具体描述
将高阶统计量理论用于水下目标动态谱特征提取与增强，是一种处于探索中的时频域分析方法。本书首次对基于高阶统计量的水下运动目标动态谱特征提取与增强问题进行了较为系统的论述，包括给出水下运动目标动态线谱的高阶累积量表征方法、高阶统计量计算优化的理论与算法，水下运动目标动态谱特征提取与增强理论、算法及快速算法，水下运动目标辐射噪声的多谱特征提取理论与算法，基于级联自适应滤波的动态谱特征增强原理及进行详尽的仿真实验结果分析等。 本书读者对象为在各种科学研究、工程技术领域中从事信息处理的科技工作者，也可作为高等院校各相关专业的研究生的参考书。
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用户评价
这本书的封面设计相当朴素，没有花哨的图片或引人注目的字体，正如其书名所暗示的那样，它似乎更专注于内容的深度而非表面的吸引力。我仔细阅读了目录，发现它涵盖了从高阶统计量的基本原理到具体的应用技术，内容非常详实。例如，书中关于“高阶累积量”的章节，详细介绍了三阶、四阶累积量的定义、计算方法及其在非高斯信号检测中的优势。我之前对信号处理的理解主要停留在傅里叶变换等工具上，对于如何处理非高斯信号一直感到力不从心。这本书提供了一个全新的思路，让我意识到利用高阶累积量可以有效地提取信号的相位信息，克服传统方法在处理某些复杂信号时遇到的困难。特别是在通信领域，信号往往会受到各种非线性失真和噪声的影响，这些因素常常导致信号的统计特性偏离高斯分布。这时，高阶统计量的重要性就凸显出来了。书中通过对高阶累积量在盲均衡、信道估计等方面的应用进行了深入剖析，并给出了一些具体的算法示例。我尤其关注了书中关于“四阶统计量在图像去噪中的应用”的部分。一直以来，图像去噪都是计算机视觉领域的一个重要研究方向，传统的去噪算法往往会损失图像的细节，导致去噪后的图像模糊不清。这本书提出的基于四阶统计量的去噪方法，似乎能够更好地保留图像的边缘和纹理信息，这对于需要高精度图像处理的应用场景，比如医学影像分析或者安防监控，具有非常重要的意义。作者在这一章节中，不仅解释了四阶统计量如何捕捉图像的非线性结构信息，还详细阐述了相关的算法流程和实验结果，让我对这种新型去噪技术的潜力和可行性有了更直观的认识。我对书中进一步的章节充满了期待，特别是关于它在机器学习和模式识别中的潜在应用，我希望能从中找到更多关于如何利用高阶统计量来提升模型性能的线索。
评分这本书的名字，乍一看就带着一股浓厚的学术气息，让我想起大学时代那些堆满了公式和理论的课本。“基于高阶统计量的信息处理技术”，光是这几个字，就足够让一些读者望而却步，也足以吸引那些对信息科学底层逻辑充满好奇，渴望深入挖掘数据背后隐藏规律的求知者。我承认，我属于后者。拿到这本书的那一刻，内心是既期待又有些忐忑的。期待的是，它或许能为我解答那些困扰已久的技术难题，提供一种全新的视角去看待海量数据；忐忑的是，我担心它过于晦涩难懂，超出我目前的知识储备。然而，当我翻开第一页，看到作者严谨的论述和清晰的条理时，我的疑虑便消散了大半。这本书并没有一开始就抛出复杂的数学模型，而是循序渐进地引导读者进入高阶统计量的世界。它从基础概念入手，解释了什么是高阶统计量，它们与传统的一阶、二阶统计量有何本质区别，以及为什么在高阶统计量中蕴含着更丰富、更深层的信息。这一点对于我这种并非统计学专业出身的读者来说至关重要。我一直觉得，理解一个概念的“为什么”比单纯记住它的“是什么”更有意义，这本书恰恰满足了我的这一需求。作者通过生动的例子，将抽象的统计概念具象化，例如，在解释三阶统计量（偏度）时，他用了一个关于股票市场收益率分布的例子，说明了仅仅知道平均收益率和波动率是不足以全面了解市场风险的，还需要考虑收益率分布的非对称性，也就是偏度。这种贴近实际应用的讲解方式，让我茅塞顿开，也让我对高阶统计量在风险评估、信号检测等领域的应用充满了遐想。我迫不及待地想知道，这本书会如何进一步将这些理论应用于信息处理的各个方面，比如在图像识别、自然语言处理、通信系统等方面，高阶统计量能扮演怎样的角色，又会带来哪些突破性的进展。这本书，无疑为我打开了一扇通往信息科学更深层理解的大门，我期待着在这趟旅程中不断收获惊喜。
