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出版者:中国水利水电

作者:郑晓飞

出品人:

页数:212

译者:

出版时间:2004-1-1

价格:20.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787508418070

丛书系列:

图书标签:

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电子信息技术前沿探索：从基础理论到新兴应用 本书旨在为电子信息技术领域的学习者和实践者提供一个全面、深入的知识框架，重点聚焦于该领域近年来取得的重大突破、核心技术原理的深度剖析以及面向未来应用的实践指导。全书结构严谨，内容涵盖了从经典理论的现代化解读到尖端技术的最新进展，力求构建一座连接基础知识与前沿应用的坚实桥梁。 第一部分：信息论与信号处理的基石重塑 本部分着重于对信息论和信号处理这两大电子信息技术核心基石进行再审视与深化。我们不再满足于对香农理论的简单复述，而是将其置于现代通信和数据压缩的复杂背景下进行考察。 1. 现代信息论的非线性视角： 深入探讨了在受限信道、量子信息环境下的信道容量极限。重点解析了低密度奇偶校验码（LDPC）和Turbo码在接近香农极限性能时的设计哲学与迭代解码算法的收敛性分析。特别关注了面向物联网（IoT）和能源效率优化的信息论模型，例如基于能量消耗的传输速率评估。此外，书中详尽阐述了信息论在安全传输中的应用，包括差分隐私（Differential Privacy）的数学基础，以及如何量化信息泄露的风险。 2. 高级信号处理技术与多维分析： 本章摒弃了传统的时域、频域分析的局限性，转向更复杂的多尺度、多分辨率的信号表征方法。详细介绍了小波变换（Wavelet Transform）在非平稳信号分析中的精确应用，包括Contourlet和Shearlet变换在图像去噪和特征提取中的优势。在雷达信号处理方面，我们深入研究了合成孔径雷达（SAR）的运动补偿技术，以及基于稀疏重构的超分辨率成像算法，如压缩感知（Compressed Sensing, CS）在雷达系统中的实际部署挑战与优化策略。对于音频信号，引入了基于深度学习的声源分离技术，并探讨了其在复杂混响环境下的鲁棒性问题。 第二部分：嵌入式系统与实时计算的深度优化 本部分聚焦于高性能、低功耗嵌入式系统的设计与实现，这是所有智能设备和边缘计算平台的核心。我们强调从硬件架构到软件优化的全栈式理解。 3. 异构计算架构与能效比设计： 系统性地介绍了现代嵌入式处理器架构的演进，包括多核ARM Cortex-A/R系列、DSP内核以及FPGA与ASIC的协同工作模式。重点剖析了异构计算模型下的任务调度策略，特别是如何利用硬件描述语言（HDL）设计定制化的加速单元（Accelerator）。书中详细对比了基于指令集并行（ILP）和数据并行（DLP）的优化手段，并通过实际案例展示了如何通过功耗门控（Power Gating）和动态电压/频率调整（DVFS）技术，实现特定应用场景下的最优能效比。 4. 实时操作系统（RTOS）的高级特性与验证： 超越对基本任务调度的介绍，本章深入探讨了硬实时系统的设计难点。内容涵盖了资源竞争下的优先级继承协议（Priority Inheritance Protocol）和优先级天花板协议（Priority Ceiling Protocol）的适用场景与性能权衡。对于系统验证，我们详细介绍了基于模型的测试（Model-Based Testing）方法，以及如何利用形式化方法（Formal Methods）对关键任务的时序约束进行数学证明，确保系统的确定性和安全性。此外，还分析了微内核和宏内核RTOS在安全隔离和系统开销方面的差异。 第三部分：现代通信系统的演进与网络智能化 本部分关注5G/6G网络的核心技术，以及如何利用人工智能技术增强通信基础设施的智能性与自适应能力。 5. 物理层革新：大规模MIMO与毫米波技术： 深入解析了大规模多输入多输出（Massive MIMO）系统的信道估计、波束赋形（Beamforming）的复杂算法。书中详细展示了二维波束赋形的优化目标函数及其求解方法，并结合实际部署中的互耦效应进行了修正。在毫米波通信方面，着重讨论了大规模相控阵天线的设计挑战、路径损耗补偿机制，以及如何应对高动态环境下的快速跟踪问题。对超密集异构网络（UDN）的干扰协调机制进行了深入分析。 6. 软件定义网络（SDN）与网络功能虚拟化（NFV）的实践深化： 本章着眼于如何利用SDN/NFV实现网络的弹性与敏捷性。详细阐述了OpenFlow协议的局限性及其在实际部署中的扩展方案。内容涉及控制平面与数据平面的解耦机制，以及如何利用网络切片（Network Slicing）技术为不同服务质量（QoS）需求提供隔离保证。书中还引入了基于强化学习的流量工程（Traffic Engineering），探讨AI代理如何自主优化网络拓扑和路由策略，以应对突发流量冲击。 第四部分：人工智能在电子系统中的落地应用 本部分是全书的前沿聚焦，探讨了如何将复杂的AI模型高效地部署到资源受限的电子设备中。 7. 边缘智能与模型压缩技术： 详细介绍了深度学习模型在边缘侧部署所面临的计算、存储和功耗瓶颈。系统性地梳理了模型量化（Quantization，从8位到二值化）、剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等核心压缩技术。书中通过具体的卷积神经网络（CNN）实例，对比了不同压缩技术对模型精度和推理速度的影响曲线。特别强调了针对特定硬件（如神经处理单元 NPU）的定制化模型结构设计，以最大化硬件利用率。 8. 可靠性与可解释性：迈向可信赖的AI系统： 随着AI系统在关键领域（如自动驾驶、医疗诊断）的应用加深，其可靠性和可解释性成为新的技术高地。本章深入探讨了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的生成原理及其防御机制，包括梯度掩模和输入扰动检测。在可解释性方面，详细介绍了LIME和SHAP等局部解释方法的数学原理，并讨论了如何将这些解释工具集成到嵌入式系统的调试流程中，以确保决策过程的透明度。 本书特色： 全书的编写风格注重工程实践与理论深度的平衡。每章末尾均附有“高级研讨题”与“未来趋势展望”，引导读者从工程应用的角度反思底层原理。书中大量采用了图表化、伪代码化的描述，确保复杂算法的理解直观易懂，是电子信息专业高年级学生、研究生以及一线工程师进行系统性知识更新的理想参考资料。本书的全部内容都集中于电子信息技术的核心理论、先进算法和系统实现，不涉及任何关于教育方法论、考试技巧或特定学习资源的讨论。

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