小波神经网络理论与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:肖胜中

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2006-1

价格:16.0

装帧:

isbn号码:9787811021721

丛书系列:

图书标签:

• 小波分析
• 神经网络
• 机器学习
• 信号处理
• 图像处理
• 时频分析
• 数据挖掘
• 模式识别
• 人工智能
• 数值计算

《信号分析的数学基础与工具》 内容简介： 本书旨在为读者提供一个坚实而全面的信号分析数学基础，并介绍一系列在现代信号处理领域至关重要的数学工具。本书内容独立于小波神经网络理论，着重于构建理解复杂信号行为和开发高效处理算法的基石。 第一部分：信号的数学描述与基本性质 本部分将深入探讨信号的数学表示法，从最基本的标量和向量信号，逐步引入更复杂的函数信号。我们将详细阐述信号的分类，包括连续时间信号与离散时间信号，周期信号与非周期信号，偶函数与奇函数等，并对它们的数学特性进行严谨的分析。此外，本部分还将涵盖信号的各种基本运算，如加法、乘法、时移、尺度变换、翻转等，并讨论这些运算对信号性质的影响。对信号能量和功率的定义与计算也将进行详细讲解，为后续分析奠定基础。 第二部分：傅里叶分析及其应用 傅里叶分析是信号处理领域的核心理论之一。本部分将系统地介绍傅里叶级数和傅里叶变换。我们将首先讨论周期信号的傅里叶级数展开，阐明其将信号分解为一系列正弦和余弦分量的思想，并引入幅度谱和相位谱的概念。随后，我们将扩展到非周期信号的傅里叶变换，深入理解信号在频率域的表示，以及如何通过傅里叶变换分析信号的频谱特性。本书将详细讲解傅里叶变换的性质，如线性、时移、频移、卷积定理等，并展示傅里叶变换在滤波、调制、解调等实际应用中的强大能力。还将介绍离散傅里叶变换（DFT）及其高效计算算法——快速傅里叶变换（FFT），使其在数字信号处理中具有广泛的实用价值。 第三部分：概率论与随机信号分析 在许多实际场景中，信号往往受到噪声的干扰，表现出随机性。本部分将系统介绍概率论的基本概念，包括随机变量、概率密度函数、累积分布函数、期望值、方差等。我们将重点关注几种重要的概率分布，如均匀分布、高斯分布、泊松分布等，并分析它们在信号模型中的作用。随后，我们将引入随机过程的概念，研究其统计特性，如自相关函数、互相关函数、功率谱密度等。本书将详细讲解平稳随机过程和宽平稳随机过程，并讨论它们在信号估计、噪声抑制、系统辨识等方面的应用。 第四部分：线性系统理论 本部分将专注于线性时不变（LTI）系统。我们将通过脉冲响应来描述LTI系统的行为，并详细阐述卷积在系统输入输出关系中的核心作用。本书将深入分析LTI系统的频率响应，包括幅频特性和相频特性，以及它们如何影响信号的传输。我们将介绍各种类型的滤波器，如低通、高通、带通、带阻滤波器，并分析它们在信号的频率选择性处理中的作用。此外，本书还将探讨Z变换及其在离散时间LTI系统分析中的应用，包括系统稳定性、系统函数、零极点分析等。 第五部分：采样理论与重构 在将连续时间信号转换为数字信号的过程中，采样是一个至关重要的步骤。本部分将详细阐述奈奎斯特-香农采样定理，揭示采样率与信号最高频率之间的关系，以及欠采样可能导致的混叠现象。我们将讨论采样过程中的量化误差，以及如何通过不同的量化策略来优化信号的数字表示。随后，我们将介绍信号的重构技术，特别是插值方法，如零阶保持、线性插值、sinc插值等，以从离散样本中尽可能精确地恢复原始连续信号。 第六部分：其他重要的信号分析工具 为了更全面地覆盖信号分析的数学工具，本部分还将介绍一些其他重要的概念和技术。这包括： 拉普拉斯变换： 作为傅里叶变换的推广，拉普拉斯变换能够更有效地处理非周期信号，并在系统稳定性分析中扮演重要角色。我们将讨论其性质以及在连续时间系统分析中的应用。 希尔伯特变换： 希尔伯特变换用于生成信号的解析表示，在单边带调制、信号包络提取等方面具有重要应用。 自适应信号处理基础： 简单介绍自适应滤波器和自适应算法的基本思想，例如最小均方误差（LMS）算法，为理解更复杂的信号处理技术提供初步认识。 本书的每一个部分都力求深入浅出，通过清晰的数学推导和丰富的示例，帮助读者理解抽象的信号分析概念。本书适合于电子工程、通信工程、计算机科学、自动化以及任何需要处理和分析信号的领域的研究生、高年级本科生以及相关领域的专业人士阅读。通过学习本书，读者将能够掌握一套强大的数学工具，从而自信地应对各种信号处理的挑战。