评分老实说，拿起这本书的初衷，很大程度上是因为我最近在从事一个关于大数据异常检测的项目。我们遇到的问题是，传统的基于均值和方差的异常检测方法，在面对一些“隐蔽”的异常时，显得力不从心。数据中的异常模式可能并不体现在均值的偏移上，而是体现在数据分布的形状上，比如出现了极端值，或者数据关联性发生了微妙的变化。这时，一阶和二阶统计量就显得不够用了。而“高阶统计量”这个词，立刻吸引了我的注意力，因为它听起来就比传统的统计量更能捕捉数据的复杂性。阅读这本书的感受，就像是进入了一个数据分析的全新维度。作者在解释“高阶统计量”时，并没有止步于理论的描述，而是花了大量的篇幅去阐述其在信息处理中的实际意义。我最感兴趣的章节是关于“基于信息熵的高阶统计量分析”。信息熵是衡量信息不确定性的度量，而书中将其与高阶统计量结合，提供了一种从信息论的角度去理解和量化数据复杂性的新方法。这让我联想到，在信息安全领域，如何检测恶意流量或者网络攻击，往往需要识别那些行为模式与正常流量有显著差异的数据包。传统的流量分析可能侧重于包的大小、频率等，但这本书提供了一个更深层次的视角，通过分析流量数据的统计特性，尤其是其高阶统计特性，来捕捉那些隐藏在海量数据中的异常模式。我特别留意了书中关于“条件高阶统计量”的讨论，这似乎能帮助我们理解在特定条件下，数据的统计行为会发生怎样的变化，这对于构建更鲁棒的异常检测模型非常有启发。我非常期待书中后续的章节，希望能看到更多关于如何将这些理论转化为实际的异常检测算法，并且有具体的案例分析，来验证这些方法的有效性。
评分作为一名在图像处理和计算机视觉领域工作的研究者，我一直致力于寻找更有效的方式来理解和分析图像数据。传统的图像处理方法，如基于灰度直方图、梯度信息等，虽然在某些应用中表现良好，但在处理复杂纹理、精细结构以及图像的非线性形变时，常常显得力不从心。我一直在寻找一种能够更全面地捕捉图像的统计信息，特别是那些隐藏在像素之间的高阶关联信息的方法。“高阶统计量”这个概念，立刻引起了我的兴趣，因为它暗示着能够从更深层次去理解图像的本质。我欣喜地发现，这本书将高阶统计量引入了信息处理的范畴，并提供了详尽的论述。我特别关注了书中关于“高阶统计量在图像纹理分析中的应用”的章节。我一直觉得，图像的纹理是其重要的视觉特征，而纹理的生成过程往往是非线性的，传统的二阶统计量（如自协方差）可能难以完全捕捉这些复杂性。书中提出的基于三阶、四阶累积量等高阶统计量来分析图像纹理的方法，让我耳目一新。我期待着书中能有更多的细节，例如，如何将这些高阶统计量应用于纹理分类、图像检索等具体任务，以及相关的算法实现和性能评估。此外，书中关于“高阶统计量在图像去噪和增强中的作用”的讨论，也让我看到了新的可能性。我一直认为，许多图像增强技术，本质上是在改变图像的统计特性。而利用高阶统计量，或许能够更智能、更精确地进行图像的优化，从而获得更自然、更逼真的视觉效果。这本书，无疑为我提供了新的研究思路和技术工具，我迫不及待地想深入学习和探索。
评分在当今信息爆炸的时代，如何高效、准确地从海量数据中提取有用的信息，成为了一个核心的挑战。我在一家数据分析公司工作，业务范围非常广泛，从市场调研到用户行为分析，再到产品性能评估，都离不开对数据的深入挖掘。我一直觉得，传统的统计分析方法，虽然经典且基础，但在面对日益复杂和海量的数据时，其能力是有限的。我一直在寻找能够帮助我洞察数据更深层规律的方法，而“高阶统计量”这个概念，正符合我的需求。我欣喜地发现，这本书系统地介绍了高阶统计量在信息处理中的应用。我特别关注了书中关于“高阶统计量在降维和特征选择中的应用”的章节。我一直认为，高维数据是数据分析中的一个巨大障碍，它不仅增加了计算复杂度，还可能导致“维度灾难”。