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出版者:

作者:Adali, Tulay/ Haykin, Simon

出品人:

页数:407

译者:

出版时间:2010-3

价格:969.00元

装帧:

isbn号码:9780470195178

丛书系列:

图书标签:

• signal
• 信号处理
• 自适应滤波
• 数字信号处理
• 通信
• 机器学习
• 优化算法
• 系统辨识
• 噪声消除
• 雷达信号处理
• 图像处理

信号处理领域的前沿探索与应用：多维、非线性和智能方法 本书旨在为信号处理领域的专业人士、研究人员以及高年级学生提供一个全面而深入的视角，聚焦于传统方法难以有效应对的复杂系统和现代挑战。不同于侧重于经典自适应滤波理论（如LMS、RLS及其变种）的教材，本书将重点放在非线性动力学建模、高维数据分析、鲁棒性与不确定性量化，以及结合现代机器学习范式的信号处理新范式。 本书结构清晰，理论与实践紧密结合，力求展示信号处理技术如何在日益复杂的工程、科学和生物医学场景中发挥关键作用。 --- 第一部分：复杂系统的非线性建模与识别 本部分深入探讨如何用数学工具刻画和理解那些不满足线性叠加原理的动态系统。 第一章：非线性动力学基础与信号表征 本章首先回顾了描述复杂系统行为所需的基本数学框架，包括相空间重构、庞加莱截面和分岔理论的初步概念。重点在于如何从观测到的时间序列数据中有效提取系统的内在非线性特征。我们详细分析了诸如混沌、周期性、准周期性等不同类型的非线性行为在信号域中的表现形式。讨论了非线性特征的量化指标，如Lyapunov指数谱、相关维数（Correlation Dimension）以及信息熵的估计方法，这些指标是判断系统复杂性的关键。 第二章：核方法与高维函数逼近 传统的线性模型在处理高度非线性关系时表现不佳。本章转向基于核技巧（Kernel Methods）的非线性建模技术。详细介绍再生核希尔伯特空间（RKHS）理论，并阐述如何利用核函数（如高斯核、多项式核）将低维输入空间映射到高维特征空间，从而使原本复杂的非线性问题转化为可处理的线性问题。重点案例分析包括核主成分分析（KPCA）用于非线性降维，以及支持向量回归（SVR）在时间序列预测中的应用。我们还将探讨核方法的选择标准及其在特定应用场景（如传感器网络数据融合）中的鲁棒性分析。 第三章：局部建模与混合方法 当全局的非线性模型过于复杂或参数估计困难时，局部建模策略提供了更具解释性和计算效率的替代方案。本章探讨了基于局部加权回归（Locally Weighted Regression, LWR）和滑动窗口方法的信号识别技术。特别关注于混合模型（Mixture Models）的构建，例如使用高斯混合模型（GMM）或隐马尔可夫模型（HMM）来描述具有不同工作模式或状态切换的系统。阐述了如何利用期望最大化（EM）算法在存在潜在（隐性）变量的情况下，对这些混合模型进行参数估计和模型选择。 --- 第二部分：高维数据的结构提取与鲁棒分析 随着传感器技术的发展，信号处理面临的挑战已从一维时间序列扩展到多维、高带宽的数据集。本部分着重于从海量数据中提取有用信息并确保处理的可靠性。 第四章：稀疏表示与压缩感知（CS） 当采集系统受到带宽或能耗限制时，信号的稀疏性成为关键。