Advanced Topics in Signal Processing (Prentice-Hall Signal Processing Series) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Prentice Hall

作者:Jae S. Lim

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1988-01

价格:USD 73.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780130131294

丛书系列:

图书标签:

• 音乐
• 计算机
• 经典
• 数学
• 教材
• DSP
• 信号处理
• 高级主题
• 数字信号处理
• 通信系统
• 图像处理
• 滤波器设计
• 谱估计
• 随机过程
• 自适应滤波
• Prentice-Hall系列

信号处理前沿技术：深度解析与应用实践 本书深入探讨信号处理领域的最新进展和高级主题，旨在为读者提供一个全面而深入的理解，助其掌握该领域的核心概念、理论框架以及实际应用。本书适合对信号处理有扎实基础，并希望进一步拓宽视野、深化理解的研究者、工程师和高级学生。 核心理论与算法 本书的第一个重要篇章将聚焦于非线性信号处理。传统的信号处理方法多基于线性假设，而现实世界中的许多信号（如生物医学信号、音频信号的某些失真、混沌系统输出等）往往呈现复杂的非线性行为。本章将系统介绍描述非线性系统的基本理论，包括相空间重构、Lyapunov指数、分形维度等关键概念，并探讨多种非线性滤波技术，如Volterra滤波器、非线性自适应滤波器等。此外，还将深入研究混沌信号的检测、识别与同步技术，以及在非线性系统辨识中的应用。 紧随其后的是高维信号处理。随着数据量的爆炸式增长，我们越来越频繁地面对高维数据，如高光谱图像、基因组学数据、社交网络数据等。处理高维信号面临维度灾难、计算复杂度高等挑战。本章将介绍主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等经典降维技术，并重点阐述流形学习（Manifold Learning）方法，如Isomap、LLE（Locally Linear Embedding）等，这些方法能够在保留数据内在结构的同时有效降低维度。此外，还将探讨高维信号的稀疏表示、张量分解等前沿技术，并分析它们在高维数据压缩、去噪和分类中的应用。 机器学习与深度学习在信号处理中的融合 本书的另一核心内容将深入机器学习方法在信号处理中的应用。机器学习，特别是深度学习，已经极大地改变了信号处理的面貌。本章将回顾支撑这些进步的统计学习理论基础，包括监督学习、无监督学习和强化学习的基本范式。随后，将详细介绍各种神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM、GRU）、以及Transformer模型。我们将重点讨论这些模型如何在信号的特征提取、模式识别、预测建模等方面发挥巨大作用。例如，CNN在图像和音频信号分析中的强大能力，RNN在序列信号建模（如语音识别、时间序列预测）中的优势，以及Transformer在处理长距离依赖关系上的突破。 高级滤波技术与估计算法 在高级滤波与估计算法方面，本书将超越经典的Kalman滤波器，深入探讨其扩展和变种。我们将详细介绍扩展Kalman滤波器（EKF）、无迹Kalman滤波器（UKF），分析它们在处理非线性系统中的优势与局限。此外，还将介绍粒子滤波器（Particle Filter）这一强大的非线性、非高斯状态估计方法，深入剖析其核心原理，包括重要性采样和重采样策略，并讨论其在目标跟踪、导航定位等复杂场景下的应用。 特定领域的信号处理前沿 本书还将专门辟出章节，深入探讨特定领域的信号处理前沿。 生物医学信号处理：聚焦于脑电图（EEG）、心电图（ECG）、肌电图（EMG）等信号的分析与处理。内容将涵盖从信号去噪、特征提取到疾病诊断辅助的完整流程。例如，探讨EEG信号在脑机接口（BCI）中的应用，利用深度学习模型实现对特定脑电信号模式的识别；分析ECG信号中异常波形的检测与分类，为心脏疾病的早期预警提供技术支持。 通信信号处理：深入研究现代通信系统中面临的挑战，如多用户干扰、信道衰落、频谱效率提升等。本章将重点介绍 OFDM（正交频分复用）技术及其变种，如OFDMA；探讨 MIMO（多输入多输出）系统的信道估计与数据检测算法；并深入讲解各种先进的编码与解码技术，如LDPC码、Polar码等，以及它们在5G及未来通信系统中的应用。 图像与视频信号处理：除了深度学习在图像分类、目标检测方面的应用，本章还将聚焦于更高级的主题。包括图像超分辨率重建、图像修复与生成（GANs的应用）、视频目标跟踪与行为识别、以及3D图像处理与点云数据分析。 理论与实践的桥梁 为了确保理论知识的落地，本书将穿插大量的实际案例分析与算法实现指导。每介绍完一项重要技术或算法，都会结合具体的应用场景进行深入剖析，展示其在解决实际问题中的威力。此外，本书还将提供相应的算法伪代码或使用主流编程语言（如Python）的实现示例，帮助读者将所学知识转化为实际的开发能力。本书旨在培养读者不仅理解理论，更能将其灵活应用于解决复杂信号处理难题的能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