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出版者:国防工业出版社

作者:马建仓、牛奕龙、陈海洋

出品人:

页数:281

译者:

出版时间:2006-6

价格:35.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787118045079

丛书系列:

图书标签:

• BSS
• 盲信号处理
• 通信
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• 通信
• 雷达
• 声学
• 图像处理
• 优化算法

《静默的低语：探索声音的隐秘维度》 在这本书中，我们将踏上一段深入探索声音世界奥秘的旅程。声音，这个我们日常生活中无处不在的现象，其背后隐藏着远超我们直观感知的丰富信息。从微弱的呼吸声到宏大的交响乐，从自然的低语到城市的喧嚣，每一个声音都携带着独一无二的“指纹”，蕴含着关于其来源、环境、情绪以及更深层意义的线索。 我们通常认为自己能够清晰地听到并理解周围的声音，但事实上，我们所感知到的只是声音光谱中一小部分经过“过滤”和“解读”后的信息。许多重要的信号，它们的存在形态可能不那么显眼，其携带的信息可能不直接表达，但它们却深刻地影响着我们对世界的认知，甚至引导着我们的行为。本书的目的，正是要揭示这些“静默的低语”，发掘声音中那些被我们忽略的、然而至关重要的隐秘维度。 我们将从声音的物理本质出发，理解声波是如何产生的，它们是如何在介质中传播的，以及不同频率、振幅和相位如何共同塑造我们听到的声音。但这仅仅是起点。真正的挑战在于，如何从看似杂乱无章的声学数据中，提取出有价值的信息。我们将接触到诸如信号的时间域和频率域分析等基本工具，学习如何将声音分解成不同的组成部分，并理解它们各自的特性。 本书将聚焦于声音信号的“解读”过程，也就是如何从原始的声学数据中提取有意义的信息。这意味着我们需要超越简单的“听见”，而进入“理解”的层次。我们将探讨声音的特征提取技术，例如傅里叶变换、小波变换等，这些技术能够帮助我们剖析声音的频率构成、能量分布以及随时间的变化规律。通过这些分析，我们可以辨别出不同的声源，区分不同的声音类型，甚至推断出声音产生的具体环境。 想象一下，仅仅通过分析一段录音，我们能否判断出这段录音是在一个空旷的大厅中录制的，还是在拥挤的街道上？我们能否通过监测设备的运行声音，提前预警其潜在的故障？我们能否从动物的叫声中，解读出它们的情绪状态和生存信息？这些都依赖于我们对声音中隐藏信息的挖掘。 本书将带领读者走进声音信息的“解码”世界。我们会学习如何识别声音中的模式，如何区分信号与噪声，以及如何从复杂的声学环境中分离出特定的目标信号。这将涉及到模式识别、机器学习等领域的一些基础概念，并展示它们是如何应用于声音分析的。例如，通过训练模型来识别特定类型的异常声音，从而实现故障诊断；或者通过分析语音信号的细微变化，来理解说话人的情绪和意图。 我们还将深入探讨声音的“意义”层面。声音不仅仅是物理现象，它更是承载信息的载体。从人类的语言，到动物的交流，再到机械设备的指示，声音都扮演着至关重要的角色。本书将尝试解答：如何从声音信号中提取出更深层次的语义信息？如何理解声音的情感色彩？如何利用声音来增强人机交互的自然性和智能化？ 为了更直观地理解这些概念，我们将引入一些实际的应用案例。例如，在环境监测领域，通过分析风声、雨声、动物叫声等，我们可以了解当地的生态环境状况。在工业生产中，通过监测机器的运行声音，我们可以及时发现设备老化或损坏的迹象，从而避免生产事故。在医疗领域，通过分析病人的呼吸声、心跳声，医生可以辅助诊断疾病。甚至在社会安全领域，通过对环境中声音的分析，可以用于识别异常事件。 本书的另一个重要主题是“盲信号分离”。在现实世界中，我们常常面临着多个声源同时发声的复杂情况。例如，在一个嘈杂的聚会中，我们如何能够清晰地听到某个人的说话声？又例如，在音乐演奏中，我们如何能够分辨出不同乐器的声音？盲信号分离技术就是专门解决这类问题的。它能够在不了解声源信号本身特性以及混合过程的情况下，将混合在一起的信号分解成原始的独立信号。这将是本书中的一个亮点，它展示了如何从看似不可分离的混乱中，提炼出清晰的声音信息。 我们还将触及声音的“感知”和“认知”层面。人类是如何感知声音的？我们的听觉系统是如何工作的？大脑又是如何处理和理解声音信息的？这些问题虽然涉及生物学和心理学，但它们与声音信号的处理和分析息息相关。理解了人耳和大脑的工作机制，我们就能更好地设计出更符合人类听觉习惯的声音处理算法，以及更有效的人机交互界面。 本书不是一本关于声学原理的纯理论教材，而更侧重于声音信号的“处理”和“分析”的应用。我们将尽可能地使用通俗易懂的语言，并辅以图表和实例，来帮助读者理解复杂的概念。我们不会深入到微积分和偏微分方程的细节，而是着重于阐述核心思想和实际应用。 读者将在这本书中了解到，声音的世界远比我们想象的更加广阔和迷人。每一个微小的声响，都可能隐藏着重要的信息。通过掌握本书所介绍的分析方法和技术，你将能够以全新的视角去审视周围的声音环境，去发掘那些被忽略的“静默的低语”，从而更深刻地理解这个充满声音的世界。 本书的阅读对象是所有对声音及其背后隐藏信息感兴趣的读者，无论是对科学技术充满好奇的学生，还是希望拓展自身认知边界的专业人士，亦或是仅仅想对生活中的声音有更深入理解的普通爱好者。我们相信，通过本书的学习，你将能够开启一扇通往声音隐秘维度的大门，发现声音所带来的无限可能。 我们期待与你一同踏上这段声音探索之旅，去倾听那未曾被清晰捕捉的信号，去理解那隐藏在喧嚣之下的秩序，去感受那无处不在的、却又常被忽略的“静默的低语”。

