神经网络及其在工程中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:张际先 宓霞 编著

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1996-4-9

价格:12

装帧:

isbn号码:9787111049272

丛书系列:

图书标签:

• 神经网络
• 深度学习
• 机器学习
• 工程应用
• 人工智能
• 模式识别
• 信号处理
• 控制系统
• 优化算法
• 计算智能

数字信号处理：理论基础与现代算法 本书旨在为读者提供一个全面而深入的数字信号处理（DSP）领域导论，重点关注其严谨的数学理论框架以及在当代工程实践中的前沿应用。 本书不仅涵盖了DSP的经典核心概念，更着眼于新兴的算法优化和大规模数据处理技术，旨在培养读者从理论建模到实际系统实现的综合能力。 本书的结构分为四个主要部分，循序渐进地引导读者掌握DSP的精髓。 --- 第一部分：离散时间信号与系统分析（Foundations of Discrete-Time Analysis） 本部分奠定了整个数字信号处理的数学基础。我们首先从连续时间信号的采样理论入手，详细剖析了奈奎斯特-香农采样定理的严格证明及其在实际系统设计中的约束与灵活应用。重点讨论了量化误差和混叠现象的机理与抑制方法，为后续的离散系统分析做好铺垫。 核心内容围绕离散时间信号的表示展开，包括其序列表示、能量与功率的定义。随后，我们深入探讨线性时不变（LTI）离散时间系统的特性。系统的冲激响应（Impulse Response）和系统函数（Transfer Function）作为描述LTI系统的两大支柱，被给予了详尽的阐述。读者将学习如何利用卷积和差分方程来分析系统的因果性、稳定性和频率响应。 本部分的高潮在于对离散时间傅里叶变换（DTFT）的深入理解。DTFT作为连接时域和频域的桥梁，其收敛性、周期性和频谱泄漏问题是分析的重点。在此基础上，我们引入了离散傅里叶变换（DFT），并详细讨论了DFT的性质、其与周期延拓的关系，以及计算DFT的快速算法——快速傅里叶变换（FFT）的原理（特别是蝶形运算和位反转排序）。我们将分析不同FFT算法的计算复杂度、内存需求和适用场景，并提供使用标准库函数进行高效计算的实践指导。 --- 第二部分：数字滤波器设计（Digital Filter Design） 滤波器是DSP应用的核心模块。本部分系统地介绍了设计数字滤波器的理论、方法与实用技巧，涵盖了从基本IIR/FIR结构到高级频率选择性设计的全过程。 无限脉冲响应（IIR）滤波器的设计部分，重点讲解了如何利用连续时间模拟滤波器的原型（如巴特沃斯、切比雪夫和椭圆滤波器）通过双线性变换法或脉冲响应不变法转换为数字滤波器。我们详细比较了不同IIR滤波器在幅频响应上的特性、过渡带陡峭度与通带纹波之间的权衡，并讨论了IIR滤波器在设计中需要注意的量化效应和极限稳定性问题。 有限脉冲响应（FIR）滤波器的设计则侧重于线性相位特性的保证。我们详细阐述了窗函数法（包括矩形窗、汉宁窗、海明窗等）的设计原理，分析了窗函数对主瓣宽度和旁瓣衰减的影响。随后，我们将深入介绍更精确的频率采样法和Parks-McClellan算法（最优等波纹滤波器设计），展示如何通过迭代优化实现滤波器的最佳性能。 在滤波器应用方面，本部分还探讨了多速率信号处理的基础，包括抽取（Downsampling）和插值（Upsampling）的理论，以及如何利用滤波构建的下采样/上采样器来高效处理信号，避免不必要的计算。 --- 第三部分：先进的系统分析与参数估计（Advanced System Analysis and Estimation） 本部分超越了传统的线性时不变系统分析，进入了现代信号处理的高级领域，特别是那些涉及到随机过程和系统辨识的问题。 随机信号处理是现代通信、雷达和控制系统不可或缺的一部分。我们从广义平稳随机过程的定义出发，介绍了其自相关函数、功率谱密度（PSD）的性质，并建立了LTI系统作用于随机信号时的输出统计特性。重点讲解了维纳-霍夫方程及其在最优线性滤波（如维纳滤波器）设计中的应用，用于在噪声中恢复信号或进行最佳预测。 在参数估计方面，本书侧重于谱密度估计。我们对比分析了经典的基于周期图法（直接法）的局限性，进而详细介绍基于模型的谱估计方法。这包括自回归（AR）模型、滑动平均（MA）模型和ARMA模型的建立，以及如何利用Yule-Walker方程求解AR模型的参数，实现高分辨率的谱估计。我们还将讨论多通道谱估计（如空间谱估计的原理基础）。 此外，本部分还引入了卡尔曼滤波（Kalman Filtering）的离散时间版本。卡尔曼滤波器作为最优线性无偏估计器，其递推计算的结构、状态空间模型的建立、以及协方差矩阵的迭代更新过程将被严谨地推导和阐述，展示其在实时状态跟踪和噪声抑制中的强大威力。 --- 第四部分：DSP在现代工程中的实现与挑战（Implementation and Modern Challenges） 最后一部分将理论知识与实际工程应用紧密结合，讨论了数字系统实现中的关键技术和当前面临的挑战。 定点数表示与量化效应： 真实世界的硬件只能处理有限精度的数。本章详细分析了定点数表示的格式（如Q格式），以及在有限字长下，乘法器和加法器引入的量化噪声对滤波器性能的影响。我们将介绍如何进行字长优化和噪声塑形以保证系统性能。 数字系统的结构化实现： 我们讨论了有限脉冲响应（FIR）滤波器和无限脉冲响应（IIR）滤波器在硬件（如FPGA或ASIC）或嵌入式处理器上的具体结构实现，包括直接型、级联型和并联型结构的选择。特别关注运算的并行化和流水线技术在提高实时处理速率方面的应用。 时域/频域算法的效率比较： 在实际应用中，选择时域卷积还是频域乘法（FFT/IFFT）至关重要。本章将通过具体的大卷积计算实例，对比两种方法的计算复杂度、延迟和适用数据块大小，指导读者在不同约束条件下做出最优的算法选择。 嵌入式DSP架构与工具链： 最后，本书概述了现代DSP芯片（如德州仪器、模拟器件）的基本架构特点，例如哈佛结构、MAC（乘累加）单元的优化。并简要介绍了在MATLAB/Simulink环境到C/C++代码生成和硬件部署的整个DSP工具链流程，为有志于系统开发的读者提供实践的桥梁。 --- 本书适合对象： 电子工程、通信工程、自动化、计算机科学等专业的高年级本科生、研究生，以及需要系统掌握数字信号处理理论并应用于实际系统开发的工程师和研究人员。本书要求读者具备扎实的线性代数和复变函数基础。

