自适应滤波算法与实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业

作者:迪尼

出品人:

页数:355

译者:

出版时间:2004-7

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787505399181

丛书系列:国外电子与通信教材系列

图书标签:

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好的，这是一份关于不同主题的图书简介，旨在提供详尽的内容描述，同时避免提及您提到的特定书籍名称或任何AI相关的表述。 --- 图书简介：深度学习在计算机视觉中的前沿进展与应用 主题： 深度学习、计算机视觉、神经网络、图像处理、目标检测、语义分割 目标读者： 计算机视觉工程师、人工智能研究人员、对深度学习在图像分析领域感兴趣的学者、高级软件开发者。 内容概要： 本书系统地梳理了近年来深度学习技术在计算机视觉领域取得的突破性进展，并深入探讨了这些技术从理论基础到实际应用的全景图。我们不仅关注经典的卷积神经网络（CNN）架构，如AlexNet、VGG、ResNet及其变体，更侧重于分析当前最先进模型（如Transformer在视觉领域的应用）的设计哲学、收敛特性和计算效率。 第一部分：基础与理论重塑 本部分为读者奠定坚实的理论基础。我们首先回顾了经典的图像处理技术与信号处理的基本概念，为理解深度网络如何“学习”图像特征做铺垫。随后，重点剖析了深度卷积神经网络（DCNN）的核心构建模块：卷积操作的数学本质、池化层的角色、激活函数（ReLU族、Sigmoid/Tanh的局限性）的选择策略，以及损失函数的优化目标。 特别地，我们详细阐述了现代网络设计中的关键创新，例如残差连接（Residual Connections）如何有效缓解深层网络的梯度消失问题，以及如何利用批量归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）来加速训练过程和提高模型的泛化能力。理论部分强调了可解释性：如何通过梯度可视化（如Grad-CAM）来洞察网络决策过程，这是构建可信赖AI系统的关键一步。 第二部分：核心任务的深度模型实现 本部分聚焦于计算机视觉的三大核心任务，并剖析了对应的主流深度学习框架。 图像分类与特征提取： 探讨了如何设计高效且参数量适中的骨干网络（Backbone Networks）。内容覆盖了从轻量化网络（如MobileNet系列）到高性能网络（如EfficientNet）的设计理念，包括宽度、深度和分辨率的复合缩放策略。我们分析了自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）如何利用海量无标签数据进行预训练，并展示了BYOL、SimCLR等方法在特征表示学习上的优越性。 目标检测的演进： 目标检测经历了从两阶段（R-CNN系列）到单阶段（YOLO、SSD）的范式转变。本书详细对比了这些方法的性能指标（AP、FPS）和适用场景。对于两阶段方法，我们深入解析了区域提议网络（RPN）的机制；对于单阶段方法，则重点分析了如何在追求速度的同时保持高精度的多尺度特征融合策略（如FPN）。近期，基于Transformer的检测器（如DETR）的出现，彻底改变了检测的流水线，本章对此进行了详尽的算法剖析和代码级解读。 语义与实例分割： 分割任务要求像素级别的理解。我们详细介绍了全卷积网络（FCN）的开创性工作，以及U-Net结构在生物医学图像分割中的精妙设计。对于实例分割，Mask R-CNN的框架被分解，特别是掩模分支的引入如何实现对重叠目标的精确分离。此外，我们还讨论了点云数据上的深度学习方法，特别是PointNet和其后续工作在3D重建与感知中的地位。 第三部分：前沿技术与交叉领域 本部分着眼于当前的研究热点和跨学科应用。 生成模型与图像合成： 生成对抗网络（GANs）是近年来最引人注目的技术之一。本书不仅讲解了DCGAN、WGAN、StyleGAN等经典架构的演进，更探讨了它们在超分辨率重建、图像修复（Inpainting）和文本到图像生成（如扩散模型Diffusion Models的前身）中的能力边界。我们剖析了扩散模型（如DDPM）的数学原理，展示了它们在生成质量上超越传统GAN的潜力。 视频理解与时序分析： 视频数据引入了时间维度，这对模型的处理能力提出了更高要求。我们探讨了如何将CNN与循环结构（RNN/LSTM）或时序注意力机制结合，以实现活动识别、动作预测和视频摘要。重点分析了3D卷积网络（C3D）和光流估计在运动理解中的作用。 模型部署与效率优化： 深度学习模型要落地，必须考虑效率。本章讨论了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术。我们提供了在边缘计算设备（如移动端GPU或FPGA）上部署高性能视觉模型的实用指南，包括ONNX格式的转换和TensorRT的优化流程。 实践指南与代码实现： 每一核心算法章节后，均附有基于PyTorch和TensorFlow框架的伪代码和关键代码片段，辅以详细的参数配置说明，确保读者能够快速复现和修改核心模型。本书的最终目标是培养读者独立分析、设计和实现新一代计算机视觉系统的能力。 ---