本章深入探讨了稀疏表示理论的基础，包括字典的构建和优化，以及信号如何被表示在非正交基下。核心内容集中在压缩感知（Compressive Sensing）的理论框架，解释了如何通过欠定线性系统实现信号的精确重建。详细分析了用于求解重建问题的优化算法，如梯度下降的变体、贪婪算法（如OMP）以及基于凸优化的方法（如Basis Pursuit）。并通过实例展示其在医学成像和射频信号采集中的优势。 第五章：张量代数在多模态信号中的应用 处理来自多个传感器、多个时间尺度或多个观测角度的数据时，张量（Tensor）提供了一种比向量和矩阵更自然的数学结构。本章介绍了张量分解技术，包括CANDECOMP/PARAFAC (CP) 分解和Tucker分解。阐述了这些分解如何用于多通道信号的去噪、特征提取和盲源分离（Blind Source Separation, BSS）。重点在于如何将张量分解算法应用于多维雷达数据或多通道脑电图（EEG）数据，以分离出独立源信号或识别潜在的共同因素。 第六章：不确定性量化与鲁棒性设计 在真实世界的应用中，模型参数和观测数据总包含噪声和不确定性。本章转向处理这些不确定性，而不是简单地假设噪声是零均值高斯分布的。介绍鲁棒优化（Robust Optimization）的基本思想，即在最坏情况下的性能保证。深入探讨了基于集合的估计（Set-Membership Estimation）方法，以及如何利用随机过程理论（如高斯过程回归）来量化预测的不确定性区间，这在关键基础设施的健康监测中至关重要。 --- 第三部分：智能驱动的信号处理范式 本部分探讨了信号处理与现代计算智能的深度融合，尤其关注如何利用学习算法来指导或优化信号的分析和恢复过程。 第七章：深度学习的底层机制与信号结构学习 本章不侧重于特定的深度学习架构，而是关注深度网络如何作为强大的非线性变换和特征层次构建器。详细分析了卷积神经网络（CNN）在处理网格化数据（如图像、频谱图）时的内在优势，以及循环神经网络（RNN/LSTM）在序列建模中的应用。关键在于理解深度网络如何自动学习数据的内在流形结构，从而实现比传统手工设计滤波器更优的去噪和特征提取性能。 第八章：图信号处理（GSP）与非欧几里得数据分析 许多现代数据（如社交网络、分子结构、传感器网络拓扑）天然地以图的形式存在。本章引入了图信号处理（Graph Signal Processing）的概念，将傅里叶分析推广到非欧几里得域。介绍了图拉普拉斯算子及其特征值，以及图傅里叶变换。重点讨论了图卷积网络（GCN）作为一种有效的工具，用于在图结构上执行滤波和特征学习，应用于网络流量分析和社交影响力预测。 第九章：强化学习在动态控制与优化中的集成 当信号处理任务需要与一个环境进行连续交互并根据实时反馈进行决策时，强化学习（RL）提供了解决方案。本章探讨了RL如何应用于自适应的信号处理系统中，例如动态资源分配、认知无线电中的波束形成优化、或实时环境适应性滤波器设计。分析了Q-学习、策略梯度等基本RL算法的原理，并展示了它们在解决需要长期规划和序列决策的信号处理问题中的潜力。 --- 结语：未来的挑战与交叉领域 本书最后总结了信号处理领域当前面临的未解决难题，包括超高维稀疏恢复的计算瓶颈、模型可解释性的缺失，以及如何构建真正具有泛化能力的、对物理定律有内在理解的信号模型。本书鼓励读者跳出现有的范式，将非线性动力学、高维几何、概率论和现代计算智能工具整合，以应对未来更加复杂的信号挑战。

