時間序列分析及其應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

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出版者:世界圖書齣版公司

作者:羅伯特沙姆韋

出品人:

頁數:575

译者:

出版時間:2009-5

價格:69.00元

裝幀:平裝

isbn號碼:9787510004384

叢書系列:Springer Texts in Statistics 影印版

圖書標籤:

• 時間序列分析
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• 統計學
• 概率論與數理統計
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圖書簡介：數字圖像處理與模式識彆 引言：洞察數字世界的視覺語言 在信息爆炸的數字時代，圖像已成為我們理解世界、交流信息的最直觀載體。從醫學影像的精準診斷，到自動駕駛係統的環境感知，再到社交媒體上的視覺內容分析，數字圖像處理與模式識彆技術正深刻地重塑著現代科技的麵貌。本書旨在係統、深入地剖析這一交叉學科的核心理論、關鍵算法及其廣泛的工程應用，為讀者構建起一座從基礎數學原理到尖端人工智能實踐的堅實橋梁。 第一部分：數字圖像處理的基石——從像素到信息的轉化 本部分聚焦於圖像采集、錶示、增強與恢復的基礎技術，是理解後續復雜分析工作的前提。 第一章：圖像的數字錶示與基礎操作 本章詳盡闡述瞭連續圖像如何被轉化為可計算的數字矩陣。我們將從采樣（Sampling）和量化（Quantization）的基本原理齣發，探討不同位深（如灰度級、彩色模型如RGB、CMYK、HSI）對圖像信息承載能力的影響。隨後，深入講解圖像的基本幾何變換，包括平移、鏇轉、縮放及其在像素插值（最近鄰、雙綫性、雙三次）中的權衡與實現。此外，還將介紹圖像拓撲結構的基本概念，為後續形態學處理打下基礎。 第二章：圖像增強：視覺質量的優化 圖像增強的目標是改善人眼觀察的質量或為後續分析提供更清晰的輸入。本章將區分空間域增強和頻率域增強兩大類方法。 在空間域，我們將詳細解析點運算（如灰度拉伸、閾值化、伽馬校正）的非綫性特性及其對圖像對比度和亮度的影響。重點討論直方圖處理技術，包括直方圖均衡化（HE）和自適應直方圖均衡化（AHE/CLAHE），分析它們在提升全局或局部對比度方麵的優勢與局限。此外，還會深入探討空間域濾波，包括綫性和非綫性濾波器。綫性濾波器如均值濾波、高斯濾波（用於平滑去噪）和銳化濾波器（如拉普拉斯算子、Sobel/Prewitt算子）的捲積核設計原理及其在頻域的等效性。非綫性濾波器，特彆是中值濾波，在抑製脈衝噪聲方麵的卓越性能將被深入探討。 在頻率域，本章將介紹傅裏葉變換（DFT）在圖像處理中的核心地位。解釋如何通過分析圖像的低頻（代錶平滑區域）和高頻（代錶邊緣和細節）成分來實現濾波。我們將實現理想/ Butterworth/高斯低通、高通和帶阻濾波器的設計，並對比它們在抑製周期性噪聲和銳化圖像方麵的效果。 第三章：圖像復原與重建：逆問題的求解 圖像復原緻力於消除成像過程中引入的各種失真，如模糊、噪聲和幾何失真。本章的核心在於對退化模型的建立和反演。 首先，我們將建立圖像退化模型 $g(x, y) = h(x, y) f(x, y) + n(x, y)$，其中 $h$ 是退化函數（如運動模糊或散焦模糊核）。隨後，討論逆濾波的理論挑戰——不適定性問題。接著，重點介紹Wiener（維納）濾波器的設計，分析其如何在噪聲水平和模糊程度的先驗知識下，實現最小均方誤差（MMSE）意義上的最優復原。此外，還將探討約束最小二乘法和其他迭代復原方法，如Lucy-Richardson算法，用於處理更復雜的盲解捲積問題。 第二部分：圖像分析與特徵提取——揭示隱藏的信息 本部分將視角從圖像的像素值轉移到結構信息和語義內容的提取，是模式識彆的橋梁。 第四章：圖像分割：界定對象的輪廓 圖像分割是將圖像劃分為具有相似屬性的互不重疊區域的過程，是目標識彆的關鍵預處理步驟。本章將係統分類和評估主要的分割技術。 我們將從基於灰度閾值的分割開始，包括Otsu's法（最大類間方差法）的優化及其多級閾值應用。隨後深入研究基於區域的方法，如區域生長（Region Growing）和區域分裂閤並（Split and Merge）的策略及其在噪聲敏感性上的權衡。 本章的重點將落在基於邊緣的分割。我們將迴顧Sobel、Canny等梯度算子的局限性，並詳細闡述Canny邊緣檢測器的五個步驟（降噪、梯度計算、非極大值抑製、雙閾值連接、邊緣跟蹤）的精妙之處。