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我研究的领域是生物医学信号，特别是脑电图（EEG）信号的去噪与源定位。因此，我对能够处理高维、非平稳信号的技术非常感兴趣。这本书在理论上覆盖了非常广的范围，从经典的最小二乘到更前沿的稀疏表示方法都有所涉及。然而，我阅读完关于“源分离”的几章后，产生了一个强烈的印象：这本书似乎更侧重于信号在理想或准理想环境下的理论性能分析，而非在真实世界“脏数据”中的表现。例如，在处理实际的EEG数据时，我们经常面临基线漂移、环境噪声混叠以及信号源数量未知等复杂问题。这本书中虽然提到了这些挑战，但提供的解决方案往往是理论上的最优解，而较少提供针对特定工程约束（如实时性要求、计算复杂度限制）的实用性建议或启发式调整方法。我希望看到更多基于实际数据集的案例分析，展示不同算法在面对真实世界复杂性时的优劣权衡。这本书更像是一部关于“什么是可能的”的理论蓝图，而非一本指导我们“如何做到最好”的操作手册。

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这本《盲信号处理》的书，从书名上看，确实挺吸引人的，让人浮想联翩。我刚翻开目录，就被那些深奥的术语给镇住了。什么独立分量分析、非负矩阵分解，听起来就不是那么容易消化的主食。我本来是抱着学习点新技术的想法来的，结果发现这更像是一本大学高年级或者研究生阶段的专业教材。作者的行文风格非常严谨，几乎每一个公式推导都写得密不透风，没有任何偷工减料的意思。对于那些希望快速掌握“拿来即用”技巧的读者来说，这本书可能会显得有些晦涩难懂。它更注重理论基础的夯实，如果你想明白“为什么”这样做，而不是仅仅知道“怎么”做，那么这本书的深度是毋庸置疑的。我特别喜欢其中关于信息论在信号分离中应用的章节，虽然我花了很长时间才真正理解其中的数学逻辑，但一旦豁然开朗，那种感觉就像推开了一扇新世界的大门。不过，对于初学者来说，可能需要配合一些更基础的概率论和线性代数知识才能更好地跟上节奏。总的来说，这是一本需要耐心和毅力去啃的“硬骨头”，但回馈的知识深度绝对值得这份投入。