而高阶统计量，由于其能够捕捉数据中的非线性结构，或许能够提供比传统线性降维方法（如PCA）更有效的特征提取方式，从而实现更高效的降维和特征选择。我期待着书中能有更具体的算法介绍，例如，如何利用高阶统计量来构建非线性降维映射，或者如何根据高阶统计量的特性来评估特征的重要性。此外，书中关于“高阶统计量在数据可视化中的作用”的讨论，也让我产生了浓厚的兴趣。如何将高维、复杂的数据以直观的方式呈现给用户，一直是一个难题。而如果能够利用高阶统计量来揭示数据的内在结构，或许能够帮助我们设计出更具洞察力的数据可视化方案。这本书，为我提供了理解和处理复杂数据的新视角和新工具。
评分我是一名在人工智能领域从事研究的学者，尤其关注深度学习模型的解释性和鲁棒性。目前，许多深度学习模型，尤其是卷积神经网络，在处理图像和语音等数据时表现出色，但其内部机制往往像一个“黑箱”，难以理解其决策过程。我一直在寻找一种能够帮助我理解模型内部工作原理，并提升模型鲁棒性的方法。“高阶统计量”这个概念，在我看来，似乎能为我提供一种全新的视角。我欣喜地发现，这本书深入探讨了高阶统计量在信息处理中的应用，而不仅仅停留在理论层面。书中关于“高阶统计量在特征提取中的作用”的章节，让我眼前一亮。我一直在思考，如何从原始数据中提取出更具信息量的特征，以供深度学习模型使用。而高阶统计量，由于其能够捕捉数据分布的非线性结构和高阶相关性，恰恰能够提供比传统低阶统计量更丰富的特征信息。例如，书中关于“三阶统计量在图像纹理特征提取中的应用”的论述，让我联想到，纹理是图像的重要组成部分，而纹理的生成过程往往是非线性的，因此利用三阶统计量或许能够更有效地刻画图像的纹理特征。此外，书中对“高阶统计量与信息论的结合”的探讨，也为我提供了新的思路。信息论中的概念，如互信息，可以用来衡量变量之间的依赖性。而将高阶统计量与信息论相结合，或许能够帮助我们更精确地量化模型不同层级之间传递的信息，从而更好地理解模型的学习过程。我非常期待书中后续章节，希望能看到更多关于如何将高阶统计量应用于提升深度学习模型的鲁棒性，例如，在对抗性攻击下，基于高阶统计量的特征是否能提供更稳定的表示。
评分作为一名学生，我对信息科学领域的前沿技术充满了好奇。我一直在寻找能够帮助我深入理解数据背后隐藏规律的书籍，而“基于高阶统计量的信息处理技术”，这个书名就吸引了我的目光。我被其所蕴含的深度和广度所吸引，渴望能够通过这本书，对信息处理的底层原理有更清晰的认识。我仔细阅读了这本书的目录，发现它从基础概念出发，逐步深入到各种具体的应用技术。我特别关注了书中关于“高阶统计量在模式识别中的应用”的章节。我一直认为，模式识别是人工智能的核心任务之一，而识别的关键在于如何从数据中提取出能够区分不同模式的特征。传统的模式识别方法，往往依赖于二阶统计量，例如协方差矩阵。然而，许多复杂的模式，其区分性可能更多地体现在数据的非线性结构和高阶关联性上。这本书提出的基于高阶统计量的方法，似乎能够为我们提供更强大的工具来捕捉这些细微的差别。我期待着书中能够有更具体的算法示例，例如，如何利用高阶统计量来构建更具区分度的分类器，或者如何利用高阶统计量来提升人脸识别、语音识别等应用的准确性。此外，书中关于“高阶统计量与信息融合的结合”的讨论，也让我对未来的研究方向有了新的思考。信息融合是将来自不同源的信息进行整合，以获得更全面、更准确的认识。而如果能够利用高阶统计量来捕捉不同信息源之间的复杂关联，或许能够实现更有效的信息融合。这本书，为我打开了一扇通往信息科学更深层理解的大门，我期待着在未来的学习中，能够不断地从中汲取知识和灵感。
