极化雷达图像增强理论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:付毓生　等

出品人:

页数:165

译者:

出版时间:2008-4

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787121061370

丛书系列:

图书标签:

• 极化雷达
• 雷达图像处理
• 图像增强
• 信号处理
• 电磁波散射
• 极化技术
• SAR图像
• 图像分析
• 雷达遥感
• 目标识别

好的，这是一份关于一本名为《极化雷达图像增强理论》的图书的简介，此简介将详细描述该书涵盖的主题，但不会涉及极化雷达图像增强的具体理论和技术。 --- 图书简介：现代信号处理与信息融合技术 本书深入探讨了现代信号处理领域中至关重要的几个核心分支：先进滤波理论、多源数据融合方法、非线性系统分析以及信息熵在信号表征中的应用。本书旨在为研究生、科研人员以及该领域的工程师提供一个全面且深入的理论框架和实践指导，使读者能够理解复杂信号的内在机理，并掌握从噪声环境中提取有效信息的关键技术。 第一部分：先进滤波理论的演进与应用 本部分聚焦于信号滤波技术的最新发展，重点分析了经典卡尔曼滤波（Kalman Filter）的局限性及其在非线性系统中的改进方案。我们将详细阐述扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的数学基础和收敛性分析。EKF通过一阶泰勒展开对非线性函数进行线性化处理，而UKF则采用确定性采样点（Sigma Points）来更精确地捕捉非线性变换后的均值和协方差，避免了对雅可比矩阵的显式计算。 此外，本书还将介绍粒子滤波（Particle Filter, PF）——一种基于蒙特卡洛采样的序列蒙特卡洛方法。我们阐述了粒子滤波的先验采样、重要性权重更新和重采样过程，并探讨了在大数据和高维空间背景下，粒子退化（Degeneracy）问题的解决方案，如辅助残差粒子滤波（Auxiliary Residual Particle Filter）的构建。这部分内容为读者理解如何从含有复杂噪声的观测数据中准确估计系统状态提供了坚实的理论基础。 第二部分：多源数据融合的基础与架构 现代信息系统中，单一传感器往往无法捕获系统全部的有效信息。本部分全面梳理了数据融合的必要性、层次结构以及关键技术。我们将从底层数据级融合、特征级融合到决策级融合进行系统性的划分和阐述。 核心内容包括：对贝叶斯网络（Bayesian Networks）在不确定信息融合中的应用进行深入分析。我们探讨了如何构建概率图模型来表示传感器之间的依赖关系，并利用信念传播（Belief Propagation）算法进行高效的概率推断。书中还详细介绍了Dempster-Shafer理论（证据理论）在处理不完全信息和冲突数据时的优势，特别是如何计算基本概率赋值（BPA）以及证据的组合规则。 读者将学习到如何设计鲁棒的融合架构，以提升系统的整体鲁棒性和准确性，尤其是在传感器性能不一致或部分失效的情况下。 第三部分：非线性系统的时频分析与建模 理解和分析非线性信号是信号处理中的一大挑战。本部分着重于描述非线性系统的时间-频率特性分析工具。我们首先回顾了短时傅里叶变换（STFT）和小波变换（Wavelet Transform）的原理及其在时频局部化上的优缺点。 随后，本书重点介绍了更高阶的分析工具，如希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform, HHT）。HHT作为一种自适应的时频分析方法，通过经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）将复杂的非线性、非平稳信号分解为一系列内在模态函数（IMF），随后利用希尔伯特变换提取瞬时频率信息。本书详细推导了EMD的筛选过程，并讨论了模态混叠（Mode Mixing）问题的缓解策略。这为分析具有瞬时变化特性的信号提供了强大的工具。 第四部分：信息论在信号表征中的量化应用 信息熵是衡量信息不确定性和随机性的核心度量。本部分将信息论的概念引入到信号的定量描述中。我们详细阐述了香农熵、互信息（Mutual Information）和条件熵的定义及其在信号特征提取中的潜力。 书中讨论了如何利用最大熵原理（Maximum Entropy Principle）来构建最优的信号模型，即在满足已知约束条件下，选择具有最大不确定性的概率分布。这对于从有限观测数据中推断完整的信号统计特性至关重要。此外，我们还将探讨如何利用这些信息度量来量化不同信号源之间的相关性，为后续的特征选择和降维提供客观的依据。 总结 《现代信号处理与信息融合技术》不仅仅是一本理论教材，更是一部面向实际应用的参考手册。通过对这些先进理论的系统梳理，读者将能够构建更精确的数学模型，设计更高效的算法，并最终提升在复杂环境下的信息感知和决策能力。全书结构严谨，数学推导详尽，辅以丰富的工程案例分析，是相关领域研究者不可或缺的工具书。

