能耗特性。我们将区分移动边缘计算（MEC）与纯粹的端侧计算，并讨论主流的操作系统和实时内核对信号处理任务调度的影响。重点分析了量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）和模型剪枝（Pruning）在这些硬件环境中的初步应用。 第二章：实时性与功耗的权衡艺术 信号处理的“实时性”是一个多维度的概念，涉及到延迟、抖动和吞吐量。本章将分析如何量化这些指标，并讨论如何在功耗预算内优化信号处理流程。我们将引入能效比（Energy Efficiency Ratio）的概念，并探讨如何设计具有“动态精度”的信号处理算法，即在保证关键特征准确性的前提下，允许次要信息的处理精度下降以节省能耗。 第三章：数据驱动模型的局限性与鲁棒性 与传统的基于数学模型的滤波方法不同，深度学习模型严重依赖于训练数据的质量和代表性。本章批判性地审视了在实际部署中，数据漂移（Data Drift）和对抗性攻击对信号处理模型鲁棒性的影响。我们将探讨领域自适应（Domain Adaptation）技术在跨传感器、跨环境部署中的必要性，以及如何构建更具泛化能力的深度模型。 第二部分：深度神经网络在信号增强中的应用 本部分聚焦于如何使用先进的神经网络架构来替代或增强传统的信号增强和去噪技术。 第四章：卷积网络在波形特征提取中的优势 本章详细介绍了卷积神经网络（CNN）在处理一维时间序列信号（如音频、振动、生物电信号）中的应用。重点阐述了一维卷积核的设计原则，以及如何利用多尺度卷积捕获不同频率范围的特征。我们将深入分析U-Net和残差网络（ResNet）的变体如何被应用于噪声抑制和信号分离任务，并提供实际的代码示例，展示如何构建一个端到端（End-to-End）的去噪模型。 第五章：循环网络与注意力机制在时序预测中的角色 对于具有强时间依赖性的信号（如雷达回波、通信信道估计），循环神经网络（RNN，尤其是LSTM和GRU）仍然扮演着重要角色。本章讨论了如何结合自注意力机制（Self-Attention）来提高模型对长距离依赖的捕捉能力，同时讨论了如何通过结构性稀疏化来降低这些网络的计算开销，使其适用于边缘部署。 第六章：生成对抗网络（GANs）在信号合成与修复中的创新 生成模型为信号处理开辟了新的可能性。本章探讨了如何利用条件GANs（cGANs）来学习复杂的噪声分布，从而实现比传统滤波器更精细的信号修复。我们将分析判别器在评估修复信号的“真实性”和“听觉/物理可信度”方面的作用，并讨论在训练过程中如何平衡生成质量与计算效率。 第三部分：面向边缘部署的优化与加速策略 本书的核心价值之一在于如何将复杂的深度模型转化为高效的边缘应用。本部分专注于模型压缩、量化和定制化硬件加速。 第七章：模型剪枝、稀疏化与知识蒸馏 为了将复杂的模型部署到低功耗芯片上，模型压缩是必不可少的步骤。本章系统地介绍了结构化剪枝（如通道剪枝）和非结构化剪枝的技术，并讨论了如何在保持模型性能的同时最大化稀疏化程度。此外，知识蒸馏（Knowledge Distillation）被视为一种将“教师”模型知识迁移到“学生”轻量级模型的重要手段，本章将详细解析其在信号处理任务中的应用策略。 第八章：低精度量化与混合精度训练 浮点运算在边缘设备上通常是昂贵且耗电的。本章深入探讨了从8位甚至更低位宽的定点表示中获取高性能的方法。我们将详细分析后训练量化（Post-Training Quantization, PTQ）和量化感知训练（QAT）的细微差别，并讨论在不同信号处理任务中，不同权重和激活层采用混合精度的必要性。 第九章：异构加速器上的推理引擎设计 本章将视野从模型本身扩展到推理执行层面。我们分析了如何利用TensorRT、OpenVINO或特定厂商的加速框架（如特定DSP或NPU SDK）来部署深度学习信号处理模型。重点讨论了操作融合（Operator Fusion）、内存布局优化以及如何针对目标硬件的并行架构（如SIMD/Vector单元）来重新组织计算图，以实现最优的吞吐量和最低的端到端延迟。 结论：数据驱动信号处理的未来展望 本书最后总结了当前研究的趋势，包括联邦学习在分布式信号采集中的潜力，以及神经形态计算（Neuromorphic Computing）对超低功耗实时信号处理的颠覆性影响。我们强调，未来的信号处理将是一个深度集成硬件、算法和实时数据流的复杂系统工程。 目标读者： 嵌入式系统工程师、通信与雷达信号处理专家、机器学习研究人员，以及希望将深度学习应用于实时硬件平台的传感器设计师。 核心价值： 提供一套完整的方法论，指导读者如何从概念验证阶段过渡到资源受限环境下的高性能、低功耗实时部署。本书旨在架设深度学习理论与实际工程约束之间的桥梁，完全避开了传统自适应滤波器理论的讨论范畴。

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