Detection and Signal Processing

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出版者:Springer (2006年4月28日)
作者:Wilhelmus Jacobus Witteman
出品人:
页数:174 页
译者:
出版时间:2006年04月
价格:282.0
装帧:精装
isbn号码:9783540295990
丛书系列:
图书标签:
  • 信号处理
  • 检测理论
  • 雷达信号处理
  • 通信信号处理
  • 统计信号处理
  • 数字信号处理
  • 信息检测
  • 信号估计
  • 自适应滤波
  • 波束形成
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具体描述

《智慧之光:感官的奥秘与信息的世界》 在这纷繁复杂的世界里,我们无时无刻不在接收、理解和回应着来自四面八方的信息。从最原始的感知到最精密的决策,这背后隐藏着一套精密而优雅的运作机制。本书《智慧之光:感官的奥秘与信息的世界》将带领您深入探索人类及生物体如何通过感官捕捉世界,以及这些原始信号如何被转化为有意义的信息,最终驱动我们的行为和认知。 本书并非聚焦于特定的技术或理论模型,而是从更宏观、更普遍的视角,阐述“如何知道”以及“如何理解”的根本性问题。我们将从生物学的基石出发,解析生命体如何演化出各种精妙的感官器官,它们是如何将物理世界中的能量(如光、声、化学物质)转化为神经信号的。您将了解到眼睛如何捕捉光线并形成视觉,耳朵如何振动传递声音,皮肤如何感知触觉和温度,以及鼻子和舌头如何探知世界的化学风味。我们将深入浅出地剖析这些感官感受器的基本原理,揭示它们在物理和化学层面的工作机制,理解其灵敏度、动态范围以及对不同刺激的响应特性。 然而,感官器官仅仅是信息的起点。真正让这些信号变得有价值的是大脑对其进行的处理和解释。本书将重点探讨信息在大脑中是如何被“加工”的。我们将审视信息流动的路径,从初级感觉区域到更高级的认知中心,了解信息是如何被过滤、整合、增强和转换的。您将接触到诸如感觉适应、注意力机制、模式识别等关键概念,理解大脑如何有效地区分信号与噪声,如何从海量数据中提取出对生存和决策至关重要的信息。 信息的世界远不止于此。我们不仅被动地接收,更主动地去“推断”和“预测”。本书将带您领略信息处理的动态性和主观性。我们将探讨诸如贝叶斯推断、决策理论等如何解释我们如何基于不完整的信息做出判断。您将理解,我们对世界的认知并非是对现实的直接映射,而是大脑不断构建和修正的“模型”,这个模型既受外部刺激的影响,也与我们过往的经验、期待和内在状态息息相关。学习如何理解和评估这些内在模型,对于提升我们的决策质量和适应能力至关重要。 书中还会涉及信息在不同系统间的传播和交互。从个体内部的神经信号传递,到生物体之间的沟通(如声音、气味、姿态),再到更广义的社会信息交流,我们将审视信息如何在不同的载体和媒介中流动,以及其传播过程中可能遇到的失真和损耗。理解这些信息传递的规律,对于优化沟通效率、识别潜在的欺骗或误导,以及构建更有效的协作体系具有深远的意义。 《智慧之光:感官的奥秘与信息的世界》不是一本枯燥的技术手册,而是一次关于我们如何认识世界、理解自身的思想之旅。它将激发您对生命、对认知、对信息的深层思考。无论您是生物学爱好者、心理学探索者,还是对人工智能、数据科学感兴趣的读者,都能从中获得启发,认识到信息处理的普遍性和重要性。通过揭示感官的精妙以及信息流动的奥秘,本书旨在点亮您理解世界和自身智慧的道路。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的价值,不仅在于它所承载的知识量,更在于它所体现出的治学态度。作者对每一个定义、每一个定理都力求精确无误,引用文献的权威性也无可挑剔。我尤其对书中关于“估计误差”的分析印象深刻,它没有回避理论模型与实际系统之间的差距,而是通过引入方差下界的概念,清晰地界定了我们在理想情况下能达到的最好性能,这对于制定实际系统的性能指标至关重要。阅读过程中,我发现自己不仅在学习信号处理的知识,更在学习一种严谨的、注重细节的科学研究方法。这本书的深度足以让博士生进行深入钻研,其清晰度也足以让高年级本科生作为核心教材使用。它不是那种快餐式的科普读物,而是需要静下心来、反复咀嚼才能品出真味的经典之作。它成功地平衡了数学的严密性和工程的可操作性,是一部真正经得起时间考验的力作。

