循环平稳信号处理及其应用研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:国防科技

作者:侯静

出品人:

页数:162

译者:

出版时间:2007-7

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787810994163

丛书系列:

图书标签:

• 循环平稳信号处理及其应用研究
• 信号处理
• 循环平稳
• 时频分析
• 自适应滤波
• 通信信号
• 雷达信号
• 生物信号
• 故障诊断
• 机器学习
• 模式识别

好的，这是一份关于《循环平稳信号处理及其应用研究》之外的、详细的图书简介。 --- 书名：先进传感器融合技术与智能决策系统 简介 第一部分：传感器基础与信息获取 本书深入探讨了现代信息获取的核心——先进传感器技术及其在复杂环境下的应用。内容从基础的物理量到电信号的转换原理出发，详细阐述了光学、声学、电磁学、化学传感等主流传感模态的最新进展。重点聚焦于高精度、高可靠性的新型传感器，例如基于MEMS（微机电系统）的惯性传感器、高分辨率的激光雷达（LiDAR）技术、多光谱成像系统，以及环境监测中广泛应用的化学和生物传感器。 书中不仅介绍了各类传感器的结构、工作原理和技术指标，更深入分析了它们在实际工作环境中所面临的挑战，包括噪声抑制、温度漂移补偿、非线性校准等关键工程问题。此外，我们还涵盖了传感器设计中的材料科学进展，如柔性电子材料和纳米材料在提升传感器性能和小型化方面的应用。对于信号采集的动态范围、采样频率和数据量化等基础理论，本书也进行了严谨的论述，为后续的数据处理奠定坚实基础。 第二部分：多源数据融合理论与方法 在信息爆炸的时代，单一传感器的信息往往是不充分或片面的。本书的核心部分集中于多源异构数据的融合技术，旨在构建更全面、更鲁棒的环境感知和状态评估模型。融合技术被系统地划分为三个层次： 1. 低层融合（数据级）： 探讨如何直接合并原始传感器数据，包括时间同步、空间配准以及特征提取的初步融合。重点分析了基于统计模型的融合方法，如卡尔曼滤波（KF）及其扩展（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）在状态估计中的应用。 2. 中层融合（特征级）： 侧重于从不同传感器数据中提取具有信息量的特征，然后对这些特征进行组合与关联。书中详细介绍了机器学习方法在特征选择和降维中的作用，以及如何构建有效的特征空间映射。 3. 高层融合（决策级）： 关注基于高级语义信息或决策结果的融合。这部分涵盖了证据理论（如Dempster-Shafer理论）、模糊逻辑系统以及基于概率图模型（如贝叶斯网络）的决策制定框架。 本书特别强调了信息不确定性的量化与管理。在融合过程中，如何准确评估和传播不同传感器带来的测量误差和模型不确定性，是确保系统可靠性的关键。我们引入了鲁棒统计方法和贝叶斯推断框架来应对数据中的异常值和不确定性。 第三部分：智能决策与系统实现 数据融合的最终目的是支持高效、准确的智能决策。本部分将融合后的信息转化为可执行的策略和行动。 我们探讨了基于深度学习的决策模型。卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在处理时空序列数据和复杂模式识别中的优势被充分挖掘，特别是在自动驾驶、机器人导航和目标跟踪等领域。书中包含了如何设计适应于融合数据的深度学习架构，例如注意力机制（Attention Mechanism）在权重分配中的应用。 此外，强化学习（RL）在动态决策制定中的作用也得到了深入阐述。通过构建合适的状态空间、动作空间和奖励函数，智能系统可以在复杂、未知的环境中学习最优的控制策略。RL在资源调度、路径规划和异常事件响应中的实际案例被详细剖析。 在系统实现层面，本书关注实时性与计算效率。面对高维传感器数据流，我们介绍了高效的算法优化技术，如并行计算（GPU加速）、模型量化与剪枝，以及低延迟的边缘计算部署策略。确保智能决策系统能够在资源受限的平台上实现低延迟响应，是工程实践中的重要课题。 第四部分：应用案例与未来展望 本书通过多个跨学科的应用案例，展示了传感器融合技术在现实世界中的巨大潜力。这些案例涵盖： 自动驾驶与高级辅助驾驶系统（ADAS）： 如何融合视觉、雷达和激光雷达数据实现高精度环境感知和轨迹预测。 工业物联网（IIoT）中的预测性维护： 利用振动、温度、声学传感器融合数据，对关键设备的健康状态进行实时监控和故障预警。 智慧城市与环境监测： 结合气象、交通流量和空气质量传感器数据，进行城市动态态势评估和应急管理。 人机交互与可穿戴设备： 融合生物电信号、运动姿态传感器数据，实现对用户意图的精准识别。 最后，本书对该领域的未来发展趋势进行了展望，包括自适应传感器网络、联邦学习在隐私保护下的数据融合、以及迈向通用人工智能所需的更高级别的认知融合架构。 目标读者： 本书适合于信号处理、控制工程、计算机科学、电子信息工程等领域的本科高年级学生、研究生，以及从事传感器系统开发、数据分析和智能控制的工程师与研究人员。要求读者具备一定的线性代数、概率论和数字信号处理基础知识。 ---

