Pattern-Recognition Transforms (Electronic and Electrical Engineerin Research Studies Electronic Cir pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Pramod S. Moharir

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1992-10

价格:USD 207.90

装帧:Paperback

isbn号码:9780471936336

丛书系列:

图书标签:

• Pattern Recognition
• Transforms
• Signal Processing
• Electrical Engineering
• Electronics
• Research Study
• Electronic Circuits
• Systems
• Mathematics
• Algorithms

《模式识别变换：电子与电气工程研究丛书·电子电路与系统卷》 深度剖析，洞察本质：开启电子电气工程的智慧之眼 在日新月异的电子电气工程领域，面对日益增长的数据量和复杂性，如何从海量信息中精准识别、有效提取关键模式，已成为推动技术进步的核心挑战。由[作者姓名，如已有可填入]编著的《模式识别变换：电子与电气工程研究丛书·电子电路与系统卷》，正是这样一部旨在为研究者、工程师和学生提供系统性理论框架与前沿实践指导的力作。本书并非简单罗列技术，而是深入探讨了“模式识别变换”这一核心概念的本质，以及其在电子电气工程各个分支领域的广泛应用与深刻影响。 一、 什么是模式识别变换？—— 重塑信息表征的基石 模式识别的终极目标，是从原始数据中提炼出有意义的结构、规律或类别。然而，原始数据往往是杂乱、高维且充满噪声的。模式识别变换，顾名思义，就是一系列数学工具和算法，能够将原始数据映射到一个新的、更有利于模式提取和分析的特征空间。这个过程就好比我们为复杂事物找到一个更简洁、更直观的描述方式，从而更容易理解其内在联系。 本书开篇即深入阐释了这一概念的理论根基。它追溯了信号处理、统计学、信息论等学科中与模式识别变换相关的经典理论，例如傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换等，这些经典变换在频率域或复域对信号进行分析，揭示了信号在不同维度上的特性。在此基础上，本书进一步介绍了更现代、更强大的变换方法，如小波变换，它能在时域和频域同时提供局部化信息，对于分析非平稳信号和信号的瞬时特征至关重要。 本书强调，模式识别变换并非单一的技术，而是一个概念框架。它涵盖了降维技术（如主成分分析PCA、独立成分分析ICA），用于去除数据冗余、寻找最具代表性的特征；以及特征提取技术（如LBP、HOG等），用于捕捉图像或信号的局部和全局纹理、形状信息。这些变换的目标一致：将原始数据转化为更紧凑、更具辨识度、更易于分类或聚类的表示形式。 变换的效果直接决定了后续模式识别算法的性能。 二、 变换的艺术：多维度视角下的深入解析 本书的独特之处在于，它不仅仅停留在理论层面，而是通过大量的实例和图示，将抽象的变换过程具象化。它详细讲解了各种变换的数学原理，例如： 线性变换与非线性变换： 探讨了如何通过线性映射（如旋转、缩放、投影）或非线性映射（如核方法）来改变数据的几何结构，从而分离本难以区分的模式。 时频分析与多分辨率分析： 深入剖析了小波变换等方法如何实现对信号在不同尺度和不同时间点上的精细分析，这对于识别动态变化模式，如语音信号中的音素、雷达信号中的目标回波至关重要。 统计变换与概率模型： 介绍了如何利用统计学原理，如高斯混合模型（GMM）、贝叶斯定理等，将数据映射到概率空间，从而实现基于概率的模式识别。例如，将原始特征映射到不同类别下的后验概率分布，指导分类决策。 几何变换与拓扑分析： 讨论了如何通过几何变换（如仿射变换、透视变换）来处理图像中的形变，以及如何利用拓扑学方法（如持久同调）来捕捉数据的全局结构和连通性，这对识别具有形变不变性的对象（如人脸识别、物体姿态估计）具有重要意义。 本书以严谨的逻辑，由浅入深地引导读者理解这些变换的内在机制，以及它们如何改变数据的“形态”来凸显模式。它清晰地解释了每种变换适用的场景、其数学推导过程、以及其在实际应用中的优缺点。 