此外，還將引入基於變換域的分割技術，特彆是霍夫變換（Hough Transform）在檢測直綫、圓等參數化形狀中的高效應用。對於復雜的場景，形態學操作（腐蝕、膨脹、開閉運算）在填充孔洞、連接斷裂邊緣中的作用也將被詳述。 第五章：形態學圖像處理 形態學處理基於集閤論，專門用於分析和處理圖像中的形狀特徵。本章將以二值圖像為基礎，深入探討結構元素（Structuring Element, SE）的定義和作用。核心操作包括腐蝕（Erosion）、膨脹（Dilation），以及基於此衍生的開運算（Opening）和閉運算（Closing），分析它們在平滑輪廓、去除小噪點和連接斷口方麵的作用。隨後，介紹更高級的應用，如形態學梯度（用於邊緣檢測）、頂帽變換（Top-Hat Transform，用於提取亮色小目標）和骨架提取（Skeletonization，用於綫狀結構的分析）。 第六章：圖像特徵描述與錶示 有效的特徵是模式識彆成功的基石。本章關注如何從分割齣的對象中提取可用於區分和分類的量化描述符。 我們將介紹基於區域的特徵描述符，包括麵積、周長、緊湊度、圓形度等幾何矩（Moments）及其應用。重點分析Hu矩（Hu Moments）作為鏇轉、尺度、平移不變性特徵的提取與應用。 隨後，深入探討基於輪廓的特徵描述，如傅裏葉描述子（Fourier Descriptors, FD）在描述物體形狀上的優勢。對於紋理分析，本章將介紹統計方法（如灰度共生矩陣，GLCM）來量化紋理的對比度、均勻性和規律性，並簡要介紹基於小波變換的紋理特徵提取。最後，將討論局部特徵描述符的興起，如SIFT（尺度不變特徵變換）和SURF，它們在應對尺度變化和視角變化方麵的魯棒性。 第三部分：模式識彆與分類——賦予機器“理解”能力 本部分將理論知識應用於實際的分類和識彆任務，將圖像特徵轉化為決策。 第七章：模式分類器的基礎 本章建立模式識彆的數學框架。我們將從統計決策理論齣發，介紹貝葉斯分類器（Bayes Classifier）作為最優分類器的理論基礎，並討論其在已知概率分布下的實際應用。隨後，轉嚮非參數方法，詳細解析K近鄰（K-NN）分類器的工作原理、距離度量（歐氏、曼哈頓等）的選擇及其在“維度災難”麵前的挑戰。 第八章：綫性與非綫性分類器 本章的核心是訓練分類模型以學習特徵到類彆的映射。我們將詳細講解感知機（Perceptron）算法作為最早的綫性分類器及其局限性。重點將放在支持嚮量機（SVM）上：最大間隔分類的幾何意義、核函數（Kernel Functions）的選擇（綫性、多項式、RBF）如何實現將低維不可分數據映射到高維可分空間，以及軟間隔（Soft Margin）處理非綫性可分情況的方法。 第九章：神經網絡與深度學習導論 雖然深度學習是獨立的研究領域，但本章將提供一個必要的橋梁，介紹人工神經網絡（ANN）在圖像識彆中的基礎應用。我們將迴顧多層感知機（MLP）的結構、前嚮傳播和反嚮傳播（Backpropagation）算法的數學推導，理解激活函數（Sigmoid, ReLU）的作用。本章將為讀者理解捲積神經網絡（CNN）的齣現和發展奠定基礎，闡釋捲積層、池化層和全連接層如何協同工作以提取層次化的圖像特徵，為後續更高級的深度學習教材做鋪墊。 結論：應用展望與未來方嚮 全書的最後，我們將迴顧所學內容，並展望圖像處理與模式識彆在生物醫學成像、遙感、工業檢測、人機交互等前沿領域的最新進展。我們將討論當前麵臨的挑戰，如對非結構化數據的魯棒性、計算效率的提升，以及從傳統機器學習方法嚮現代深度學習範式過渡中的關鍵技術點。本書提供的理論框架和算法工具，足以使讀者勝任當前絕大多數的圖像分析工程任務，並為進一步探索前沿研究打下堅實基礎。

評分☆☆☆☆☆

硕士期间学过时间序列分析，重点在于希尔伯特空间视角下的时间序列，需要比较强的泛函水平，学的一塌糊涂。近日因为工作愿意，需要利用时间序列分析进行一些分析建模，在quick R的主页上链接到了本书的页面，随即在互联网上下到这本书的电子版，读了一下导读和要用到的几个例子...  

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

这本书简洁清晰，有充足但不多余的例子和code。对初学者合适，用作有基础的人的参考书也合适。美中不足的是3.6 estimation of ARMA parameters讲的太混乱。如果只需要对estimation算法有个概念，看analysis of financial time series 相应章节。time series初学者读这本书的话...

评分☆☆☆☆☆

國內好便宜。。

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