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出版者:Butterworth-Heinemann

作者:Kehtarnavaz, Nasser

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2004-7

价格:$ 79.04

装帧:Pap

isbn号码:9780750678308

丛书系列:

图书标签:

• 数字信号处理
• 实时处理
• DSP
• 算法
• 通信
• 控制系统
• MATLAB
• 滤波器
• FFT
• 嵌入式系统

《信号处理的未来：从理论到应用的深度探索》 书籍简介 本书旨在为广大信号处理领域的专业人士、研究人员以及高年级本科生和研究生提供一份前沿且深入的参考指南，聚焦于超越传统实时处理范畴的、面向未来需求的复杂信号分析、建模与应用。我们着重探讨了在数据爆炸时代背景下，如何应对海量、高维度、非平稳信号的挑战，并构建更具鲁棒性、适应性和智能化水平的信号处理系统。 本书的结构围绕三个核心支柱构建：高级信号表示与建模、非线性与非平稳信号分析、面向复杂系统的智能信号处理。我们摒弃了对基础傅里叶分析或标准离散时间系统等基础概念的冗余叙述，直接切入当前研究热点与工程瓶颈。 第一部分：高级信号表示与建模的革新 本部分深入探讨了超越传统时域、频域表示方法的全新信号描述工具，这些工具对于处理具有复杂结构和内在依赖性的数据至关重要。 1. 稀疏表示与压缩感知（Compressed Sensing, CS）的工程实践 我们将详细剖析稀疏性在现代信号处理中的核心地位。内容涵盖从理论基础到实际应用的完整路径：构建合适的字典（Dictionary Learning），包括K-SVD、MOD等算法的深入解析；理解传感矩阵的设计原则（如RIP条件）及其在欠定系统中的应用；重点讨论迭代重构算法的优化，如梯度下降法、Bregman迭代方法（如OMP、ISTA、FISTA），并对比它们在计算复杂度与重构精度上的权衡。特别地，我们引入了基于深度学习的CS解码器设计，探讨如何利用神经网络结构隐式学习底层信号分布，实现更快速、更准确的信号恢复。 2. 拓扑数据分析（Topological Data Analysis, TDA）在信号结构刻画中的应用 传统的数学工具往往难以捕捉信号数据中的“形状”和“连通性”。本章引入TDA的概念，特别是持续同调（Persistent Homology）。我们将讲解如何将高维信号嵌入到拓扑空间中，并利用Betti数、持久性图等拓扑不变量来刻画信号的内在几何结构。这些工具在分析复杂网络中的同步性、生物医学信号中的疾病模式识别以及材料科学中的缺陷检测方面展现出巨大的潜力。 3. 深度生成模型在信号合成与去噪中的角色 本书讨论了如何利用深度学习中的生成模型来学习真实信号的潜在分布。内容涵盖变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）在信号生成任务中的应用，例如合成高度逼真的语音、雷达回波或遥感图像数据，用于数据增强和系统仿真。更进一步，我们探讨了如何利用这些模型进行先进的“结构化去噪”，即不仅去除随机噪声，还能修复因信号传输或采集过程导致的结构性失真。 第二部分：非线性与非平稳信号的深入洞察 面对自然界和工程系统中普遍存在的非线性动力学行为以及时变特性，本部分提供了处理这些复杂信号的先进数学工具。 4. 经验模态分解（EMD）及其高阶衍生方法的精确化 我们对经验模态分解（EMD）及其改进版（如EEMD、CEEMDAN）进行系统梳理，强调其在自适应分解复杂非平稳信号方面的优势。重点讨论如何解决模态混叠问题（Mode-Mixing），以及如何利用希尔伯特-黄变换（HHT）对分解出的本征模态函数（IMF）进行精确的瞬时频率和包络分析，这在地震学和结构健康监测中至关重要。 5. 高阶统计量与非高斯信号处理 本章深入研究了信号中的高阶非高斯性。内容包括如何有效估计三阶累积量（Skewness）和四阶累积量（Kurtosis），并解释了它们在盲源分离（Blind Source Separation, BSS）中的应用，特别是如何利用第三阶矩来区分源信号。此外，我们讨论了基于非线性映射的HOS（High-Order Statistics）方法在检测脉冲噪声、调制信号分类以及时间序列预测中的优势。 6. 分形信号分析与长程依赖性 对于许多自然现象（如金融时间序列、网络流量），信号表现出长程相关性和自相似性。本书详细介绍了分形维数、赫斯特指数（Hurst Exponent）的估计方法（如R/S分析、Waverlet方差法），以及如何利用分数布朗运动（fBm）和分数随机游走（fARIMA）模型对这类信号进行精确建模和预测。 第三部分：面向复杂系统的智能信号处理架构 本部分将信号处理理论与先进的计算范式相结合，探索构建下一代自适应、低延迟、高能效的智能信号处理系统的路径。 7. 异构计算环境下的信号处理加速 随着对性能需求的提升，信号处理算法不再局限于传统CPU。本章重点讨论如何优化算法以适应现代异构计算架构。内容包括：GPU上的并行化策略（如CUDA/OpenCL），向量化指令集（如AVX-512）的应用，以及针对特定任务（如快速卷积、矩阵乘法）的底层库优化技巧。我们探讨了如何平衡并行粒度和内存访问延迟，以实现高效的数据流处理。 8. 联邦学习与分布式信号处理的隐私保护 在物联网（IoT）和边缘计算场景中，数据隐私和分布式决策成为关键挑战。本章介绍联邦学习（Federated Learning）框架在分布式传感器网络中的信号处理应用，例如分布式模式识别、联合信道估计。核心讨论在于如何设计隐私保护机制（如差分隐私），确保在不共享原始数据的情况下，模型仍能有效聚合知识，完成全局的信号估计或分类任务。 9. 物理层信息论与信号的认知处理 本章将信号处理的视角提升到信息论的层面，特别是针对认知无线电和智能通信系统。我们探讨如何利用统计模型和优化理论来指导信号的实时决策，如动态频谱共享中的最佳接收机设计。重点关注信息瓶颈理论（Information Bottleneck）在特征提取中的应用，旨在找到信息量最大化和信号复杂度最小化之间的最佳平衡点。 --- 本书特色 实践导向与前沿结合： 每一章节都包含详细的数学推导、算法流程描述，并辅以工程上的关键考量和潜在陷阱的分析。 跨学科视野： 融合了统计物理、信息论、拓扑学和计算机科学的最新进展，为信号处理研究提供多维度的视角。 聚焦挑战性问题： 专注于当前工程界面临的“硬骨头”问题，如高维数据的维度灾难、非线性和时变系统的精确辨识，而非重复已成熟的经典内容。 本书是为那些希望深入理解并驾驭下一代信号处理技术，并将其应用于诸如先进雷达、高精度医疗成像、复杂网络监测和智能感知等高技术领域的专业人士量身打造的权威性著作。

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