MATLAB在电子信息工程中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:张德丰

出品人:

页数:370

译者:

出版时间:2009-6

价格:42.00元

装帧:

isbn号码:9787121088346

丛书系列:

图书标签:

• MATLAB
• 电子信息工程
• 信号处理
• 通信工程
• 控制系统
• 图像处理
• 数值计算
• 仿真
• 算法实现
• 工程应用

好的，这是一份关于《MATLAB在电子信息工程中的应用》以外的其他主题图书的详细简介： 图书名称：深度学习前沿：从理论基础到前沿实践 图书简介： 引言：驾驭信息时代的智能革命 在信息技术飞速发展的今天，深度学习已成为驱动人工智能浪潮的核心引擎。它不仅重塑了计算机视觉、自然语言处理等传统领域，更在自动驾驶、生物信息学、金融风控等新兴行业展现出颠覆性的潜力。《深度学习前沿：从理论基础到前沿实践》旨在为读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的视角，系统梳理深度学习的理论基石、核心算法演进以及当前最热门的研究方向。本书适合具备一定数学和编程基础（如Python）的工程师、研究人员以及希望系统掌握深度学习技术的学生阅读。 第一部分：理论基石与模型构建 本部分将从最基础的数学原理出发，为构建复杂的深度学习模型打下坚实基础。 1. 神经网络的数学基础与模型概览： 线性代数与概率论的视角： 深入探讨矩阵运算、特征值分解在神经网络中的作用，以及概率分布、贝叶斯方法在理解模型不确定性中的重要性。 感知机到深度网络： 详细解析激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh, Swish）的选择与影响，以及前向传播和反向传播的数学推导，强调链式法则在梯度计算中的应用。 优化算法的演进： 不仅仅停留在SGD，本书将详尽介绍Momentum、AdaGrad、RMSProp直至Adam和AdamW等自适应学习率算法的内在机制和收敛特性，探讨如何选择合适的优化器应对不同规模的数据集。 2. 深度前馈网络（DNN）与正则化技术： 网络结构设计： 如何确定网络层数、神经元数量，以及实践中常见的“欠拟合”与“过拟合”问题的识别与对策。 防止过拟合的艺术： 全面覆盖Dropout（包括不同变体的效果比较）、L1/L2权重衰减、早停法（Early Stopping）以及批归一化（Batch Normalization, BN）和层归一化（Layer Normalization, LN）在稳定训练中的作用机制。 第二部分：核心网络架构与经典应用 本部分聚焦于深度学习中两个最核心、应用最广泛的网络结构——卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的深度解析。 3. 卷积神经网络（CNN）的精妙结构： 从LeNet到Transformer： 追溯CNN的发展脉络，深入解析卷积层、池化层、感受野的概念。重点剖析经典网络如AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception模块）和ResNet（残差连接的突破性意义）。 现代网络设计理念： 详细介绍DenseNet、MobileNet（深度可分离卷积）和EfficientNet等致力于效率和性能平衡的前沿网络结构。 在计算机视觉中的实践： 覆盖图像分类、目标检测（R-CNN系列、YOLO、SSD）和语义分割（FCN、U-Net）的核心算法流程和评估指标（IoU, mAP）。 4. 序列建模与循环网络（RNN/LSTM/GRU）： 处理时序数据的挑战： 解释标准RNN面临的梯度消失/爆炸问题，并着重讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过精巧的门控机制来捕获长期依赖关系。 序列到序列（Seq2Seq）模型： 介绍编码器-解码器结构，并探讨注意力机制（Attention Mechanism）如何革新序列建模，解决长序列信息瓶颈问题。 第三部分：前沿热点与跨界融合 本书的后半部分着眼于当前研究领域中最具活力的方向，展示深度学习如何解决复杂、开放世界的问题。 5. 生成模型：创造力的边界： 变分自编码器（VAE）： 从概率角度理解潜在空间的构建，以及如何利用重参数化技巧进行有效训练。 生成对抗网络（GANs）的深入探索： 详尽分析生成器与判别器的博弈过程，剖析WGAN、DCGAN以及StyleGAN等高级变体，探讨其在图像合成、数据增强方面的应用与挑战（如模式崩溃）。 6. Transformer架构与大语言模型（LLM）： 自注意力机制的革命： 彻底解析Transformer模型中多头自注意力机制的计算过程，以及它如何取代RNN成为处理序列数据的首选架构。 预训练与微调范式： 介绍BERT、GPT系列模型的预训练目标（如掩码语言模型、下一句预测），并探讨指令微调（Instruction Tuning）和提示工程（Prompt Engineering）在LLM实际应用中的核心技术。 7. 强化学习（RL）与决策智能： 马尔可夫决策过程（MDP）： 构建RL问题的数学框架，介绍动态规划、蒙特卡洛方法和时序差分（TD）学习。 深度强化学习（DRL）： 融合深度学习的DQN、Policy Gradient方法（如REINFORCE, A2C, A3C）以及Actor-Critic架构（PPO, DDPG），展示其在机器人控制、复杂游戏AI中的应用。 结语：工程实践与伦理思考 本书的最后，将讨论模型部署中的实际工程问题，如模型量化、剪枝、知识蒸馏等，以提高推理速度和降低资源消耗。同时，也将引导读者关注深度学习的社会责任，探讨模型的可解释性、公平性与潜在的伦理风险，确保技术发展的同时兼顾人文关怀。 本书结构清晰，理论与实践并重，旨在帮助读者建立起一个完整且现代的深度学习知识体系，为未来在AI领域的深入研究和创新打下坚实的基础。

