Probabilistic Networks and Expert Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Cowell, Robert G./ Dawid, Philip A./ Lauritzen, Steffen L./ Spiegelhalter, David J.

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2007-7

价格:$ 111.87

装帧:

isbn号码:9780387718231

丛书系列:

图书标签:

• 概率图模型
• 人工智能
• Probabilistic Networks
• Expert Systems
• Statistics
• Machine Learning
• Artificial Intelligence
• Causal Inference
• Data Mining
• Cognitive Science
• Decision Making

《数字信号处理基础与应用》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的数字信号处理（DSP）的理论基础、核心算法和实际应用指南。我们专注于构建一个严谨的知识体系，涵盖从信号的数学表示到复杂的现代滤波技术，再到实际系统中的应用案例。本书的结构设计旨在引导初学者稳步建立基础，同时也为有经验的工程师提供深入探讨高级主题的资源。 第一部分：离散时间信号与系统 本部分是理解整个数字信号处理领域的基石。我们从连续时间信号的采样理论出发，详细阐述了奈奎斯特-香农采样定理及其在实际系统中的实现限制与注意事项。 1.1 离散时间信号的表示与分析： 深入探讨了离散时间信号的数学模型，包括序列的表示法、基本序列（如单位冲激序列、单位阶跃序列）的性质，以及周期性、能量和功率信号的定义。重点分析了信号的时域特性，如卷积和相关。 1.2 离散时间系统的基本性质： 系统被定义为对输入信号进行变换的实体。我们系统地介绍了线性、时不变性（LTI）、因果性和稳定性等关键系统属性。LTI系统是本书后续分析的基础，因此对脉冲响应和系统的差分方程表示进行了详尽的推导和解释。 1.3 离散时间傅里叶变换（DTFT）： DTFT是连接时域和频域的桥梁。本书不仅介绍了DTFT的定义、收敛性，还详细阐述了其关键的周期性和频谱泄漏现象。通过大量的实例，帮助读者理解信号在频域中的表现形式，特别是如何通过频率响应分析系统的滤波特性。 第二部分：Z变换与系统分析 Z变换是分析离散时间系统的强大工具，尤其适用于处理差分方程。 2.1 Z变换的定义与性质： 详细介绍单边和双边Z变换，以及收敛域（ROC）的概念及其重要性。ROC是判断系统稳定性和因果性的关键所在。我们通过复平面上的几何解释来增强对ROC的直观理解。 2.2 系统的Z域分析： 阐述了如何利用Z变换将时域的卷积运算转化为Z域的乘法运算。传递函数（Transfer Function）的概念及其在系统分析中的核心地位得到了充分论证。利用传递函数，我们系统地分析了系统的稳定性判据（如单位圆判据）。 2.3 序列的Z变换对： 提供了一个详尽的常见序列及其Z变换对的表格，并演示了如何利用Z变换的线性、时移、卷积等性质来求解复杂序列的变换。 第三部分：离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT） DFT是实现实际频谱分析的离散形式，而FFT则是实现DFT的高效算法。 