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翻开这本书,我立刻被其独特的叙事风格所吸引,它不像一本冷冰冰的技术手册,更像是一位经验丰富的前辈,带着你一步步走过信号处理的广袤天地。它的切入点非常巧妙,不是一开始就抛出复杂的数学模型,而是从实际问题的痛点出发,比如如何从噪声中准确地提取有用信息。这种“问题导向”的学习路径极大地降低了初学者的入门门槛。我特别喜欢其中对“统计效率”的讨论,作者没有将之视为一个抽象的概念,而是通过对比不同检测器的性能,形象地展示了效率提升带来的实际增益。而且,书中的图示绘制得极其精美,那些二维、三维的概率密度函数图,色彩和标注的运用恰到好处,使原本需要耗费大量精力去想象的空间关系,瞬间变得清晰明了。读这本书的过程,更像是一次与作者的深度对话,他不仅告诉你“是什么”,更重要的是教会你“为什么”如此,这种潜移默化的引导,培养的是一种批判性的思维模式,而不是死记硬背的条目。

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这本书的排版和印刷质量也值得一提,长时间阅读,眼睛不易疲劳,这在技术书籍中是相当重要的细节。内容上,我认为其对“假设检验”部分的处理非常到位,它不仅仅停留在经典的 Neyman-Pearson 准则,还详细探讨了似然比检验在非高斯噪声环境下的局限性,并自然地过渡到更通用的贝叶斯决策框架。这种逻辑上的层层递进,让读者能够清晰地看到理论是如何随着问题复杂性的增加而演化的。我特别欣赏作者在证明过程中对关键引理的详细阐述,往往在那些看似不经意的脚注或附录中,隐藏着对整个理论体系至关重要的“砖石”。这本书没有试图用过于简化的模型来掩盖现实的复杂性,而是直面挑战,并提供系统性的解决方案。对于有一定基础的读者来说,这本书可以作为一本进阶参考书,帮助你把散落在各个角落的知识点串联起来,形成一个完整的知识网络。读完它,你会感觉自己对“信息提取”的理解提升到了一个新的维度。

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这本《Detection and Signal Processing》简直是一场思维的盛宴,内容之详实,结构之严谨,让我这个在信号处理领域摸爬滚打多年的老兵都感到醍醐灌顶。作者似乎有一种魔力,能将那些晦涩难懂的数学公式和复杂的算法,用一种近乎诗意的语言娓娓道来。我尤其欣赏它在贝叶斯推断和卡尔曼滤波章节的处理方式,不同于市面上许多只停留在公式推导的教科书,这本书深入剖析了这些方法背后的物理意义和实际应用场景,例如在雷达系统和通信系统中如何进行最优估计。书中大量的案例分析,每一个都像是精心打磨的艺术品,不仅展示了理论的强大威力,更重要的是,它引导读者去思考“为什么”要用这种方法,而不是简单地“如何”使用。当我合上书本,合上书本,脑海中浮现的不再是一堆冰冷的数字,而是一幅幅清晰的信号流图,每一个决策点都蕴含着深刻的统计学原理。对于任何想从“会用”工具到“精通”理论的研究生或工程师来说,这本书无疑是不可多得的宝藏,它拓展了我对“信息”本质的理解,让我在面对新的、未知的信号问题时,多了一份从容和自信。

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说实话,刚拿到这本书时,我有些犹豫,因为“检测”和“信号处理”往往意味着枯燥的积分和复杂的傅里叶变换,我担心内容会过于学术化,难以消化。然而,这本书展现出的广度和深度,完全超出了我的预期。它对于现代信号处理中的一些新兴领域,如稀疏采样理论和压缩感知的基础思想,也有着恰到好处的引入,虽然不是深入研究,但足以让读者建立起对未来发展方向的基本概念。这种前瞻性视角,是很多老牌教材所缺乏的。更值得称赞的是,作者在讲解随机过程时,运用了大量的类比和生活实例,使得马尔可夫链、平稳性等概念不再是空中楼阁。对我而言,这本书的最大价值在于,它提供了一个坚实的理论框架,使得我未来在面对具体工程问题,比如无线通信中的信道均衡或图像处理中的去噪任务时,能够迅速地定位到最合适的理论工具,而不是盲目地试错。它真正做到了将理论的深度与工程的实用性完美结合。

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