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这本书简直是打开了我对信号处理世界的一扇新大门，尤其是它对理论的阐述，简直细致入微，简直像是一部教科书的升级版。作者的叙述方式非常注重逻辑的严谨性，从基础概念的建立到复杂算法的推导，每一步都清晰可见，让人读起来不会感到迷茫。尤其让我印象深刻的是它对数学推导过程的详尽说明，很多我之前在其他资料中只是一扫而过的公式，在这本书里得到了充分的展开和解释，让我真正理解了背后的数学原理。读完后，我感觉自己对滤波这个概念的理解上升到了一个新的高度，不再是停留在表面的应用层面，而是深入到了本质。对于任何想扎实打好信号处理基础，尤其是在数字信号处理领域有深厚兴趣的人来说，这本书绝对是不可多得的良师益友。它不仅仅告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”，这种深层次的洞察力是很多同类书籍所不具备的。

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说实话，这本书的篇幅虽然不短，但阅读体验却出乎意料地流畅，这得益于作者在内容组织上的匠心独运。它似乎完美地平衡了理论深度和可读性，既没有为了追求晦涩难懂而堆砌过于深奥的术语，也没有为了迎合初学者而牺牲掉必要的严谨性。每一次翻阅，都像是在进行一次精心策划的探索之旅，从一个清晰的起点出发，逐步深入到复杂的核心机制中。我特别欣赏它在讲解不同算法时所采用的对比分析手法，通过比较不同方法的优缺点和适用场景，极大地拓宽了我的思路，让我能够更灵活地根据实际需求选择合适的工具。这种启发式的教学方法，远比单纯的罗列公式要有效得多，它教会我的是一种解决问题的思维模式，而不是简单的套用模板。

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这本书对于我个人职业发展上的帮助是立竿见影的，我将其视为解决实际工程问题的“工具箱”之一。书中对算法性能的评估标准和实际应用案例的分析，具有极强的指导意义。它没有停留在纯粹的理论推演上，而是将大量的篇幅投入到如何将这些理论转化为可操作的代码和实际系统设计中去。特别是关于收敛速度、稳态误差等关键性能指标的讨论，非常贴合工业界的实际需求，这使得书中的内容不仅仅是纸上谈兵，而是具有很高的工程价值。我尝试着根据书中的描述去搭建一些仿真模型，发现理论与实践的契合度非常高，这极大地增强了我对所学知识的信心。对于那些希望将理论知识转化为实际生产力的工程师来说，这本书的实践指导价值无可替代。

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我必须强调，这本书在图示和案例的选取上，展现了极高的专业水准。很多复杂的概念，往往只需要一张精心设计的图表就能豁然开朗，作者显然在这方面投入了大量精力，确保了视觉信息的传达效率。不像有些书籍那样，充斥着大量模糊不清或者过于简陋的插图，这里的每一个图形似乎都经过了反复的打磨，旨在最清晰地表达其背后的数学或信号流关系。这种对细节的关注，极大地降低了阅读的认知负担，使得我可以更专注于算法的核心逻辑，而不是在努力解读图表上浪费时间。可以说，这套图文并茂的呈现方式，是这本书能够吸引并留住读者的重要因素之一，它让知识的学习过程变得更加愉悦和高效。

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如果要用一个词来概括这本书给我的感受，那就是“系统性”。它构建了一个极其完整的知识体系框架，从最基本的背景铺垫开始，层层递进，直到涵盖当前领域的前沿进展。阅读过程中，我能清晰地感受到作者对整个技术栈的宏观把控能力，每一个章节的安排都像是精心编排的乐章，节奏感把握得恰到好处。更难得的是，它似乎还为读者指明了未来进一步学习的方向，在一些章节的结尾，作者会巧妙地提示相关的拓展领域和未解决的挑战，这对于那些渴望深入研究、不想止步于现有知识的人来说，简直是无价的指引。这本书不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的前辈，为我们铺设了一条通往专业深处的清晰路径。

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应该是讲自适应算法最好的书了。没有废话LMS算法太多，RLS、IIR、子带都讲的挺棒。

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