Signals & Systems For Dummies pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Wickert, Mark

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2013-6

价格:$ 25.98

装帧:

isbn号码:9781118475812

丛书系列:

图书标签:

• 语音学
• 信号与系统
• 电路分析
• 通信原理
• 电子工程
• 控制系统
• 傅里叶变换
• 拉普拉斯变换
• 滤波器设计
• 系统分析
• 工程数学

好的，这是一本关于深度学习在机器人领域应用的图书简介，内容详尽，不涉及您提到的特定书籍： --- 智能机器的脉动：深度学习在机器人学中的前沿应用 图书简介 在这个由数据驱动、算法塑造的时代，机器人技术正经历着一场深刻的变革。传统的基于规则和精确建模的方法正逐渐让位于由海量数据和强大计算能力支撑的深度学习（Deep Learning）范式。本书《智能机器的脉动：深度学习在机器人学中的前沿应用》旨在为工程师、研究人员和高级学生提供一个全面、深入且实用的指南，阐释如何利用现代神经网络技术来解决机器人学中最具挑战性的问题，从而推动自主系统的性能边界。 本书的核心理念在于，将深度学习视为一种强大的工具集，用于处理机器人系统固有的高维、非线性和不确定性。我们不仅关注理论基础，更侧重于如何将前沿的深度学习模型有效地转化为在真实或模拟环境中可靠运行的机器人控制策略和感知系统。 第一部分：奠基石——机器人学与深度学习的交汇 本部分将为读者构建理解后续高级主题所需的坚实基础。 第1章：机器人学的现代挑战与深度学习的契机 我们将回顾经典机器人学面临的局限性，如环境模型构建的困难、高维状态空间的诅咒以及对精确参数化的过度依赖。随后，引入深度学习如何通过端到端的学习能力、特征的自动提取以及对复杂动态的拟合能力来应对这些挑战。我们将重点讨论模仿学习（Imitation Learning）与强化学习（Reinforcement Learning, RL）在机器人控制中的核心地位。 第2章：深度学习基础回顾与机器人应用视角 本章对读者所需的深度学习核心概念进行系统性的梳理，但侧重点将完全放在机器人学相关的应用上。我们将深入探讨卷积神经网络（CNN）如何用于视觉伺服和环境理解；循环神经网络（RNN）和 Transformer 结构在处理时序数据和序列决策中的优势。特别地，我们将分析图神经网络（GNN）在多机器人协作和环境拓扑建模中的潜力。 第3章：数据、仿真与真实世界的桥梁 机器人学习严重依赖高质量的数据。本章详细讨论了数据采集策略、数据增强技术，以及如何从真实世界数据中提取有意义的反馈信号。更重要的是，我们将探讨Sim-to-Real（从仿真到现实）的鸿沟问题。我们将介绍领域随机化（Domain Randomization）、域适应（Domain Adaptation）和自适应控制方法，确保在仿真环境中训练出的策略能平稳迁移至物理平台。 第二部分：深度感知与环境理解 机器人必须准确感知世界才能有效行动。本部分聚焦于如何利用深度网络构建鲁棒、实时的感知系统。 第4章：高级视觉伺服与姿态估计 超越传统的基于特征点的方法，本章探讨了使用深度学习进行密集场景理解。我们将介绍使用 U-Net 及其变体进行语义分割和实例分割，以及如何利用生成模型（如 GANs 或 VAEs）来学习逼真的、可用于规划的场景表示。重点讲解基于学习的姿态估计（Pose Estimation），包括直接回归和基于区域提议的网络结构在抓取和装配任务中的应用。 第5章：融合多模态传感器数据 现代机器人依赖于激光雷达（LiDAR）、深度相机、触觉传感器和惯性测量单元（IMU）的融合。本章深入研究如何设计能够有效融合异构数据的网络架构。