时间序列分析及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:世界图书出版公司

作者:罗伯特沙姆韦

出品人:

页数:575

译者:

出版时间:2009-5

价格:69.00元

装帧:平装

isbn号码:9787510004384

丛书系列:Springer Texts in Statistics 影印版

图书标签:

• 时间序列分析
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图书简介：数字图像处理与模式识别 引言：洞察数字世界的视觉语言 在信息爆炸的数字时代，图像已成为我们理解世界、交流信息的最直观载体。从医学影像的精准诊断，到自动驾驶系统的环境感知，再到社交媒体上的视觉内容分析，数字图像处理与模式识别技术正深刻地重塑着现代科技的面貌。本书旨在系统、深入地剖析这一交叉学科的核心理论、关键算法及其广泛的工程应用，为读者构建起一座从基础数学原理到尖端人工智能实践的坚实桥梁。 第一部分：数字图像处理的基石——从像素到信息的转化 本部分聚焦于图像采集、表示、增强与恢复的基础技术，是理解后续复杂分析工作的前提。 第一章：图像的数字表示与基础操作 本章详尽阐述了连续图像如何被转化为可计算的数字矩阵。我们将从采样（Sampling）和量化（Quantization）的基本原理出发，探讨不同位深（如灰度级、彩色模型如RGB、CMYK、HSI）对图像信息承载能力的影响。随后，深入讲解图像的基本几何变换，包括平移、旋转、缩放及其在像素插值（最近邻、双线性、双三次）中的权衡与实现。此外，还将介绍图像拓扑结构的基本概念，为后续形态学处理打下基础。 第二章：图像增强：视觉质量的优化 图像增强的目标是改善人眼观察的质量或为后续分析提供更清晰的输入。本章将区分空间域增强和频率域增强两大类方法。 在空间域，我们将详细解析点运算（如灰度拉伸、阈值化、伽马校正）的非线性特性及其对图像对比度和亮度的影响。重点讨论直方图处理技术，包括直方图均衡化（HE）和自适应直方图均衡化（AHE/CLAHE），分析它们在提升全局或局部对比度方面的优势与局限。此外，还会深入探讨空间域滤波，包括线性和非线性滤波器。线性滤波器如均值滤波、高斯滤波（用于平滑去噪）和锐化滤波器（如拉普拉斯算子、Sobel/Prewitt算子）的卷积核设计原理及其在频域的等效性。非线性滤波器，特别是中值滤波，在抑制脉冲噪声方面的卓越性能将被深入探讨。 在频率域，本章将介绍傅里叶变换（DFT）在图像处理中的核心地位。解释如何通过分析图像的低频（代表平滑区域）和高频（代表边缘和细节）成分来实现滤波。我们将实现理想/ Butterworth/高斯低通、高通和带阻滤波器的设计，并对比它们在抑制周期性噪声和锐化图像方面的效果。 第三章：图像复原与重建：逆问题的求解 图像复原致力于消除成像过程中引入的各种失真，如模糊、噪声和几何失真。本章的核心在于对退化模型的建立和反演。 首先，我们将建立图像退化模型 $g(x, y) = h(x, y) f(x, y) + n(x, y)$，其中 $h$ 是退化函数（如运动模糊或散焦模糊核）。随后，讨论逆滤波的理论挑战——不适定性问题。接着，重点介绍Wiener（维纳）滤波器的设计，分析其如何在噪声水平和模糊程度的先验知识下，实现最小均方误差（MMSE）意义上的最优复原。此外，还将探讨约束最小二乘法和其他迭代复原方法，如Lucy-Richardson算法，用于处理更复杂的盲解卷积问题。 第二部分：图像分析与特征提取——揭示隐藏的信息 本部分将视角从图像的像素值转移到结构信息和语义内容的提取，是模式识别的桥梁。 第四章：图像分割：界定对象的轮廓 图像分割是将图像划分为具有相似属性的互不重叠区域的过程，是目标识别的关键预处理步骤。本章将系统分类和评估主要的分割技术。 我们将从基于灰度阈值的分割开始，包括Otsu's法（最大类间方差法）的优化及其多级阈值应用。随后深入研究基于区域的方法，如区域生长（Region Growing）和区域分裂合并（Split and Merge）的策略及其在噪声敏感性上的权衡。 本章的重点将落在基于边缘的分割。我们将回顾Sobel、Canny等梯度算子的局限性，并详细阐述Canny边缘检测器的五个步骤（降噪、梯度计算、非极大值抑制、双阈值连接、边缘跟踪）的精妙之处。此外，还将引入基于变换域的分割技术，特别是霍夫变换（Hough Transform）在检测直线、圆等参数化形状中的高效应用。对于复杂的场景，形态学操作（腐蚀、膨胀、开闭运算）在填充孔洞、连接断裂边缘中的作用也将被详述。 第五章：形态学图像处理 形态学处理基于集合论，专门用于分析和处理图像中的形状特征。本章将以二值图像为基础，深入探讨结构元素（Structuring Element, SE）的定义和作用。