神经网络控制 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:261

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出版时间:2009-1

价格:24.00元

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isbn号码:9787560621500

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• 神经网络
• 控制系统
• 自适应控制
• 智能控制
• 非线性控制
• 优化算法
• 机器学习
• 机器人控制
• 过程控制
• 深度学习

《深度解析：现代通信系统中的信号处理技术》 内容简介： 《深度解析：现代通信系统中的信号处理技术》是一部系统性、前沿性的著作，旨在为读者提供对当今通信系统中至关重要的信号处理技术进行深入、全面的理解。本书跳出以往对单一技术点进行零散介绍的窠臼，而是以现代通信系统架构为脉络，将各种信号处理技术有机地串联起来，展现它们在整个通信流程中的功能、相互作用以及对系统性能的决定性影响。本书不仅关注理论的严谨性，更强调实际应用中的工程考量，力求为读者搭建一座连接理论与实践的坚实桥梁。 本书的写作初衷源于对当前通信技术发展速度的深刻洞察。随着5G、6G乃至更下一代通信技术的不断演进，对信号处理的精度、效率和智能化提出了前所未有的挑战。传统的信号处理方法在应对海量数据、复杂信道环境和多样化业务需求时，已显露出局限性。因此，掌握先进的信号处理技术，理解其背后的原理与工程实现，已成为通信领域工程师、研究人员以及相关专业学生的必备技能。 本书的内容组织围绕现代通信系统的几个核心环节展开，并深入剖析了贯穿始终的关键信号处理技术。 第一部分：通信系统基础与信号表示 在深入探讨具体技术之前，本书首先回顾了通信系统的基本模型，包括信源、信宿、调制、解调、编码、解码等关键组成部分。这部分内容旨在为后续复杂技术的学习打下坚实的基础，确保读者对通信过程有一个宏观的认识。 随后，本书着重讲解了信号在数字域的表示方式。这包括了离散时间信号、采样定理、量化误差以及数字信号的傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）。对这些基础概念的深入理解，是掌握后续滤波、均衡、信道估计等技术的前提。本书将详细阐述FFT在降低计算复杂度方面的巨大作用，以及它在实际通信系统中的广泛应用，例如频谱分析和星座图绘制。 第二部分：信道建模与损伤分析 通信信号在传输过程中不可避免地会受到各种信道损伤的影响，如加性高斯白噪声（AWGN）、多径衰落、多普勒效应、相位噪声等。本书的这一部分将详细介绍这些常见的信道模型，并通过数学推导和仿真示例，帮助读者直观理解它们对信号质量的影响。 特别是，本书将深入分析多径衰落对信号的影响，包括其产生的频率选择性衰落和时间选择性衰落。读者将了解到如何通过赫兹的统计模型、瑞利衰落模型以及莱斯衰落模型来描述不同场景下的多径效应。此外，本书还将探讨相位噪声的产生机理及其对相干解调的影响，这在一些高精度通信系统中尤为关键。 第三部分：先进的信号检测与估计技术 在接收端，信号处理的核心任务是如何从噪声和失真中准确地恢复原始信息。本书将聚焦于一系列先进的信号检测与估计技术。 滤波技术： 本书将系统介绍各种滤波器，从经典的巴特沃斯、切比雪夫滤波器到更具适应性的卡尔曼滤波器和维纳滤波器。卡尔曼滤波器将在本书中得到重点讲解，因为它在目标跟踪、状态估计以及噪声抑制方面有着卓越的表现，尤其适用于动态变化的通信环境。读者将学习到卡尔曼滤波器的递推算法，理解其预测和更新两个阶段的工作原理，并了解其在通信系统中用于信号跟踪和噪声抑制的应用。