我们将对比早期融合、中期融合和晚期融合的优缺点，并介绍如何使用注意力机制（Attention Mechanisms）来动态调整不同传感器信息的权重，以应对传感器噪声和遮挡问题。 第6章：世界模型与可解释性 一个能自主行动的机器人需要一个对环境动态的内在预测模型。本章探讨如何使用预测性编码（Predictive Coding）和基于变分自编码器（VAE）的世界模型来学习环境的低维、可操作的表示。同时，我们也将批判性地分析这些“黑箱”模型的局限性，并介绍可解释性AI（XAI）技术在机器人决策过程中的应用，以增强对系统故障的诊断能力。 第三部分：深度强化学习与决策制定 决策和控制是机器人自主性的核心。本部分全面覆盖了当前最先进的深度强化学习技术及其在复杂任务规划中的应用。 第7章：策略优化与离策略学习 我们将从深度Q网络（DQN）出发，系统性地引导读者理解策略梯度方法的演进。重点分析近端策略优化（PPO）和信任域方法（TRPO）在机器人控制中的稳定性和样本效率。同时，我们将深入探讨离策略（Off-Policy）方法，如 Soft Actor-Critic (SAC) 和 Twin Delayed DDPG (TD3)，它们如何通过高效利用历史数据来实现更快速的学习。 第8章：模仿学习与专家示范的利用 在数据稀疏或安全敏感的环境中，模仿学习至关重要。本章对比了行为克隆（Behavioral Cloning）的局限性，并重点介绍了生成对抗模仿学习（GAIL）和基于逆向强化学习（IRL）的方法。我们将展示如何从人类专家的不完整或有噪声的示范中，学习到鲁棒且泛化的控制策略。 第9章：分层与模块化决策 现实世界的机器人任务通常具有多层次结构。本章探讨如何将深度学习融入分层强化学习（Hierarchical RL, HRL）框架中。我们将介绍如何使用一个高层网络学习抽象的目标和子任务，而低层网络则专注于连续的、低级别的动作执行。讨论目标驱动的探索（Goal-Conditioned RL）策略，使机器人能够灵活适应新的任务目标。 第四部分：高级应用与系统集成 本部分将理论与实践相结合，展示深度学习在特定机器人应用中的前沿进展。 第10章：灵活抓取与操作 抓取是机器人学中最具挑战性的任务之一。本章侧重于深度学习驱动的抓取策略，包括如何处理未知物体的形状估计、预测接触点的稳定性以及零样本抓取（Zero-Shot Grasping）。我们将讨论使用神经隐式表面表示（Neural Implicit Surface Representations）来代替传统的点云或网格表示进行操作规划。 第11章：多机器人系统与协作 随着集群机器人的兴起，协作和通信成为关键。本章探讨如何利用集中式训练、分散式执行（CTDE）的深度学习范式来训练机器人团队。我们将分析通讯协议的学习、共享世界模型（Shared World Models）的构建，以及如何使用合作博弈论与深度学习相结合来解决资源分配和任务分配问题。 第12章：面向安全的自主系统设计 将深度学习应用于物理世界必须以安全为前提。本章深入研究安全强化学习（Safe RL）的方法，包括使用约束优化（Constrained Optimization）和危险度估计网络来保证学习策略不会违反硬性安全限制。同时，我们将讨论如何结合形式化验证技术来增强深度学习决策的可靠性和可信度。 本书特色 实践导向： 每一章都结合了具体的代码示例（使用 PyTorch/TensorFlow）和来自真实机器人平台的案例研究。 前沿覆盖： 涵盖了从基础感知网络到最新的自监督学习在机器人控制中的应用。 深度解析： 不仅介绍“如何做”，更深入探讨“为什么”以及模型的内在机制和局限性。 《智能机器的脉动》将是您迈向下一代自主机器人系统的理想路线图，它清晰地展示了深度学习如何驱动机器人从被动执行者转变为真正意义上的智能行动者。

