多媒体技术基础

多媒体技术基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:黄荣怀
出品人:
页数:256
译者:
出版时间:2008-4
价格:31.90元
装帧:
isbn号码:9787040208429
丛书系列:
图书标签:
  • 多媒体技术
  • 多媒体基础
  • 数字媒体
  • 图像处理
  • 音频处理
  • 视频处理
  • 计算机科学
  • 信息技术
  • 通信工程
  • 网络技术
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具体描述

《多媒体技术基础》是普通高等教育“十一五”国家级规划教材。

本书围绕应用,从学习者的工作、生活的需求出发,介绍了多媒体技术及其应用的相关内容。全书共9个单元,主要内容包括多媒体的相关概念与特点、多媒体计算机系统及相关多媒体设备、各种数字媒体的原理和制作方法、多媒体应用系统的一般开发方法和工具、多媒体网络技术与应用。本书根据学习内容,每个单元都设计了相应的学习活动,引导学习者自主学习和在活动中掌握多媒体技术的内容,是一本实用、易学的教材。

《多媒体技术基础》可作为应用性、技能型人才培养的各类教育“多媒体技术基础”课程的教学用书,也可供各类培训、计算机从业人员和爱好者参考使用。本教材由黄荣怀教授总体设计与统稿。

数字时代的视听革命:探析前沿信息处理与交互范式 图书名称: 数字时代的视听革命:探析前沿信息处理与交互范式 图书简介: 本书深入剖析了当代信息技术领域中,以视觉、听觉为核心载体的信息捕获、处理、存储、传输、以及最终呈现与人机交互的前沿技术体系。我们着眼于超越传统“多媒体”概念的限制,聚焦于支撑未来沉浸式体验和智能决策背后的核心理论与工程实践。 全书结构严谨,逻辑清晰,旨在为读者构建一个从底层数学模型到上层应用架构的完整知识图谱。它不仅是对现有技术的回顾与梳理,更是对未来信息形态演进方向的深度预判与探讨。 --- 第一部分:信息基础与感知建模 本部分奠定了理解复杂数字信息系统的理论基石,重点关注信息的本质属性、人类感知的局限性与优势,以及如何将自然世界的模拟信号转化为可计算的数字表示。 第一章:信息论的现代诠释与压缩极限 本章重温香农信息论在处理高维度、非平稳数据流时的适用性与局限。我们详细探讨了信源编码的最新进展,特别是在深度学习驱动的端到端压缩模型(如变分自编码器VAEs和生成对抗网络GANs在图像/视频表示学习中的应用)中所体现出的超越经典DCT/小波变换的性能边界。内容涵盖率失真理论(Rate-Distortion Theory)在神经信号表示中的新模型,以及如何量化感官冗余信息的有效去除。 第二章:人机视觉系统的生物物理建模 本章超越了传统的色彩空间(如RGB、CIE XYZ)描述,深入研究了人眼对运动、纹理和深度的感知机制。重点内容包括:视觉等效性(Perceptual Uniformity)在高质量编码中的实现,运动感知模型(如光流场估计的生物学启发)在增强现实(AR)稳定化中的应用,以及立体视觉与深度感知的计算模型,例如双目视差计算与单目深度预测网络的工作原理。 第三章:空间音频与听觉认知科学 本章关注声音信息的数字化与空间重构。详细分析了头部相关传输函数(HRTF)的测量、建模与个性化补偿技术,这是实现真实感空间音频的核心。我们探讨了球谐函数(Spherical Harmonics)在全景声场表示中的应用,以及听觉掩蔽效应如何指导高效的音频编码比特分配。此外,还引入了心理声学模型在噪声抑制与清晰度增强中的作用。 --- 第二部分:核心处理引擎与数据结构 本部分聚焦于支撑大规模、实时信息流处理的核心算法与数据结构,侧重于高效性与准确性之间的平衡。 第四章:高维度信号的张量表示与高效代数 本书认为,当前所有复杂的视觉听觉数据都可以被视为高阶张量。本章详细介绍了张量分解技术(如CP分解、Tucker分解)在数据降维和特征提取中的应用,特别是如何利用这些方法优化大规模神经网络的权重矩阵。内容包括张量网络(Tensor Networks)在物理模拟与大型模型压缩中的最新突破。 第五章:实时流媒体传输与网络拓扑优化 本章探讨了面向高带宽、低延迟要求的流媒体传输协议栈。重点分析了基于内容可寻址网络(Content-Addressed Networking, CAN)的下一代分发架构,以及自适应比特率(ABR)算法如何结合深度强化学习来预测网络拥塞和用户缓冲状态,实现比传统基于窗口协议更优的QoE(Quality of Experience)。 第六章:异构计算架构下的并行化策略 信息处理的瓶颈已从算法转移到硬件。本章深入研究了GPU、FPGA乃至专用AI加速器(如TPU/NPU)的编程模型与优化技术。内容涵盖CUDA/OpenCL在并行卷积和傅里叶变换中的优化技巧,以及如何设计数据布局以最大化内存带宽利用率,确保复杂的编码器/解码器能在毫秒级延迟内完成任务。 --- 第三部分:交互范式与智能生成 本部分展望了信息技术的未来趋势,即从被动消费转向主动生成与沉浸式交互。 第七章:生成式模型与内容的合成 本章聚焦于如何利用AI创造全新的、逼真的视觉和听觉内容。详细阐述了扩散模型(Diffusion Models)在高质量图像、视频生成中的优势及其在时间一致性方面的挑战。在音频领域,重点分析了神经声码器(Neural Vocoders)和基于Transformer的音乐生成模型,以及它们在合成人类可理解语音和复杂音乐作品中的原理与效果评估。 第八章:三维空间重建与环境语义理解 超越二维图像,本章深入三维重建技术。涵盖NeRF(神经辐射场)及其变体在静态场景高保真渲染中的应用,以及SLAM(同步定位与地图构建)技术如何结合语义信息(如识别物体类别和边界)来提升实时环境理解的鲁棒性。重点讨论了神经渲染在消除传统几何建模复杂性方面的潜力。 第九章:人机界面的下一代形态:沉浸与具身智能 本章探讨了信息呈现的终极形态——沉浸式体验。分析了扩展现实(XR)中的关键挑战,包括:注视点渲染(Foveated Rendering)的眼动追踪技术、触觉反馈(Haptic Feedback)的物理仿真与驱动机制,以及具身智能体在虚拟环境中进行自然语言交互和任务执行的能力。本章强调了低延迟渲染与高保真感知输入之间的协同作用。 --- 结语:通往感知智能的路径 全书总结了当前视听信息处理领域面临的尚未解决的核心问题,例如跨模态信息的深度融合、生成内容的可解释性与版权问题,以及如何构建真正适应个体差异和情境变化的自适应信息系统。本书旨在激发读者对这些交叉学科领域进行更深入研究和创新的热情。