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我最欣赏这本书的地方在于它的实践导向。作者并没有停留在理论层面，而是非常注重将抽象的理论与实际工程应用紧密结合。他用了很多实际案例来说明神经网络是如何解决现实世界中的问题的，比如在图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域的应用。每个案例都非常具体，包含了问题描述、模型选择、数据准备、训练过程以及最终效果评估等完整步骤。更关键的是，他还在书的附录中提供了一些代码示例，虽然我还没来得及亲自去跑，但光是看代码的结构和注释，我就能感受到作者的良苦用心。这些代码不仅展示了如何实现书中的算法，还提供了一些实用的技巧和注意事项，这对于我这样的工程师来说，简直是福音。这本书让我觉得，学习神经网络不再是纸上谈兵，而是能够真正运用到工作中的实用技能。

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这本书的装帧我真的太喜欢了，封面设计简洁大气，金属质感的书名在灯光下熠熠生辉，拿在手里就有一种沉甸甸的学术分量感。我特别喜欢它那种纸张的触感，柔韧却不失挺括，翻页的时候沙沙作响，感觉像是在翻阅一本陈年的经典著作。而且，它的排版布局也做得相当用心，字体大小适中，行距留白恰到好处，长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。书脊的设计也很牢固，不用担心会轻易散架。更值得一提的是，作者在书的起始部分，用了一种非常引人入胜的叙事方式，仿佛是娓娓道来一个关于技术发展的故事，让我还没深入到具体内容，就已经被深深吸引。他用了好多生动的类比，将一些抽象的概念具象化，比如把神经网络比作人脑的学习过程，又把算法的优化过程比作种子发芽、茁壮成长的过程，这些都非常有助于我这种初学者快速建立起对核心概念的初步认知。我原本以为这种理论性很强的书会很枯燥，但这本书却通过这种富有感染力的语言，打破了我对学术书籍的刻板印象，让我迫不及待地想去探索它内在的奥秘。

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这本书给我的最大惊喜在于它对历史背景的深入挖掘。作者并没有仅仅罗列技术名词和公式，而是花了大篇幅去介绍神经网络思想的起源和演变，从早期的感知机模型，到反向传播算法的诞生，再到深度学习的崛起，每一个重要的里程碑都被他描绘得栩栩如生。他穿插了许多历史人物的故事，那些为这个领域做出杰出贡献的科学家们，他们的坚持、他们的突破，以及他们所经历的困难，都通过作者的笔触变得鲜活起来。这让我明白，任何一项伟大的技术都不是凭空出现的，它背后凝聚了无数人的智慧和汗水。阅读这本书，就像是在进行一场穿越时空的学术之旅，我不仅学到了知识，更感受到了科学研究的魅力和精神。尤其是在讲述某个关键性算法被提出时，作者还引用了当时的学术论文片段，并加以通俗易懂的解读，这对于理解算法的精髓非常有帮助，也让我体会到了学术研究严谨细致的作风。

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这本书的写作风格非常独特，它有一种“知无不言，言无不尽”的坦诚感。作者在讲解一些比较复杂的概念时，不会回避其中的难点，反而会直面问题，并用多种角度去阐释。比如，在介绍某个模型时，他会先提出这个模型存在的局限性，然后一步步分析这些局限性是如何被后续的模型所克服的，从而形成一个清晰的技术演进脉络。他还会毫不吝啬地分享自己的经验和体会，比如在某个实验中遇到的困难，以及他是如何找到解决方案的，这些都让这本书读起来格外有亲切感，仿佛是一位经验丰富的导师在循循善诱。我尤其喜欢他处理“黑箱”问题的方式，他并没有简单地将神经网络描述成一个不可理解的黑箱，而是尝试从不同的理论层面去解释其内部的工作机制，尽管有些地方仍然需要读者反复咀嚼，但这恰恰体现了作者的严谨和对读者的尊重。

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这本书的深度和广度都令人印象深刻。它从最基础的感知机模型讲起，逐步深入到复杂的深度学习架构，涵盖了卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等多种重要的模型类型。每个模型都进行了详细的数学推导和原理阐述，让我对它们的内在机制有了深刻的理解。更难能可贵的是，它并没有止步于介绍现有的技术，而是对未来发展趋势进行了展望，提出了一些开放性的问题和研究方向，这极大地激发了我的思考。我从中看到了这个领域充满活力的创新潜力，也让我对自己的学习方向有了更清晰的认识。这本书的参考文献列表非常详尽，这对于我进一步深入研究相关领域非常有帮助，我可以顺着这些文献的指引，去探索更深层次的学术内容，真正实现知识的滚雪球式增长。

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