维纳滤波器则在最小均方误差准则下求解最优线性滤波器，本书将介绍其理论基础以及在信号去噪和均衡中的应用。 均衡技术： 在存在多径衰落等信道损伤的情况下，信号会发生符号间干扰（ISI）。本书将深入探讨各种均衡技术，包括线性均衡器（如MMSE均衡器和MLSE均衡器）以及非线性均衡器（如决策反馈均衡器DFE）。MLSE（最大似然序列估计）均衡器将作为一个重点，介绍其基于维特比算法的原理，以及如何通过最大化传输序列的似然概率来有效地对抗ISI。DFE将作为一种实用的均衡器，讲解其如何利用已判决的符号来补偿后续符号的ISI。 信道估计与补偿： 为了有效地进行解调和均衡，准确地估计信道状态是必不可少的。本书将详细介绍各种信道估计方法，包括基于导频序列的最小二乘（LS）估计、最小均方误差（MMSE）估计。本书还将深入探讨这些估计方法的性能边界，以及如何在实际系统中权衡估计精度和计算复杂度。对于时变信道，本书将介绍如何利用导频序列的密集度以及跟踪算法来维持信道的准确估计。 第四部分：调制与解调的现代方法 调制是信息编码的重要环节，而解调则是信息恢复的关键。本书将聚焦于现代通信系统中广泛应用的调制与解调技术。 数字调制技术： 本书将详细介绍ASK、FSK、PSK、QAM等经典数字调制方式，并分析它们的频谱效率、抗噪声性能以及实现复杂度。在此基础上，本书将重点介绍正交频分复用（OFDM）技术。OFDM的原理、子载波划分、IFFT/FFT的应用、循环前缀（CP）的作用以及其在应对频率选择性衰落方面的优势将得到详尽阐述。读者将理解OFDM如何通过将高速数据流分解为多个低速数据流，并在多个正交子载波上传输，从而极大地提高频谱利用率和抗多径能力。 高级解调技术： 除了传统的相干解调和非相干解调，本书还将探讨更先进的解调技术。特别是，本书将深入讲解最大似然（ML）检测和最大后验概率（MAP）检测的原理，以及它们在实际系统中的应用。对于存在干扰的复杂环境，本书将介绍联合检测和干扰抑制技术。 第五部分：信号处理在特定通信场景的应用 为了更直观地展示信号处理技术的价值，本书的最后一部分将着重探讨其在几个关键通信场景中的应用。 无线通信系统： 读者将了解到，现代无线通信系统，如蜂窝网络和Wi-Fi，如何巧妙地运用本书介绍的各种信号处理技术来克服无线信道的不确定性和动态性。例如，如何利用MIMO（多输入多输出）技术和波束成形技术来增强信号的覆盖范围和吞吐量，以及如何利用自适应均衡来应对不断变化的信道环境。 卫星通信： 卫星通信系统面临着长距离传输、信号衰减以及多普勒效应等独特挑战。本书将分析这些挑战，并说明信号处理技术如何用于提高信号的鲁棒性和解调的准确性。例如，如何利用高级纠错编码和精确的信道估计来确保数据的可靠传输。 光纤通信系统： 尽管光纤通信的信道环境相对稳定，但其高传输速率也带来了新的信号处理需求。本书将探讨如何利用数字信号处理技术来补偿光纤的非线性效应、色散以及相干检测中的相位恢复问题。 本书特色： 系统性强： 以通信系统为框架，将各项技术有机串联，避免碎片化。 理论与实践并重： 深入的理论推导与具体的工程实现相结合，提供深刻的理解。 前沿性： 涵盖了当前通信领域最核心、最前沿的信号处理技术。 图文并茂： 大量精美的图表、波形和仿真结果，直观展示技术原理和效果。 循序渐进： 从基础概念到高级应用，适合不同层次的读者。 《深度解析：现代通信系统中的信号处理技术》不仅是一本教材，更是一份宝贵的参考资料，能够帮助读者深入理解现代通信系统的“大脑”是如何工作的，以及如何通过精妙的信号处理技术，让信息跨越空间，连接世界。它将为那些渴望在通信领域取得突破的研究者、致力于优化通信系统性能的工程师，以及希望深入了解现代通信技术内在机制的学生，提供一份不可或缺的指南。