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读后感

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用户评价

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这本书的语言风格极其典雅、华丽,充满了文学色彩,读起来有一种很强的“文青”气息,这与我期望中那种严谨、客观、面向工程的技术书籍风格大相径庭。例如,当描述一个数据流通过网络传输的过程时,作者会使用“信息之河流淌过数字的河床,承载着人类文明的微光”这类比喻,而非直接阐述带宽、延迟和丢包率这些关键的技术指标。这种表达方式在初读时或许能带来一丝新鲜感,但随着阅读深入,其弊端就暴露无遗——技术概念的精确性被牺牲了。我试图在书中找到关于视频编解码标准(如H.264或HEVC)的基本框架介绍,哪怕只是概念层面的概述也好,但书中对此避而不谈,转而将焦点放在了早期动画片中“帧率”对观众感官影响的心理学研究。这种对“感受”的过度关注,而对“实现”的彻底忽视,使得这本书的实用价值大打折扣。对于任何想要动手实践、理解技术栈的读者来说,这本书提供的知识点如同雾里看花,徒有其形而无其实质,无法建立起一个可靠的技术认知体系。

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这本书的结构安排实在是太令人费解了,它似乎完全没有遵循任何已有的技术学科的组织逻辑。我翻到介绍“数据存储”的那一章,本应看到关于磁性存储、光盘技术或者闪存的工作原理的介绍,这是多媒体数据存在的基础。然而,这一章的内容却主要聚焦于古代文字载体的演变,从莎草纸到羊皮卷,再到现代纸张的制造工艺,作者详细描述了纤维素的化学结构和装订技术。这让我不禁怀疑,作者是不是把一本关于“材料科学与文化史”的书,误植到了“多媒体技术”的范畴下。即便是涉及计算机的部分,也停留在非常表层的历史轶事,比如某个早期计算机的内存大小和外观描述,但对于现代文件系统如何组织和索引多媒体文件,却只字未提。这本书与其说是“基础”,不如说是“边缘历史的碎片化集合”。它没有提供任何可供技术人员构建知识树的骨架,更像是一系列相互关联性不强的文化随笔,虽然可以作为背景阅读材料,但绝对无法作为学习核心技术的入门指南。我读完后,对文艺复兴时期的印刷术有了深刻的理解,但对如何用代码处理一个MP4文件却一无所知。