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坦白说，我买这本书的初衷，是希望能在我的多传感器数据融合项目中找到一些突破性的思路。这本书的封面设计挺简洁的，但内容却如同深海潜水，越往下潜发现的宝藏越多，但同时也越容易迷失方向。我花了周末整整两天时间，试图理解第一章里关于源分离的数学建模，感觉自己像是在跟一个非常聪明的、但表达方式极其学术化的教授对话。这本书的特点是，它几乎没有使用任何花哨的比喻或实例来软化那些复杂的数学概念。每一个定义、每一个定理都是直击核心，冰冷而精确。我感觉作者似乎默认读者已经对相关领域的背景知识有着非常扎实的了解。比如，在讨论到高阶统计量在盲分离中的应用时，作者直接给出了复杂的张量代数表达，看得我一头雾水，不得不停下来，去翻阅我尘封已久的矩阵分析参考书。这本书的价值在于它的“原教旨主义”精神，它不会为了迁就你的理解能力而降低自己的理论高度。如果你是业内资深人士，想回顾或深入研究某个特定算法的数学本质，这本书会是极佳的参考资料；但如果你只是想了解一下这个领域最近有哪些流行的应用，这本书可能就显得有点“老派”和“学术化”了。

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这本书的排版和装帧质量简直是教科书级别的典范，纸张厚实，印刷清晰，即便是那些密集的数学符号看起来也不会让人眼花缭乱。然而，内容上，我必须承认，它对我来说，就像是为另一个领域的人写的。我主要关注的是实际工程中的应用和快速迭代的算法，而这本书似乎将大部分篇幅放在了理论证明和收敛性分析上。我翻阅了好几章，发现大部分内容都在围绕着“存在性”和“唯一性”打转，这对于严谨的学术探讨固然重要，但对于工程实现者而言，我们更关心的是在有限的计算资源下，如何优化参数设置以达到满意的性能指标。书中确实也提到了算法，但往往是理论模型构建之后，对具体代码实现和实际噪声环境下的鲁棒性讨论略显不足。举个例子，书中对某种迭代算法的收敛速度做了详细分析，但对如何处理数据中的奇异点，或者在非高斯噪声模型下如何调整正则化项的权重，着墨不多。所以，它更像是一本奠基石，而非应用手册。我期待看到更多关于现代计算工具（如GPU加速、大规模并行处理）如何优化这些传统算法的讨论，但这在这本书里基本找不到。

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拿到这本《盲信号处理》时，我的期待值其实挺高的，毕竟这个领域应用潜力巨大。阅读体验上，它的章节划分逻辑性很强，从基础的概率模型构建，逐步过渡到各种因式分解方法，再到时间序列的应用，层层递进，结构严谨得像瑞士钟表。但是，我发现这本书的叙事口吻非常“冷峻”。作者似乎完全不担心读者会感到枯燥，直接抛出了大量的数学公式和证明。我个人更偏爱那种带有“故事性”的教材，比如通过某个实际的例子引导出背后的理论，但这本书记载的几乎全是纯粹的数学推导。例如，在讨论独立成分分析（ICA）时，它直接跳到了特征值的分解和优化目标函数的凸性分析，对于那些刚接触ICA的读者来说，中间缺失了太多直观的铺垫。我不得不承认，这本书的深度是毋庸置疑的，它让你明白每一个步骤背后的数学原理都得到了充分的论证。但这种深度是以牺牲可读性和亲和力为代价的。它更适合作为研究生的核心参考书，而不是自学者入门的首选。

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对于早期出现的一本书，还是给了比较好的评价，国内这类书实在太少。不过书不太易读，不如ICA那本书好。

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对于早期出现的一本书，还是给了比较好的评价，国内这类书实在太少。不过书不太易读，不如ICA那本书好。

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对于早期出现的一本书，还是给了比较好的评价，国内这类书实在太少。不过书不太易读，不如ICA那本书好。

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对于早期出现的一本书，还是给了比较好的评价，国内这类书实在太少。不过书不太易读，不如ICA那本书好。