Neural Networks for Signal Processing VI pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Institute of Electrical & Electronics Enginee

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1997-04

价格:USD 92.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780780335509

丛书系列:

图书标签:

• Neural Networks
• Signal Processing
• Machine Learning
• Deep Learning
• Artificial Intelligence
• Pattern Recognition
• Image Processing
• Audio Processing
• Time Series Analysis
• Data Analysis

好的，这是一本关于高级信号处理理论与应用的图书的详细介绍，该书侧重于传统的信号处理方法、现代统计信号分析框架以及在特定工程领域中的实际部署，内容组织严谨，理论深度足够，但不涉及神经网络在信号处理中的具体应用。 --- 《高级信号处理理论与应用：从经典到现代统计方法》 图书简介 本书是一本全面、深入探讨信号处理核心理论与工程实践的专著。它旨在为信号处理、通信、控制系统以及相关领域的工程师、研究人员和高年级学生提供一个坚实的理论基础和前沿的实践视角。本书的叙事逻辑清晰，从经典的时域和频域分析方法出发，逐步过渡到现代的随机过程理论和最优滤波技术，全面覆盖了当代信号处理技术栈的关键组成部分。 第一部分：信号与系统的经典基石 (Foundation of Signals and Systems) 本部分系统回顾并深化了信号与系统理论的经典框架，为后续更复杂的分析奠定基础。 第一章：连续时间和离散时间信号分析 详细阐述了信号的数学表示，包括周期信号的傅里叶级数、非周期信号的傅里叶变换及其性质。重点分析了采样定理（Nyquist-Shannon理论）的严格推导及其在数字信号重构中的局限性。离散时间信号则通过Z变换进行全面描述，着重探讨了收敛域的概念和其在系统稳定性分析中的作用。本章通过大量的工程实例，如调制解调信号的频谱分析，来巩固理论概念。 第二章：线性时不变系统（LTI）的结构与响应 系统地介绍了LTI系统的数学模型——微分方程和差分方程。卷积积分（连续时间）和卷积和（离散时间）作为系统的核心运算被深入剖析。本书不仅关注系统的频率响应（幅频特性与相频特性），还详细讨论了系统的瞬态响应、稳态响应以及如何通过杆零点图来直观理解系统的动态行为和稳定性裕度。特别辟出一节讨论了理想滤波器与实际滤波器之间的差距及其工程妥协。 第三章：时频分析的经典工具 本章将重点放在经典的时频表征方法上，强调对信号局部特性的分析能力。内容包括：短时傅里叶变换（STFT）的原理、窗口函数（如汉宁窗、海明窗）的选择对分辨率的权衡，以及功率谱密度（PSD）的概念引入。此外，本书深入探讨了维纳-希钦定理在功率谱估计中的应用，展示了如何从自相关函数间接获取系统的频谱信息。 第二部分：随机信号分析与最优估计 (Random Signal Analysis and Optimal Estimation) 本部分是本书的核心，聚焦于处理包含不确定性和噪声的真实世界信号，引入概率论和随机过程的工具。 第四章：随机过程理论基础 随机信号处理的理论基础建立在随机过程之上。本章详细介绍了平稳过程（宽平稳、严平稳）和广义平稳过程的定义、矩描述（均值函数、自相关函数、协方差函数）。特别关注了高斯过程、高斯白噪声以及泊松过程的统计特性。通过对随机过程进行傅里叶变换（如谱密度函数），将经典频域分析延伸到随机域。 第五章：线性滤波与维纳滤波 本章是估计理论的基石。它推导了经典维纳滤波器的解析解，明确了其在最小均方误差（MMSE）意义下的最优性。本书详尽地推导了求解维纳-霍夫方程的两种主要方法：基于自相关函数的频域方法（适用于平稳过程）和基于协方差矩阵的求解方法（适用于非平稳过程或有限数据）。针对实际应用，本书讨论了FIR和IIR维纳滤波器的实现细节及收敛性分析。 第六章：卡尔曼滤波：状态空间下的最优递推估计 卡尔曼滤波作为在线、实时状态估计的黄金标准，在本章得到全面阐述。本书从状态空间模型（状态方程和观测方程）的建立开始，详细推导了离散时间卡尔曼滤波器的五步迭代过程（预测与更新）。重点在于对协方差矩阵的传播和更新的深刻理解。此外，本章还扩展讨论了扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在处理非线性系统时的应用边界与挑战。 第三部分：现代参数估计与阵列信号处理 (Modern Parameter Estimation and Array Processing) 本部分聚焦于如何从观测数据中精确估计信号的内在参数，以及如何利用空间信息增强信号处理能力。 第七章：高分辨率参数估计技术 本章介绍了超越经典周期图法的现代谱估计技术。内容涵盖了基于子空间分解的方法，如多重信号分类（MUSIC）算法和旋转不变子空间法（ESPRIT）。这些方法通过将数据协方差矩阵分解为信号子空间和噪声子空间，极大地提高了对相干信号源和低信噪比环境下参数估计的分辨率。本书提供了这些算法的详细流程和计算复杂度的比较分析。 第八章：阵列信号处理基础 阵列处理是实现波束形成和源定位的关键。本章从阵列流形（Array Manifold）的概念入手，分析了均匀线性阵列（ULA）和更一般的阵列几何结构。深入讲解了经典波束形成技术，如延迟求和波束形成（Delay-and-Sum）。随后，本书将重点放在适应性波束形成，详细阐述了最小方差无失真响应（MVDR）波束形成器的推导，展示了它如何根据干扰环境动态调整空间响应，以实现对特定方向信号的最佳接收。 第九章：自适应线性预测与LPC分析 本章探讨了信号的自适应建模，特别是线性预测编码（LPC）技术，该技术在语音信号处理中占据核心地位。本书详细推导了基于正规方程（Yule-Walker方程）的LPC系数求解方法，并对比了基于梯度下降（如LMS算法）的求解过程。重点分析了预测误差滤波器（PEF）的结构及其在信号压缩和建模中的应用。 附录与展望 附录部分提供了矩阵代数、特征值分解、奇异值分解（SVD）的复习，以及用于实现滤波器的MATLAB/Python代码片段示例。 本书的特点： 理论完备性： 每一核心算法（如维纳滤波器、卡尔曼滤波器）均提供严谨的数学推导，而非仅陈述结论。 工程关联性： 紧密结合雷达、通信、传感器网络等领域中的实际问题，展示理论如何转化为可操作的解决方案。 聚焦经典与现代统计框架： 深入挖掘随机过程、最优估计和高分辨率参数估计的经典范式，为理解更复杂系统打下不可动摇的根基。 本书适合作为研究生层次的教材或高级专业人员的参考手册，其内容深度和广度确保读者能够掌握现代信号处理领域中基于经典数学工具的强大能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