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这本书的封面设计着实抓人眼球，那种深邃的蓝色调配上富有科技感的线条，瞬间就让人联想到前沿的雷达技术。我一开始是被这个精美的设计吸引的，毕竟现在很多专业书籍在视觉上都比较乏味。翻开内页，排版非常清晰，图表质量极高，无论是细节的刻画还是整体的布局，都展现出出版方在这方面的专业水准。光是看着那些密集的公式和高质量的示意图，我就能感觉到作者在内容上的深度挖掘。虽然我目前对这个领域还处于初步探索阶段，但那些清晰的逻辑结构和严谨的论证方式，让复杂的问题看起来似乎也变得更容易理解一些。它不像是那种晦涩难懂的教科书，更像是一本精心打磨的、能够引领人进入高阶研究领域的导览图。特别是关于数据预处理那一章，作者似乎用了大量的篇幅来讨论如何应对实际观测中常见的噪声和干扰，这对于工程实践者来说简直是太宝贵了。我尤其欣赏作者在理论阐述中，没有完全陷入纯粹的数学推导，而是总是试图用更直观的物理图像来辅助解释，使得那些原本抽象的概念变得生动起来，让人读起来完全不会感到枯燥乏味。这绝对是一本值得放在书架上时常翻阅的参考资料。

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这本书的结构组织逻辑简直是一门艺术。它从最基础的麦克斯韦方程组和散射理论娓娓道来，构建起坚实的数学地基，然后逐步过渡到单站、双站系统的极化参数获取，最后汇集到复杂场景下的目标识别与成像。这种由浅入深、层层递进的编排方式，对于自学或者需要系统梳理知识体系的人来说，简直是福音。我发现自己以前零散学习的知识点，在这本书里被完美地串联起来，形成了一个完整的知识链条。举个例子，作者在介绍经典极化分解定理时，紧接着就引入了如何用这些分解结果来指导自适应波束形成，这种即时应用和理论结合的处理手法，极大地增强了阅读的趣味性和实用性。它没有那种为了堆砌新概念而生硬嫁接的感觉，每一步的推进都显得自然而然，仿佛在讲述一个完整的故事，只不过这个故事的主角是电磁波和目标之间的复杂互动。对于需要快速构建知识体系的初级研究人员，这本书无疑是一条捷径。

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我最近在忙着一个关于目标散射特性的项目，手头正好缺一本能系统梳理现代极化雷达信号处理方法的书。这本书的内容深度，坦白讲，远超我的预期。它不仅仅停留在传统的散射矩阵理论层面，而是深入探讨了如何利用高阶统计量和非对称特征来区分那些在传统强度图像中难以分辨的微小目标。特别是关于克里希纳斯（Krichnaswami）分解与目标极化特征提取的章节，论述得极为详尽，引用了大量最新的国际期刊文献，看得出作者在学术前沿的敏感度非常高。我花了一个下午时间仔细研读了关于“全极化数据去噪”的几段论述，发现作者提出的那种基于多角度干涉测量的自适应滤波方法，与我正在尝试优化的算法思路有异曲同工之妙，但其数学推导更为严谨和完备。这本书的厉害之处在于，它不是简单地罗列公式，而是步步为营地引导你理解每一种新模型的物理意义和数学基础，这对于我们这些需要将理论转化为实际算法的研发人员来说，简直是如获至宝。阅读体验非常扎实，每一次翻页都能感受到知识的密度，绝不是那种注水严重的“填鸭式”读物。

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读完这本书，最深刻的感受是它的“可操作性”极强。很多理论书籍往往停留在纯粹的数学层面，读完后感觉学了一堆“正确的废话”，无法应用到实际的雷达系统调试中。然而，这本书在每一部分的关键理论阐述后，几乎都会附带一小节关于“工程实现考量”或者“实际数据处理流程”的讨论。例如，在讲解相控阵系统的校准误差对极化保持性的影响时，作者不仅给出了误差模型的数学表达式，还提供了一套详细的，基于最小二乘法的系统误差补偿流程图。这种从纸面理论到仪器操作的无缝衔接，是很多传统教材所缺乏的。我过去在处理实验室采集的原始数据时，常常对一些异常的极化椭圆参数感到困惑，现在对照书中的“异常特征诊断表”，我终于明白了这些异常往往是由于目标与平台之间耦合引起的相位失真，而不是目标本身的特性。这使得我的数据分析工作效率和准确性都得到了显著的提升。这本书不只是知识的传递者，更是实践路上的得力助手。

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作为一名长期从事电磁波传播仿真的研究人员，我一直对如何更有效地从回波数据中提取出目标材料的复杂介电常数非常感兴趣。这本书在“目标介电特性反演”这块的介绍，可以说是做到了目前的学术前沿水平。它详细对比了基于物理模型的反演方法和基于机器学习的混合方法，尤其是对后者的局限性和优势分析得非常客观和透彻。我特别欣赏作者在讨论贝叶斯框架下的参数估计时所采用的论证方式，它将先验信息的引入与实际测量误差紧密结合起来，提供了一个非常实用的误差评估模型。老实说，市面上很多书籍在讲授这些高阶反演算法时，要么过于简化，要么只是展示结果，缺乏对模型假设条件的深入剖析。而这本书则完全不同，它让你清晰地知道，在什么特定环境下，哪种模型才最可靠。这种对理论边界的清晰界定，极大地提高了我对实验结果的信心和解释能力。读完相关章节，我立刻回去重新审视了我之前的一个反演项目，发现确实忽略了一个关键的非线性校正因子，受益匪浅。

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