3.1 离散傅里叶变换（DFT）： 详细解释了DFT与DTFT之间的关系，以及周期延拓和频谱混叠问题。重点讨论了DFT的性质，如周期性、共轭对称性等，这些性质在算法实现中至关重要。 3.2 快速傅里叶变换（FFT）算法： 本章专注于两种最主要的FFT算法——按时间抽取（Decimation-In-Time, DIT）和按频率抽取（Decimation-In-Frequency, DIF）的蝶形运算结构。通过详细的框图和运算量分析，展示了FFT相对于直接计算DFT的巨大优势。此外，还讨论了窗函数技术（如汉宁窗、海明窗）在减小频谱泄漏中的作用。 3.3 卷积的快速计算： 利用DFT的卷积定理，详细阐述了圆周卷积和线性卷积的关系，并介绍了高效的线性卷积实现方法（如重叠相加法和重叠保留法），这在大型数据流处理中极为关键。 第四部分：数字滤波器设计 数字滤波器是DSP最核心的应用之一。本部分系统地介绍了设计无限冲激响应（IIR）和有限冲激响应（FIR）滤波器的理论和实践方法。 4.1 FIR 滤波器设计： 重点介绍了理想滤波器的时域特性，并详细分析了窗函数法（Windowing Method）的原理、优缺点及不同窗函数对过渡带和阻带衰减的影响。随后，深入探讨了频率采样法和Parks-McClellan等优化算法的基础思想。 4.2 IIR 滤波器设计： IIR滤波器设计基于模拟滤波器的设计。本章详细介绍了双线性变换法（Bilinear Transformation）和脉冲不变法。对于双线性变换，我们着重分析了频率预畸变（Prewarping）的必要性，以及如何从巴特沃斯（Butterworth）和切比雪夫（Chebyshev）等经典模拟原型滤波器转换到数字滤波器。 4.3 滤波器性能分析： 介绍了用于量化滤波器性能的指标，如通带/阻带边缘频率、最大纹波、过渡带宽和群延迟等，并提供了在实际设计中权衡这些性能指标的指导原则。 第五部分：有限精度效应与多速率信号处理 在实际的DSP系统中，有限的字长和采样率变化是必须考虑的工程问题。 5.1 量化效应分析： 详细讨论了模/数转换（ADC）中的量化噪声、舍入误差以及乘法运算中的截断误差。分析了这些有限精度效应如何影响滤波器的稳定性和信噪比。 5.2 多速率系统： 介绍了信号处理中的采样率变化技术。重点讲解了抽取（Downsampling）和插值（Upsampling）的基本原理、抗混叠滤波器的设计，以及其在子带编码和信道复用中的应用。 第六部分：自适应滤波与应用基础 本部分引入了DSP领域的前沿主题——自适应滤波。 6.1 随机信号处理基础： 简要回顾了随机过程的基本概念，如宽平稳性、功率谱密度（PSD）的估计，这为理解自适应滤波器的工作奠定了概率基础。 6.2 维纳滤波器与LMS算法： 详细推导了最优线性滤波器——维纳滤波器的解。随后，重点阐述了自适应算法中最具代表性的最小均方（LMS）算法，包括其收敛速度、步长选择对性能的影响，并讨论了其在噪声消除和回声消除中的基本结构。 结语 本书的编写始终贯穿着理论与实践的紧密结合。每一个核心概念都伴随着清晰的数学推导和直观的物理意义解释。通过大量的算例和对算法复杂度的分析，读者不仅能掌握如何设计和分析数字信号处理系统，还能理解在真实硬件平台实现这些系统时所面临的工程挑战。本书是信号处理、通信工程、控制系统、电子工程以及计算机科学等领域学生和专业人员的理想参考资料。

