Digital Image Sequence Processing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Reed, Todd R.

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2004-7

价格:$ 166.05

装帧:HRD

isbn号码:9780849315268

丛书系列:

图书标签:

• 图像序列
• 数字图像处理
• 视频处理
• 图像处理
• 计算机视觉
• 时序数据
• 信号处理
• 模式识别
• 机器学习
• 多媒体

好的，这是一本关于高级信号处理与信息融合技术的专业书籍的详细简介，其内容与“Digital Image Sequence Processing”完全不相关。 --- 高级信号处理与信息融合技术：理论、算法与前沿应用 （Advanced Signal Processing and Information Fusion: Theory, Algorithms, and Frontier Applications） 书籍概述 本书深入探讨了现代信号处理领域中最具挑战性、交叉性及应用前景的两个核心支柱——高级信号分析与多源信息融合。随着物联网、高精度传感、自主系统及复杂系统建模需求的激增，传统的单通道或单一模态信号处理方法已无法满足实时决策和鲁棒性要求。本书旨在为研究生、科研人员及高级工程师提供一个全面、严谨且富有洞察力的理论框架和实践指南，用以设计、实现和评估下一代智能信息系统。全书聚焦于如何从噪声环境、异构数据流中提取高置信度信息，并实现全局最优的态势感知。 第一部分：现代信号表示与分析的基石 本部分奠定了超越经典傅里叶分析的现代信号处理基础，侧重于信号在非平稳、非线性、稀疏性条件下的高效表示。 第一章：时频分析的深化与稀疏表示 非平稳信号的挑战： 讨论瞬时频率估计的局限性与短时傅里叶变换（STFT）的窗口依赖性。 小波变换族系（Wavelet Families）： 深入剖析连续小波变换（CWT）与离散小波变换（DWT）在多分辨率分析中的应用，重点介绍高正交性小波基的设计与选择。 经验模态分解（EMD）及其局限性： 详细阐述了经验模态分解（EMD）及其改进版——集合经验模态分解（EEMD）和互补集合经验模态分解（CEEMDAN）在处理非线性和本征模态函数（IMF）分离中的应用与挑战。 压缩感知（Compressed Sensing, CS）理论： 阐述信号的稀疏性与可恢复性之间的关系。重点讲解 $L_0$ 范数优化问题的凸松弛方法，包括基追踪（Basis Pursuit, BP）、迭代收缩/阈值算法（ISTA/FISTA）以及快速迭代收缩/阈值算法（FISTA）在线性逆问题的求解。 第二章：高维随机过程与最优滤波 马尔可夫过程与隐马尔可夫模型（HMM）： 建立在概率统计基础上的动态系统建模，着重于状态转移矩阵和观测概率的估计。 卡尔曼滤波族系（Kalman Filtering Family）： 不仅覆盖标准线性卡尔曼滤波（KF），更深入探究扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在线性化误差补偿上的差异与适用场景。 粒子滤波（Particle Filtering, PF）： 详细介绍基于蒙特卡洛方法的序列重要性采样（Sequential Importance Sampling, SIS）和序列重要性重采样（SIR）算法，特别是在高维非高斯噪声环境下的性能优化策略。 第二部分：多源信息融合的系统理论 本部分是全书的核心，着重于如何从多个不完全、异构或冗余的数据源中，通过严谨的数学框架实现状态估计和决策的增强。 第三章：信息融合的层次结构与信息度量 JDL模型与三层融合结构： 参照国防和态势感知领域标准的JDL（Joint Directors of Laboratories）模型，明确描述数据关联层、特征提取层和决策层的功能与接口。 概率论与贝叶斯网络（Bayesian Networks）： 探讨如何利用贝叶斯网络对不确定性证据进行定性和定量的联合推理，处理证据之间的依赖关系。 证据理论（Dempster-Shafer Theory）： 深入讲解基本概率赋值（BPA）的构建、证据的组合规则（Dempster的组合法则）及其在处理不确定性和无信息证据上的优势与局限性。 第四章：集中式与分布式信息融合架构 集中式融合（Centralized Fusion）： 讨论所有原始或预处理数据汇集到单一处理器进行融合的结构，分析其对通信带宽和计算资源的要求。 分布式融合（Distributed Fusion）： 重点分析传感器节点独立处理后，仅共享估计值或协方差矩阵的架构。详细介绍基于加权平均、共识算法（Consensus Algorithms）和分布式卡尔曼滤波的实现方法，及其在容错性、可扩展性上的优势。 去中心化与混合融合： 探讨在实时性要求高、网络拓扑动态变化的场景下，混合融合架构的设计原则。 第三部分：前沿交叉算法与应用 本部分将理论框架与最新的计算智能技术相结合，展示信息融合在复杂工程领域的实际效能。 第五章：基于学习的特征提取与不确定性量化 深度学习在特征对齐中的应用： 探讨如何利用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）从异构传感器数据（如雷达、声纳、光学）中提取高层次、语义一致的特征表示，以减少后续融合的难度。 不确定性度量与融合的鲁棒性： 介绍Fuzzy集合理论和模糊推理系统在处理非概率性不确定性信息时的作用。 数据关联的新范式： 摒弃传统的最近邻或概率假设检验，引入基于图论的优化方法（如最小权重匹配）和基于度量学习的数据关联技术。 第六章：智能系统中的融合优化与决策 决策级融合与博弈论： 在多智能体或对抗环境中，如何利用博弈论框架建模传感器之间的协作与竞争，实现最优的联合决策。 自适应融合权重调整： 提出基于在线性能评估和模型不确定性度量的算法，实现融合权重的动态调整，确保系统在环境突变时快速适应。 高精度定位与导航中的应用案例： 结合GNSS、惯性测量单元（IMU）和地图匹配数据的多传感器融合，实现厘米级乃至毫米级的实时定位解决方案。 本书特色 1. 深度理论支撑： 每一章节均提供详尽的数学推导，确保读者能理解算法背后的物理意义和数学逻辑。 2. 跨学科视角： 融合了信息论、控制论、概率统计和计算智能的前沿成果。 3. 工程实践导向： 提供了大量可移植的算法伪代码和关键参数的选择指南，便于直接应用于实际工程问题，如雷达信号处理、声学定位、多目标跟踪与态势评估系统。 本书是致力于在复杂动态环境中构建高可靠、高精度的感知与决策系统的工程师和研究人员不可或缺的参考书。

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