三、 电子电路与系统中的应用：从理论到实践的桥梁 《模式识别变换》的真正价值在于，它将上述抽象的变换理论与电子电气工程的实际应用紧密结合。本书精选了多个典型案例，深入剖析了模式识别变换在以下关键领域的应用： 信号处理与通信系统： 噪声消除与信号增强： 利用傅里叶变换、小波变换等，将信号从噪声中分离出来，提取纯净的有用信息。例如，在音频信号处理中，通过频域滤波去除背景噪声；在通信系统中，通过解码算法识别被干扰的信号。 调制解调与信道估计： 探讨如何通过变换来识别和恢复调制信号，以及在复杂信道下估计信道特性，保证通信的可靠性。 语音识别与生物信号分析： 通过声学特征的变换（如MFCC）和时序模式的识别，实现语音的准确识别。在生物医学领域，对心电图、脑电图等信号进行变换分析，识别异常模式，辅助疾病诊断。 图像处理与计算机视觉： 图像增强与特征提取： 使用小波变换、Gabor滤波器等，提取图像的边缘、纹理、角点等关键特征，为后续的图像识别、目标检测奠定基础。 目标识别与跟踪： 介绍如何通过降维变换（如LDA、SVM）或流形学习技术，将高维的图像特征映射到低维空间，实现高效的目标识别。利用傅里叶描述子、傅里叶-梅林变换等，实现目标的旋转、缩放不变性识别。 图像压缩与去噪： 探讨基于变换域的图像压缩方法（如JPEG2000采用的离散小波变换），以及如何利用变换来去除图像中的噪声，提高图像质量。 电子电路设计与故障诊断： 电路性能分析与优化： 通过对电路的瞬态响应或稳态响应进行傅里叶变换、拉普拉斯变换分析，深入理解电路的频率特性、稳定性等，为电路设计提供依据。 故障模式识别与定位： 利用信号的变换特征，如谐波失真、频谱异常等，来识别电路中存在的故障类型，并尝试定位故障点。例如，对电机驱动电路的电流信号进行频谱分析，识别轴承损坏等早期故障。 传感器数据分析： 对于来自各种传感器的原始数据，如温度、压力、振动等，进行相应的变换分析，提取有效的模式信息，用于状态监测、预测性维护等。 嵌入式系统与低功耗设计： 高效特征提取与模型压缩： 在资源受限的嵌入式系统中，如何选择或设计合适的变换方法，以提取最少的、最具代表性的特征，并实现模型的轻量化，降低计算和存储开销。 实时模式识别： 探讨如何在有限的算力下实现实时的模式识别，例如在智能家居设备中识别用户的语音指令，或在自动驾驶系统中识别交通标志。 四、 洞察未来：模式识别变换的前沿发展与挑战 本书的价值不仅体现在对现有技术的梳理，更在于其对未来发展趋势的洞察。它讨论了当前模式识别变换领域面临的一些前沿挑战，以及未来的研究方向： 深度学习与变换的融合： 探讨如何利用深度神经网络（DNN）的强大特征学习能力，与传统的变换方法相结合，构建更强大、更泛化的模式识别系统。例如，使用卷积神经网络（CNN）作为特征提取器，再结合降维变换进行分类。 可解释性模式识别： 随着模型复杂度的提升，如何保证模式识别结果的可解释性，让人们理解模型做出决策的原因，是至关重要的研究方向。本书会探讨一些能够增强模型可解释性的变换技术。 对抗性样本与鲁棒性： 面对恶意攻击和干扰，如何设计具有鲁棒性的模式识别系统，使其在受到对抗性扰动时仍能保持准确的识别能力。 大规模数据处理与计算效率： 随着数据量的爆炸式增长，如何开发更高效、更具可扩展性的变换算法，以应对海量数据的处理挑战。 跨模态模式识别： 如何将不同类型的数据（如图像、文本、音频）进行有效的变换和融合，实现跨模态的模式识别，是当前研究的热点。 五、 读者受益：构建坚实的理论基石与开阔的视野 《模式识别变换：电子与电气工程研究丛书·电子电路与系统卷》是一本为电子电气工程领域的专业人士量身打造的深度学习指南。本书的读者将能够： 建立坚实的理论基础： 深入理解模式识别变换的核心概念、数学原理和技术细节。 掌握实用的分析工具： 熟悉并能够灵活运用各种变换方法来解决实际工程问题。 拓宽应用视野： 了解模式识别变换在电子电气工程各个细分领域的广泛应用，激发创新灵感。 紧跟技术前沿： 掌握当前研究热点和未来发展方向，为未来的科研和工程实践做好准备。 提升解决复杂问题的能力： 通过书中详实的案例分析，学习如何将理论知识转化为解决实际工程挑战的有效策略。 本书以其严谨的学术态度、清晰的逻辑结构、丰富的应用案例和前瞻性的视角，必将成为电子电气工程领域研究者、工程师和学生不可或缺的参考书。它不仅是一部知识的宝库，更是开启电子电气工程智慧之眼、洞察信息本质、驱动技术创新的重要阶梯。

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