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这本书的阅读体验，说实话，挑战性是存在的，它绝对不是那种可以让你在通勤路上轻松翻阅的“快餐读物”。我必须承认，有些章节我不得不放慢速度，甚至需要借助外部资源来辅助理解那些深层次的统计学原理。然而，正是这种“需要啃下来”的感觉，让我对其中某些算法的掌握程度远超以往阅读其他同类书籍的体验。作者似乎对读者的数学背景抱有极高的期待，因此在推导过程中省略了一些看似“显而易见”的中间步骤，这对于已经具备一定基础的人来说是效率的提升，但对新手来说可能就是一道坎。我记得其中关于马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的介绍，简直是教科书级别的清晰，它不仅仅是给出了算法流程，更是深入剖析了收敛性和混合速率的理论保障，这在很多面向应用的书中是被一笔带过的。读完这部分，我立刻信心大增，尝试将它应用到我正在研究的一个时间序列预测模型中，效果立竿见影，那种将理论转化为生产力的满足感，是这本书带给我最直接的回报。

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这本书的价值体现在它对“专家系统”和“概率模型”的融合处理上，这种跨学科的视角非常独特。很多现代的AI书籍往往偏向于深度学习的黑箱模型，或者只关注于纯粹的统计建模。而这本书巧妙地在两者之间架起了一座桥梁，它强调了领域知识（Expertise）在构建初始模型结构中的关键作用，同时也展示了如何利用数据来动态修正和优化这些知识驱动的先验假设。我特别喜欢其中关于因果推断章节的论述，它没有将概率网络仅仅视为相关性的描述工具，而是深入探讨了如何利用其结构来回答“如果发生A，那么B会如何变化”这类因果性问题，这在决策支持系统中至关重要。书中通过一系列精心设计的案例研究，比如医疗诊断和故障排除，生动地展示了这种混合模型在面对稀疏数据或需要高度可解释性场景时的优越性。这种严谨的、既尊重传统知识又拥抱数据驱动的论述风格，使得这本书即便在今天看来，依然具有极强的时代价值。

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我感觉这本书更像是一部经典武林秘籍，而非一本流行的操作手册。它传授的是内功心法，而不是现成的招式套路。如果你期待的是一个“导入库，调用函数，立马出结果”的现代编程指南，你可能会感到失望。这本书的重点在于让你理解背后的概率演算和逻辑推理的原理，要求你具备一定的抽象思维能力去“构建”属于你自己的网络结构，而不是直接套用一个预设模板。例如，书中对各种网络结构（如树形、有向无环图等）的性能权衡分析，需要读者自己动手去推导和验证某些假设的合理性。这种强调“理解而非记忆”的教学方法，使得一旦掌握了书中的核心思想，读者就可以灵活地将其迁移到任何全新的、未曾预见的领域中去。对我个人而言，它极大地提升了我在面对全新复杂系统时，如何构建可计算、可解释的数学模型的能力，这比学会某一个特定软件的使用技巧要宝贵得多。

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坦率地说，这本书的排版和图示方面，略显陈旧，这可能是受限于其初版年份的影响。在某些复杂的概率图模型示意图中，线条的粗细和节点的区分度不够鲜明，导致我在初次阅读时需要花费额外的精力去辨认那些微妙的连接关系，这在一定程度上打断了阅读的流畅性。如果能有更多彩色的、高分辨率的图表来辅助说明那些高维空间的概率分布和收敛路径，阅读体验无疑会大幅提升。不过，撇开这些装帧上的小瑕疵，其内容的深度和广度是毋庸置疑的。它对模型不确定性的量化处理，特别是对“证据更新”过程的数学描述，非常精妙。它似乎在告诉读者：我们永远无法拥有绝对的真理，我们能做的，就是用最严谨的数学语言，描述我们对真理的“信念程度”是如何随着新信息的介入而改变的。这种哲学层面的思考，在纯粹的技术书籍中是难得一见的。

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这本书的封面设计，嗯，第一眼看上去就带着一种浓厚的学术气息，字体排版严谨得像是教科书，但又不像那种枯燥的纯数学著作。我记得当时在书店翻阅的时候，最吸引我的是它对理论基础的铺陈，那种层层递进的逻辑推导，不像有些教材上来就扔给你一堆公式，而是先花大量篇幅解释“为什么我们需要这种工具”，以及它能解决哪些现实世界中模糊不清的问题。比如它对贝叶斯推断在处理不确定性信息时的细腻描述，简直可以作为初学者入门的范本。我尤其欣赏作者在引入复杂概念时所采用的类比手法，虽然主题深奥，但通过生活化的例子，能让读者迅速抓住核心思想。书中对网络结构的选择与参数估计部分的讲解也极其到位，它没有止步于理想化的完全连通网络，而是深入探讨了在实际数据受限或计算资源紧张情况下，如何进行有效的简化和近似，这对于工程实践者来说价值连城。总的来说，它为构建一个稳健的、可解释的智能系统打下了坚实的地基，让我体会到概率论并非是冰冷的计算，而是理解世界复杂性的强大钥匙。

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