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初捧此书，我内心是带着一丝怀疑的，因为市面上关于“智能控制”的书籍，十有八九都是华而不实的堆砌。然而，《神经网络控制》这本书，在内容的扎实程度上，给了我一个巨大的惊喜。它不像某些著作那样，仅仅是罗列一堆已有的神经网络算法，然后生硬地套用到控制问题上。相反，作者似乎是真正深入了控制系统的核心痛点，比如奇异性处理、稳定性证明这些硬核问题。我尤其欣赏它在理论严谨性上的坚持。在讨论到李雅普诺夫稳定性理论与神经网络融合的部分时，作者不仅给出了收敛性的证明路径，还详细探讨了在有限计算资源下的近似解的有效性。这种对工程可行性和数学完备性的双重关注，使得这本书的价值远超一般的入门读物。它更像是一本“如何正确地”将神经网络融入现代控制架构的实践指南。书中的图示和数学推导都经过了精心编排，逻辑链条清晰到几乎不需要反复回溯。对于那些希望从“会用”工具上升到“理解原理”层次的读者来说，这本书是不可多得的宝藏。它不仅告诉你“能做什么”，更重要的是解释了“为什么能做到，以及它的边界在哪里”。

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我希望找到一本能够系统梳理神经网络在控制领域最新进展的参考书，而《神经网络控制》完美地满足了我的需求，并且远超预期。这本书的视野非常开阔，它不仅涵盖了标准的反馈线性化、滑模控制的神经网络增强版本，还深入探讨了如何利用生成对抗网络（GANs）来生成更具挑战性的训练环境，以提高控制器的泛化能力。书中对“可解释性”的关注也让我印象深刻，这是当前AI领域一个热门且棘手的问题。作者并未将神经网络视为一个无法打开的“黑箱”，而是尝试通过各种敏感度分析和特征重要性度量，来解释网络决策背后的逻辑，这对需要向监管机构或客户解释控制行为的工程师来说，至关重要。全书的语言风格成熟而不晦涩，论证过程严密而不失灵动。它成功地将控制科学的严谨性与人工智能的创新性熔于一炉，为读者提供了一个既具前瞻性又脚踏实地的学习资源。读完这本书，我不仅掌握了新的工具，更重要的是，我的思维模式得到了重塑，开始以一种更开放、更系统化的方式去解决复杂的工程难题。

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这本《神经网络控制》的阅读体验，真是让人眼前一亮。我本以为这是一本深奥难懂的纯理论著作，毕竟“神经网络”和“控制”这两个词组合在一起，就自带一种高冷的学术光环。但实际读下来，感觉作者在努力搭建一座桥梁，让那些抽象的数学模型和复杂的算法变得触手可及。书的结构安排非常巧妙，没有一开始就抛出那些让人望而生畏的公式矩阵，而是先从经典的控制理论回顾讲起，让你对传统方法的局限性有个清晰的认识。然后，非常自然地引入了神经网络作为一种强大的工具，来解决那些传统方法束手无策的非线性和时变问题。尤其值得称赞的是，书中对于不同类型网络架构的介绍，比如BP网络、RBF网络以及更前沿的深度学习在控制领域的应用，讲解得深入浅出。作者没有停留在理论层面，而是穿插了大量工程实例和仿真结果的分析，这对于我这种偏向应用的工程师来说，简直是福音。我特别喜欢其中关于自适应控制和鲁棒控制章节的论述，它清晰地揭示了如何利用网络的在线学习能力来应对系统参数的动态变化，这比我过去依赖的那些固定参数设计要灵活得多。读完这部分，感觉自己对构建更智能、更具环境感知能力的控制系统有了全新的思路和信心。这本书无疑为我打开了一扇新的大门，让我看到了未来控制工程的发展方向，绝不是那种枯燥的教科书可以比拟的。

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老实说，我对这类交叉学科的书籍通常抱有保留态度，因为很多作者往往在其中一个领域非常专业，但在另一个领域就显得力不从心。《神经网络控制》这本书最让我感到震撼的地方，就在于它对两个领域——经典控制理论和现代机器学习——的理解都达到了相当高的水准。阅读过程中，我多次感受到作者那种深厚的功底，他能够娴熟地在频域分析和时域设计之间切换自如，并精准地找到神经网络可以发挥作用的关键点。举个例子，书中对模型参考自适应控制（MRAC）与神经网络结合的章节，讲解得极其透彻。它没有回避在非线性系统辨识过程中可能出现的参数漂移问题，而是提出了一套结合在线优化和不确定性估计的混合策略。这种细节的把握，体现了作者丰富的工程经验和深厚的理论修养。这本书的行文风格非常沉稳，没有浮夸的断言，每一个结论都建立在坚实的数学基础之上。它适合的读者群非常广泛，从高年级本科生到资深研究人员都能从中获益，因为它提供了不同深度的视角去审视同一个问题。

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在信息爆炸的今天，一本好书的标准不再仅仅是内容的新颖，更重要的是组织和呈现的清晰度。《神经网络控制》在这方面做得堪称典范。我一直对强化学习在连续控制问题中的应用感到困惑，总觉得其样本效率太低，难以部署。然而，本书在专门讨论“深度强化学习应用于复杂系统”的章节中，提供了一个非常具有洞察力的框架。它将传统的模型预测控制（MPC）的优化思想与深度学习的逼近能力相结合，形成了一种混合策略，极大地提升了实时决策的效率和稳定性。更令人称赞的是，书中对“黑箱模型”的局限性有清醒的认识，并探讨了如何通过引入物理约束（如能量守恒等）来正则化神经网络的输出，确保控制的物理合理性。这种对“智能”与“可靠性”之间平衡的探讨，是许多只关注算法性能的书籍所缺失的。翻阅这本书，就像是在跟随一位经验丰富的导师进行一对一的辅导，每翻过一页，对控制系统的理解就加深一层，绝非那种读完就忘的快餐式知识。

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