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《Adaptive Signal Processing》这个书名，对我来说，与其说是一个技术领域的标识，不如说是一种学习理念的象征。我目前正处于一个快速学习新技术的阶段，而“自适应”这个概念，在我看来，与我当下最重要的学习目标不谋而合。我渴望理解那些能够根据不断变化的环境而调整自身行为的系统，因为我相信，在当今信息爆炸、技术日新月异的时代，只有具备这种“自适应”能力，才能持续保持竞争力。我推测，这本书的作者一定是一位在这个领域有着深厚造诣的专家，他能够将抽象的数学原理和复杂的算法逻辑，以一种清晰易懂的方式呈现出来。我尤其好奇书中是否会探讨一些关于“如何设计”自适应系统的方法论，而不仅仅是介绍已有的算法。比如，在面对一个全新的信号处理问题时，我们应该如何选择合适的自适应模型？如何评估一个自适应算法的性能？又如何对其进行优化？我希望这本书能提供一些通用的框架和思考模式，帮助我培养一种解决问题的“自适应”思维。

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在一次技术交流会上，我偶然听到了《Adaptive Signal Processing》这个书名。当时，演讲者在讨论如何构建一个能够实时预测股票价格波动的模型时，提到了自适应滤波器的概念。这让我对这个领域产生了浓厚的兴趣。我理解的“自适应”，意味着一种动态的、不断调整的过程，这与我对复杂系统行为的理解不谋而合。我认为，任何一个能够有效应对现实世界复杂性和不确定性的系统，都必然蕴含着某种程度的“自适应”能力。我猜想，这本书会从基础理论出发，逐步深入到各种自适应算法的设计和应用。我特别期待书中能够涵盖一些跨学科的应用案例，比如在生物医学信号处理中，如何利用自适应滤波器来增强脑电图（EEG）或心电图（ECG）信号的信噪比；或者在环境监测中，如何设计自适应传感器网络来实时捕捉环境变化。我希望通过阅读这本书，能够建立起一个清晰的知识体系，理解自适应信号处理在不同领域的通用性和独特性，并能够启发我将这些技术应用到我正在进行的一些跨领域研究项目中。

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作为一名在数字信号处理领域摸爬滚打多年的工程师，我对《Adaptive Signal Processing》这本书的书名可谓是久闻其名。然而，由于工作性质原因，我目前的工作重心更多地集中在嵌入式系统和嵌入式AI的开发上，对纯粹的自适应信号处理理论的深入研究已经有所疏离。尽管如此，这个书名依然勾起了我对曾经学习和实践过的那些核心概念的回忆。我记得在处理雷达信号时，如何通过自适应波束形成来抑制干扰；在语音识别领域，如何利用自适应滤波器来适应不同说话人的语速和口音。这些应用都离不开“自适应”这一关键技术。我猜测，这本书会系统地梳理自适应信号处理的发展脉络，从早期的经典算法讲到如今的新技术。我特别感兴趣的是，书中是否会提供丰富的案例分析，展示这些理论如何在实际工程中落地，解决诸如回声消除、信道均衡、谱估计等复杂问题。或许，我可以在这本书中找到一些关于如何将现有自适应算法与现代嵌入式硬件特性相结合的思路，比如利用FPGA或DSP的并行处理能力来加速自适应滤波器的计算，从而在资源受限的环境中实现高效的实时处理。

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坦白说，《Adaptive Signal Processing》这个书名，让我立刻联想到了一系列在我脑海中闪过的关键词： Kalman Filter，Recursive Least Squares，LMS，NLMS，System Identification，Channel Equalization，Adaptive Beamforming。这些词汇在我过去的学术生涯中留下了深刻的烙印，它们代表着信号处理领域中那些能够与未知或变化的环境进行交互并做出响应的核心技术。虽然我最近的工作更多地倾向于数据分析和模型构建，但这些基础的信号处理概念依然是我理解更复杂系统时的重要基石。我猜测，这本书会深入剖析这些经典自适应算法的数学推导过程，详细阐述它们背后的优化准则和收敛条件。同时，我期望书中能涉及一些更高级的主题，比如多速率自适应滤波器、盲源分离中的自适应技术，以及如何处理非平稳信号。我很好奇，书中是否会提供一些开源代码或者仿真工具的链接，以便读者能够动手实践，加深对算法的理解，并将理论知识转化为实际的工程能力。

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这本书的书名我一直印象深刻：《Adaptive Signal Processing》。虽然我还没来得及深入翻阅，但仅从书名就能感受到它在信号处理领域所占据的重要地位，以及它所探讨的技术深度。我常常在工作和学习中遇到需要根据实时数据动态调整算法参数的场景，比如在通信系统中进行信道均衡，或者在音频处理中实现噪声抑制。这些都需要一种能够“学习”和“适应”的信号处理方法。这本书的标题直接点明了这一核心概念，这让我对其内容充满了期待。我猜想，书中会详细介绍各种自适应算法的原理，例如最基本的最小均方（LMS）算法，以及更复杂但性能更优越的递归最小均方（RLS）算法。我特别好奇的是，书中是否会深入探讨这些算法的收敛性、稳定性以及在不同应用场景下的性能表现。此外，对于“自适应”这个词，我还会联想到它在机器学习和人工智能领域的交叉应用。不知道这本书是否会触及这些前沿话题，例如如何利用深度学习技术来设计更强大的自适应信号处理系统，或者如何将自适应滤波器的思想融入到神经网络的训练过程中。总而言之，这本书的书名本身就是一个巨大的诱惑，让我对它所蕴含的知识宝库充满了好奇和渴望。

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