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这本书简直是为我这种对信号与系统一窍不通的“小白”量身定做的！我一直觉得傅里叶变换、拉普拉斯变换这些名词听起来就高深莫测，仿佛是只有天才才能理解的领域。然而，这本书的叙述方式异常亲切，完全没有传统教材那种让人望而生畏的架势。它用生活中的例子来解释那些抽象的数学概念，比如用音符的变化来解释频谱，用平稳的河流来类比信号的传输。我特别喜欢它对“系统”这个概念的讲解，它把复杂的系统拆解成一个个容易理解的模块，让我不再对黑箱操作感到恐惧。阅读过程中，我感觉自己不是在啃一本教科书，而是在听一位经验丰富的朋友，耐心地、一步步地引导我走进这个迷人的领域。它并没有一上来就抛出复杂的公式，而是先建立起直观的理解，然后再逐步引入必要的数学工具，这种循序渐进的过程，极大地增强了我的学习信心。特别是对于初学者来说，这种“去神秘化”的处理方式，简直是福音。

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我对这本书的结构和内容的深度感到非常满意，它在保证易懂性的同时，并没有牺牲掉核心知识点的严谨性。很多入门书籍为了追求简单，往往会过度简化，导致读者在真正遇到实际问题时依然感到力不从心。但这本书的作者显然深谙此道，他们在基础概念铺垫扎实之后，会巧妙地引入一些工程实践中的经典应用，比如滤波器设计的基础逻辑，或者卷积在图像处理中的初步体现。这种“理论联系实际”的编排方式，让我清晰地看到了信号与系统这门学科在现代工程中的不可或缺性。我尤其欣赏它在处理时域和频域转换时所采用的对比视角，作者通过不同的图示和类比，反复强调了我们在不同域中观察问题的优势与局限，这对于形成完整的知识体系至关重要。读完后，我不再是将这些概念孤立地看待，而是开始尝试用一个更全局的、系统性的眼光去分析问题。

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这本书的排版和视觉呈现也是一大亮点，这在技术书籍中往往容易被忽视，但对于提升阅读体验却有着决定性的作用。页边距的留白恰到好处，使得密集的公式和图表不至于显得拥挤。插图的设计非常巧妙，它们不仅仅是公式的配图，更是对概念的视觉化解释。我注意到，有些关键的推导过程，作者会用不同的颜色或者粗细来突出重要的步骤或变量，这对于在复杂推导中保持思路清晰非常有帮助。更不用说那些随处可见的“Dummies”式的幽默提示和角落里的“专业术语解释”，它们让阅读过程保持了一种轻松愉悦的氛围，极大地缓解了学习技术类书籍的枯燥感。可以说，这本书在设计上达到了美观与实用的完美平衡，让人愿意拿起并持续阅读下去。

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我最欣赏这本书的地方在于它对读者心态的把控，它真的让人感觉“我可以学会”。很多技术书籍的作者似乎忘记了自己当初也是从零开始的，写出来的内容高高在上，让人产生挫败感。但这本书的语气始终保持着一种鼓励和同伴式的交流。每当引入一个稍微棘手的概念时，作者总会适时地插入一些鼓励的话语，或者提供一个“捷径”来理解其本质，而不是强迫读者死记硬背。这种对学习者心理的细致关怀，让我在遇到难题时，没有选择放弃，而是更有动力去攻克它。最终，当我能够自己独立分析一个简单的LTI系统时，成就感是巨大的，而这种感觉的获得，很大程度上要归功于这本书引导性的教学路径。它真正做到了将复杂的知识，用最平易近人、最人性化的方式传递给每一个求知者。

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坦白说，我之前尝试过几本声称是“入门”的信号与系统教材，但它们要么是数学推导过于冗长，要么就是例子陈旧且脱离实际。这本书则完全是另一种体验。它成功地捕捉到了现代工程师所需要的核心直觉。作者在讲解诸如因果性、稳定性这些系统属性时，没有陷入无休止的数学证明泥潭，而是通过对输入信号和输出响应之间关系的比喻，让我立刻明白了这些概念的物理意义。这对于我这种需要快速掌握核心要点并应用于项目开发的人来说，效率极高。此外，书中对离散时间信号和连续时间信号的处理方式也体现了作者的深思熟虑，他们清晰地划分了两者的联系与区别，避免了初学者在两者之间混淆的概念陷阱。我感觉这本书像是一个高效的“知识过滤器”，它剔除了那些不必要的学术冗余，直接递送了最精华的部分。

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