核心操作包括腐蚀（Erosion）、膨胀（Dilation），以及基于此衍生的开运算（Opening）和闭运算（Closing），分析它们在平滑轮廓、去除小噪点和连接断口方面的作用。随后，介绍更高级的应用，如形态学梯度（用于边缘检测）、顶帽变换（Top-Hat Transform，用于提取亮色小目标）和骨架提取（Skeletonization，用于线状结构的分析）。 第六章：图像特征描述与表示 有效的特征是模式识别成功的基石。本章关注如何从分割出的对象中提取可用于区分和分类的量化描述符。 我们将介绍基于区域的特征描述符，包括面积、周长、紧凑度、圆形度等几何矩（Moments）及其应用。重点分析Hu矩（Hu Moments）作为旋转、尺度、平移不变性特征的提取与应用。 随后，深入探讨基于轮廓的特征描述，如傅里叶描述子（Fourier Descriptors, FD）在描述物体形状上的优势。对于纹理分析，本章将介绍统计方法（如灰度共生矩阵，GLCM）来量化纹理的对比度、均匀性和规律性，并简要介绍基于小波变换的纹理特征提取。最后，将讨论局部特征描述符的兴起，如SIFT（尺度不变特征变换）和SURF，它们在应对尺度变化和视角变化方面的鲁棒性。 第三部分：模式识别与分类——赋予机器“理解”能力 本部分将理论知识应用于实际的分类和识别任务，将图像特征转化为决策。 第七章：模式分类器的基础 本章建立模式识别的数学框架。我们将从统计决策理论出发，介绍贝叶斯分类器（Bayes Classifier）作为最优分类器的理论基础，并讨论其在已知概率分布下的实际应用。随后，转向非参数方法，详细解析K近邻（K-NN）分类器的工作原理、距离度量（欧氏、曼哈顿等）的选择及其在“维度灾难”面前的挑战。 第八章：线性与非线性分类器 本章的核心是训练分类模型以学习特征到类别的映射。我们将详细讲解感知机（Perceptron）算法作为最早的线性分类器及其局限性。重点将放在支持向量机（SVM）上：最大间隔分类的几何意义、核函数（Kernel Functions）的选择（线性、多项式、RBF）如何实现将低维不可分数据映射到高维可分空间，以及软间隔（Soft Margin）处理非线性可分情况的方法。 第九章：神经网络与深度学习导论 虽然深度学习是独立的研究领域，但本章将提供一个必要的桥梁，介绍人工神经网络（ANN）在图像识别中的基础应用。我们将回顾多层感知机（MLP）的结构、前向传播和反向传播（Backpropagation）算法的数学推导，理解激活函数（Sigmoid, ReLU）的作用。本章将为读者理解卷积神经网络（CNN）的出现和发展奠定基础，阐释卷积层、池化层和全连接层如何协同工作以提取层次化的图像特征，为后续更高级的深度学习教材做铺垫。 结论：应用展望与未来方向 全书的最后，我们将回顾所学内容，并展望图像处理与模式识别在生物医学成像、遥感、工业检测、人机交互等前沿领域的最新进展。我们将讨论当前面临的挑战，如对非结构化数据的鲁棒性、计算效率的提升，以及从传统机器学习方法向现代深度学习范式过渡中的关键技术点。本书提供的理论框架和算法工具，足以使读者胜任当前绝大多数的图像分析工程任务，并为进一步探索前沿研究打下坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

此书内容全面且比较新，除了传统内容（ARIMA,spectral analysis,state-space models）以外，还介绍了不少该领域中其他一些重要的topics或者新近的发展，诸如：GARCH,long-run memory process,threshold等。个人认为本书对ARIMA的介绍很好，第三章最后两节用几个例子介绍了Box-J...  

评分☆☆☆☆☆

这本书简洁清晰，有充足但不多余的例子和code。对初学者合适，用作有基础的人的参考书也合适。美中不足的是3.6 estimation of ARMA parameters讲的太混乱。如果只需要对estimation算法有个概念，看analysis of financial time series 相应章节。time series初学者读这本书的话...

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硕士期间学过时间序列分析，重点在于希尔伯特空间视角下的时间序列，需要比较强的泛函水平，学的一塌糊涂。近日因为工作愿意，需要利用时间序列分析进行一些分析建模，在quick R的主页上链接到了本书的页面，随即在互联网上下到这本书的电子版，读了一下导读和要用到的几个例子...  

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国内好便宜。。

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