评分我是一名从事信号分析和处理的工程师，工作内容涉及各种类型的信号，从音频、振动到更抽象的科研数据。长久以来，我主要依赖于傅里叶变换、功率谱密度等工具来分析信号。这些工具对于识别信号的频率成分、能量分布非常有效，但对于那些非线性、非高斯、或者具有复杂相关性的信号，其分析能力就显得捉襟见肘了。我一直在寻找一种能够突破这些局限性的方法，能够更全面地揭示信号的深层结构和信息。“基于高阶统计量的信息处理技术”，这个书名本身就透露出一种强大的潜力。我仔细研读了目录，发现书中对“高阶累积量”的介绍非常详尽。我之前对累积量的概念有所了解，但对其在实际信号处理中的广泛应用了解不多。这本书详细阐述了如何利用高阶累积量来识别非高斯信号，并克服传统方法在信噪比低下的情况下的局限性。我尤其关注了书中关于“高阶统计量在信号分类和识别中的应用”的章节。我一直觉得，信号的“身份”往往隐藏在其统计特性之中，而高阶统计量似乎能够捕捉到比低阶统计量更具区分度的信息。例如，不同类型的振动信号，其能量分布可能相似，但其高阶的非线性关联性却可能截然不同。这本书提供的理论基础和技术方法，让我看到了利用高阶统计量来开发更智能、更鲁棒的信号分类系统的可能性。我非常期待书中能有更多关于具体算法的实现细节，以及在不同类型信号上的应用案例，来验证这些理论的有效性。
评分最近几年，随着互联网的发展，数据量呈现爆炸式增长，如何从海量数据中挖掘有价值的信息，成为了一个重要的挑战。我在一个金融科技公司工作，主要负责风险管理和反欺报项目。我们经常面临着数据维度高、噪声大、异常模式隐蔽等问题。传统的统计方法，如均值、方差等，在处理这些复杂数据时，往往显得力不从心。因此，我一直在寻找一种能够更深入地理解数据本质，更有效地识别异常的方法。“高阶统计量”这个概念，正是基于这样的需求而出现的。翻开这本书，我被其严谨的逻辑和丰富的案例深深吸引。书中关于“高阶统计量在非高斯数据分析中的优势”的章节，让我对传统统计方法的局限性有了更深刻的认识。我一直觉得，很多现实世界的数据，其分布都不是完美的正态分布，而是存在各种非线性和不对称性。而高阶统计量，恰恰能够捕捉这些非正态分布的特性。例如，书中在解释“峰度”时，用了一个生动的例子，说明了峰度如何反映数据的“尖峭”程度，这对于识别那些可能预示着市场剧烈波动的极端值事件非常有帮助。我特别关注了书中关于“高阶统计量在金融时间序列异常检测中的应用”的讨论。金融市场数据的时序性和复杂性，使得传统的统计方法难以捕捉其内在的规律。而利用高阶统计量，例如协方差的更高阶形式，或者累积量，或许能够发现一些更细微的，但却预示着潜在风险的模式。我对书中后续章节中关于具体的算法实现和实证研究充满期待，希望能从中找到切实可行的解决方案，提升我们在金融风险管理方面的能力。
评分作为一名在通信领域摸爬滚打多年的工程师，我深切体会到传统信号处理方法在应对复杂信道环境时的局限性。尤其是在无线通信中，信号传播会受到多径效应、衰落、干扰等多种因素的影响，导致信道呈现出高度的非线性、非高斯性。以往我们更多依赖于基于高斯假设的信号模型，但在实际应用中，这种假设往往与现实情况相去甚远。这本书的出现，无疑为我们提供了一种全新的解决思路。“基于高阶统计量的信息处理技术”，光是这个书名，就足以让我眼前一亮。翻开书中关于“高阶统计量在非高斯信道估计中的应用”的章节，我仿佛找到了失散多年的宝藏。书中详细介绍了如何利用高阶累积量来估计信道的参数，特别是那些在低阶统计量中难以提取的相位信息。这对于解决多径效应引起的符号间干扰、提高信道估计的准确性具有至关重要的意义。我特别关注了书中关于“瞬时高阶统计量”的分析，这似乎能够帮助我们更好地理解信道随时间的变化特性，从而实现更动态、更鲁棒的信道跟踪。此外，书中关于“高阶统计量在信号检测中的应用”的讨论，也让我受益匪浅。在复杂环境下，准确地检测目标信号是一项艰巨的任务。利用高阶统计量，可以构建更具区分度的判别函数，从而提高信号检测的成功率。我期待着书中能有更多关于具体算法的实现细节和性能评估，例如，如何在高维数据中高效地计算高阶统计量，以及如何在实际通信系统中部署这些技术。这本书，无疑为通信信号处理领域的研究和工程实践打开了新的大门。
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