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这本《小波神经网络理论与应用》给我的第一印象是，它似乎不像一些浅显的科普读物那样轻描淡写，而是充满了严谨的学术气息。从书名来看，它应该是一本深入探讨小波理论及其在神经网络领域应用的专著。我猜测书中会详细介绍小波变换的基本原理，比如连续小波变换和离散小波变换，以及不同类型的小波基函数（如Haar、Daubechies、Morlet等）的特性。同时，它很可能还会阐述如何将这些小波变换的特性融入到神经网络的结构设计中，例如构建具有小波激活函数或小波卷积层的神经网络。我个人对它在实际应用中的具体表现非常感兴趣，比如它是否在图像去噪、边缘检测、文本分类或者时间序列预测等方面展现出优于传统神经网络的性能，并且是否有相关的实验数据和分析来支撑这些结论。如果书中能够提供不同算法的对比分析，并指出小波神经网络在哪些特定场景下具有显著优势，那将极大地提升其参考价值。当然，一本好的学术著作，除了理论深度，也应该注重实际的可操作性，希望能看到清晰的代码示例或伪代码，方便读者学习和复现。

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这本《小波神经网络理论与应用》给我的感觉是一本扎实且有深度的学术著作。书名直接点明了核心内容，预示着其将深入探讨小波理论与神经网络的交叉领域。我猜想书中很可能会从介绍小波分析的基本数学概念入手，例如小波变换的定义、性质以及各种小波基函数的特点，为后续内容的展开奠定理论基础。之后，重点会放在如何将小波的特性巧妙地应用于神经网络的设计中，比如构建具有小波滤波功能的卷积层，或者利用小波变换来增强神经网络的特征提取能力，使其能够更好地处理具有局部特性或多尺度特性的数据。我特别关注书中是否会介绍一些创新的小波神经网络模型，以及它们在解决传统神经网络难以应对的问题时的优势。在“应用”方面，我期待书中能提供详实的案例研究，涵盖诸如信号去噪、图像压缩、模式识别、故障诊断等多个领域，并展示小波神经网络在这些领域中取得的突破性进展，同时附带相应的实验数据和分析。一本优秀的理论与应用结合的书籍，应该能够清晰地阐述技术原理，并展示其在解决实际问题中的强大能力。

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这本书的外观设计非常简洁大气，书脊上印着清晰的字体，一看就知道是一本偏重理论的专业书籍。我一直对人工智能的最新发展趋势感到好奇，而“小波神经网络”这个概念听起来就非常具有前沿性。我推测这本书会从基础理论讲起，可能涉及信号处理中的小波分析，然后是如何将小波的局部化时频特性与神经网络的自适应学习能力相结合。我很好奇书中会不会详细介绍小波神经网络的几种主流模型，例如是如何通过小波变换来提取多分辨率的特征，以及这些特征是如何被神经网络层层处理以完成分类、回归或预测任务的。此外，我更期待的是书中的“应用”部分，比如它是否会列举一些非常具有代表性的案例，例如在医学影像分析中，小波神经网络是否能更精确地识别病灶；在金融时间序列预测中，它是否能更好地捕捉到短期和长期的波动模式；在自然语言处理中，它是否能提升对文本语义的理解能力。如果书中能提供一些成功的应用案例，并分析其背后的技术原理，那将是对我非常有启发性的。

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这是一本让我感到一丝挑战但又充满期待的书。从书名《小波神经网络理论与应用》来看，它并非一本轻松易读的入门读物，而是更倾向于为有一定数学和计算机科学基础的读者提供深入的学术探讨。我猜测书中会从数学原理上详细讲解小波变换的构成，以及其在多尺度分析和信号分解方面的独特优势，这部分内容可能需要读者具备较强的数学功底。随后，它会聚焦于如何将这些数学工具巧妙地融入到神经网络的设计之中，构建出具有更高效率和更强鲁棒性的模型。我非常好奇书中是否会深入分析不同小波基函数对神经网络性能的影响，以及如何根据不同的应用场景选择最合适的小波。在应用层面，我期望书中能展示一些前沿的研究成果，例如小波神经网络在图像识别、目标检测、异常检测等领域的最新进展，并提供详实的数据和实验结果来证明其有效性。更重要的是，我希望书中能够提供一些关于如何设计、训练和优化小波神经网络的实践指导，帮助读者更好地将其应用于实际问题中。

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这本书的封面设计非常吸引人，深邃的蓝色背景搭配抽象的白色波形图案，立刻就勾起了我对“小波”这个概念的好奇心。拿到手里，纸张的触感温润厚实，散发着淡淡的书香，让人觉得这是一本值得细细品读的学术专著。虽然我并非神经网络领域的专业研究者，但从书名推测，它很可能涵盖了小波理论的数学基础、其在神经网络模型中的构建方法，以及在信号处理、图像分析、模式识别等领域的实际应用案例。我尤其期待书中能够详细阐述小波变换是如何为神经网络带来更强大的特征提取能力，以及如何解决传统神经网络在处理非平稳信号时可能遇到的瓶颈。书中是否会介绍一些经典的小波神经网络模型，例如小波神经网络（WNN）、小波核支持向量机（WSVM）等，并且对它们的优缺点进行深入分析？这些都是我在阅读前非常期待了解的内容。如果书中能包含清晰的图示和实例，来辅助理解复杂的数学公式和算法流程，那就更棒了。总之，这本书给我一种“硬核”但充满潜力的感觉，我迫不及待想翻开第一页，探索小波与神经网络结合的奥秘。

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