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我是一名已经工作了五年的射频工程师，日常工作主要围绕天线设计和电磁仿真展开。坦白说，我对MATLAB的熟练度一直停留在基础的矩阵运算层面，更倾向于使用专业的EDA工具进行仿真。这次为了优化一个复杂的MIMO系统的性能评估流程，我决定重新审视一下MATLAB在高端信号处理领域的潜力。这本书在高级应用模块中的阐述，可以说是为我打开了另一扇窗。特别是关于大规模矩阵运算下的并行计算优化部分，它详细介绍了MATLAB的Parallel Computing Toolbox如何与GPU加速配合，极大地提高了我的仿真效率。更让我印象深刻的是，作者在讨论特定算法的性能瓶颈时，不仅给出了MATLAB的实现方案，还巧妙地对比了C++的实现复杂度，这种横向的比较，让我们可以更理智地选择最适合当前项目需求的工具链。这本书的深度足以让一个初学者掌握基础，同时也能让像我这样的资深工程师，在现有工具箱的基础上找到性能提升的突破口，它的受众定位非常精准且富有层次感。

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我给这本书的评价是：它成功地将一门原本可能显得枯燥的工具学科，转化成了一门充满创造力的工程实践艺术。我特别欣赏作者在每个关键知识点后附带的“思考与拓展”栏目。这些栏目不是简单的习题，而是抛出了更深入、更具前瞻性的工程挑战，比如如何将当前实现的算法移植到FPGA加速平台，或者如何利用机器学习方法优化传统滤波器的参数自适应过程。这种引导式的学习模式，极大地激发了我的自主研究欲望。在学习过程中，我感觉自己不是被动地接受知识，而是在一个经验丰富的导师的带领下，主动地探索和构建自己的工程知识体系。这本书对于那些有志于在电子信息工程领域进行深度研发工作的学生和专业人士来说，无疑是一份极其宝贵的财富。它教会我们的不仅仅是如何敲击键盘运行代码，更是如何用一种系统化、工程化的思维去解决现实世界中复杂的电子信息问题。

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这本书的排版和插图质量，是同类技术书籍中非常少见的优秀范例。我经常遇到一些技术书籍，为了追求信息密度，将图表和代码挤压得密密麻麻，阅读体验极差。但这本书显然在视觉设计上投入了大量精力。它的公式编辑清晰规范，每一个变量的定义都在第一时间被清晰标注，这对于需要反复对照公式和代码的读者来说至关重要。尤其是在讲解Z变换和快速傅里叶变换（FFT）的离散化过程时，书中的流程图清晰明了，层次分明，避免了读者在数学推导中迷失方向。我习惯于在图书馆借阅或购买电子版进行学习，而这本书的PDF版本优化得非常好，代码块高亮清晰，即使用在不同亮度的屏幕上阅读，代码的可读性也丝毫没有下降。这种对细节的关注，体现了出版方对技术普及的认真态度，它不仅仅是一本工具书，更是一份值得收藏的阅读材料。

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这本书的封面设计着实抓人眼球，那充满科技感的蓝色调和清晰的标题，一下子就让人感受到其中蕴含的专业深度。我是在一个技术论坛上偶然看到有人推荐的，说是对于我们这些刚接触电子信息工程的本科生来说，这本书简直就是一本“救星”。它没有像很多教材那样堆砌晦涩难懂的理论公式，而是非常注重实际应用的层面。比如，当我第一次尝试用MATLAB进行信号处理时，那些复杂的滤波器设计步骤，书里通过一个个生动的实例，配合源代码讲解，几乎手把手地教会了我如何操作。特别是关于数字调制解调那一章节，作者用非常直观的图形界面展示了I/Q信号的轨迹变化，这比我听课时教授抽象讲解要有效率高出百倍。我记得当时为了理解傅里叶变换在频谱分析中的应用，我查阅了至少三本参考书，但都没有这本书讲得如此透彻。它似乎非常懂得工程实践中初学者会卡在哪里，总是提前预判，并在关键节点给出及时的补充说明，这点让我感觉作者是一位经验极其丰富、且富有教学热忱的工程师，而不是一个纯粹的理论研究者。这本书真正做到了理论与实践的完美结合，让枯燥的编程学习过程变得富有探索的乐趣。

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我对这本书的结构编排感到非常惊喜，它并非传统意义上那种从零开始、按部就班的线性叙事，而更像是一份针对工程项目需求定制的“工具箱”。我是在毕业设计阶段才找到它的，当时面临一个非常棘手的课题——基于ARM平台的嵌入式系统实时数据采集与分析。说实话，我当时对MATLAB在系统级仿真和硬件交互方面的能力了解非常有限。然而，这本书的第三部分，专门辟出了一整章来讲解如何利用MATLAB的Simulink环境搭建虚拟原型，并进行了硬件在环（HIL）测试的初步尝试。它的叙述风格非常务实，几乎没有空话套话，每一页都充满了可以立即复制粘贴到自己的工程文件里运行的代码片段。我尤其欣赏作者在处理常见错误（Error Handling）时的细致入微，书中标注了大量“常见陷阱”和“高效调试技巧”，这极大地缩短了我解决问题的试错时间。这本书的价值不仅在于它教我“怎么做”，更在于它教会了我“为什么这么做”，这种深层次的理解，是其他市面上那些只关注代码实现的参考书无法比拟的。

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