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我买这本书的时候,是冲着“基础”二字来的,希望能对数字信号处理、图像处理的基础流程有一个宏观且扎实的认识。我特别关注了目录中关于“信息论基础”的那一章,心里盘算着至少能看到香农公式的实际应用案例,或者至少对信息熵有个直观的理解。结果呢?这一章的内容简直让我摸不着头脑。它并没有去探讨如何量化信息的多少,而是深入剖析了古代哲学中关于“有”与“无”的辩证关系,并将其与现代计算机的二进制逻辑强行关联起来。作者似乎对哲学思辨抱有极大的热情,用极其冗长和晦涩的语言阐述着一些非常基础的概念,比如“什么是真实的存在”。读完这部分,我感觉自己更像是一个刚接触哲学的本科新生,而不是一个准备学习数字媒体技术的工程师。更让我困惑的是,书中对“多媒体”这个核心概念的定义也相当模糊。它没有清晰界定文本、音频、视频分别是如何被数字化、存储和传输的,反而花费了三分之一的篇幅在探讨不同文化背景下,人们如何通过“符号系统”来交流意义。这种对技术细节的规避,使得这本书在实用性上几乎为零。我需要的是代码示例、算法流程图,而不是一篇篇关于符号学的长篇大论。这本书的标题或许可以改为《技术边缘的哲学漫谈》,而不是《多媒体技术基础》。

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坦白说,这本书的排版和插图设计倒是挺有复古风情,字体选择和留白处理都很考究,看得出编辑在视觉呈现上是下过功夫的。但内容本身,实在是让人无法恭维其“基础性”定位。我期待的是关于JPEG压缩算法中离散余弦变换(DCT)的数学推导,或者至少是对霍夫曼编码原理的清晰图解。然而,我看到的却是对早期电影制作中蒙太奇手法的细致描述,连梅里埃的魔术电影都被拿出来作为案例分析。这种对历史“花絮”的过度沉迷,完全占据了本应介绍核心技术原理的空间。例如,书中用了一整章的篇幅来介绍1980年代早期图形用户界面(GUI)的设计理念,重点讨论了图标的象征意义和用户操作的心理感受,这部分内容更适合归入“人机交互设计”的范畴,而不是作为“多媒体技术基础”。关于音频部分,它没有提及任何关于数字采样定理(Nyquist-Shannon)的内容,却详细描述了早期模拟合成器的电路结构和音色特点,这对于一个需要学习如何处理数字音频流的人来说,知识的迁移性太差了。整本书读下来,我感觉自己像是在参观一个收藏了大量历史文物和艺术品的博物馆,但展品说明牌上的文字,却与这些文物的实际制造工艺毫无关系。

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这本书的装帧设计确实很抓人眼球,封面那种深邃的蓝色调配上流动的光影效果,乍一看还以为是什么科幻小说。我抱着极大的好奇心翻开第一页,期待着能看到关于信息编码、压缩算法这些硬核内容的详细解析。然而,很快我就发现,内容走向似乎有些偏离我的预期。书中花了大量的篇幅去描述视觉艺术史中几个特定流派的演变,特别是对19世纪末印象派画家如何利用色彩和光线的细微变化来捕捉瞬间感,进行了近乎学院派的分析。这部分文字的描述极其细腻,连笔触的粗细、颜料的堆叠方式都有所提及。坦白说,作为一名技术学习者,我更关心的是如何用数学模型去量化这些“瞬间感”,而不是沉浸在对博物馆展品的文学化描述中。章节之间的逻辑跳转也显得有些跳跃,从艺术史突然跳到音乐理论中的和声学发展,中间缺乏必要的过渡,让人有一种在听一场主题分散的讲座的感觉。这本书更像是两位不同学科的教授,一位是艺术史学家,一位是古典音乐爱好者,各自贡献了自己最得意的研究片段,然后被硬生生地拼凑在了一起。如果我真的想深入了解多媒体技术的底层原理,这本书显然无法提供我需要的那些关于采样率、量化误差或者MPEG标准的严谨讨论。它更像是一本面向文科生的“技术美学散文集”,而不是一本面向工科生的“技术基础教材”。

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