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这本书的价值，我觉得很大程度上体现在它对前沿观点的把握上。在翻阅过程中，我发现它不仅仅局限于教科书上的经典内容，而是巧妙地融入了一些近些年来的研究热点和改进方法。比如，在讨论某类信号分析的局限性时，作者并没有止步于指出问题，而是马上接上了当前学术界正在探索的解决方案，这种前瞻性让人印象深刻。我特别留意了那些关于实际工程应用的章节，作者没有用那种浮于表面的泛泛而谈，而是选择了几个具有代表性的工业场景，详细剖析了理论是如何落地并解决实际难题的。这种从理论到实践的闭环构建，极大地增强了这本书的实用价值。我甚至发现了一些可以作为我未来研究方向的潜在突破口，这表明作者在内容的选择和深度的挖掘上，具有非常敏锐的洞察力，绝对不是简单地将现有资料拼凑起来的产物，而是真正融入了作者个人独立思考和实践经验的结晶。

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这本书的装帧设计挺有意思的，封面上的图案和色彩搭配，给人一种既专业又带点艺术气息的感觉。我注意到纸张的质感不错，拿在手里沉甸甸的，让人感觉内容肯定很扎实。拿到书后，我首先翻阅了目录，发现章节的划分逻辑性很强，从基础理论到具体的应用案例，层层递进，这对于一个想要系统学习这个领域的读者来说非常友好。特别是那些深入探讨核心概念的部分，作者似乎花了很多心思去梳理和解释，力求清晰明了。我试着阅读了其中关于某个特定算法的介绍，发现讲解过程非常细致，不仅给出了数学推导，还配有必要的图示来辅助理解，这对于我这种更偏爱直观感受的读者来说，确实是一个加分项。整体来看，这本书的排版也很舒服，字体大小和行距都比较适中，长时间阅读下来眼睛不容易感到疲劳，这在技术书籍中可不是都能做到的。作者在内容深度和易读性之间找到了一个很好的平衡点，使得即便是初学者也能啃下来，而有一定基础的人也能从中找到新的启发。

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这本书的阅读体验是层层递进、需要投入精力的。它不是那种适合睡前放松随便翻阅的书籍，更像是一份需要静下心来，边读边思考，甚至要准备笔记本和笔去推演的资料。我尝试在通勤路上看，效果并不理想，因为很多数学表达和逻辑推导需要一个稳定的环境来保证思维的连续性。但是，当我在一个安静的下午，泡上一杯咖啡，全身心地投入进去时，那种“豁然开朗”的感觉是其他很多书给不了的。它要求读者主动去参与到知识的构建过程中，而不是被动地接收。这种互动性，虽然提高了阅读门槛，但最终的回报是知识的深度和牢固程度远超预期。可以说，这本书成功地塑造了一种严谨的学术研究氛围，引导读者去模仿这种深入挖掘问题的思维模式。

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这本书的语言风格，怎么说呢，它有一种沉稳而又不失严谨的学究气质。不像有些教材那样干巴巴的公式堆砌，作者在关键地方会穿插一些历史背景或者研究动机的阐述，这让原本可能枯燥的技术点一下子鲜活了起来。举个例子，当他介绍某一种滤波器的发展历程时，那种对技术演变脉络的梳理，让我对这项技术产生的缘由有了更深层次的理解，而不是仅仅停留在“知道如何使用”的层面。我尤其欣赏作者在论证过程中所展现出的那种求真务实的态度，每一个结论的得出都有充分的理论支撑，让人读起来非常信服。不过，对于那些完全没有接触过相关领域的新手来说，前几章的专业术语可能会带来一些挑战，需要读者有一定的耐心去消化。但一旦跨过这个门槛，后面的内容就会像打开了一扇新世界的大门，你会发现作者构建了一个非常自洽和完善的知识体系。这本书更像是一位资深导师在耳边细细为你讲解，而不是冰冷的机器在输出信息。

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从整体结构和内容的广度来看，这本书给我一种非常全面的感觉。它在保持对核心理论精耕细作的同时，也兼顾了各个相关领域的横向联系。比如，在介绍完基础的数学工具后，作者很快会将其应用到不同的信号处理场景中去，这种快速的、多角度的映射，有效地避免了读者陷入单一模型无法自拔的困境。我注意到，作者在引用文献和资料方面也做得非常规范和详尽，每一处关键论断后面都能找到清晰的出处，这极大地增强了这本书的可信度。对于我这样的学习者而言，这意味着我不仅学到了书中的知识，还获得了一份宝贵的“进阶阅读地图”，知道接下来可以去深入探究哪些更细分的专业文献。这本书的价值在于，它不仅教会了我们“怎么做”，更重要的是，它展示了“为什么这么做”，以及“未来还可以怎么做”，其知识的密度和信息量是相当惊人的。

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