Techniques and Applications of Neural Networks (Ellis Horwood Workshop Series) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Ellis Horwood Ltd

作者:P. J. G. Lisboa

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1993-11

价格:USD 53.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780130621832

丛书系列:

图书标签:

• Neural Networks
• Machine Learning
• Artificial Intelligence
• Pattern Recognition
• Computer Science
• Algorithms
• Data Mining
• Ellis Horwood
• Workshop Series
• Deep Learning

好的，这是一本名为《Foundations in Advanced Signal Processing: Theory and Real-World Implementation》的图书简介。 《Foundations in Advanced Signal Processing: Theory and Real-World Implementation》图书简介 导言：跨越理论与实践的鸿沟 在当今的技术浪潮中，信号处理已不再是单一学科的范畴，而是渗透到通信、医疗影像、环境监测、金融建模等几乎所有高科技领域的核心支柱。然而，学术界与工程实践之间往往存在一道显著的鸿沟。许多教材专注于深奥的数学推导，却鲜少提供将这些理论应用于复杂、非理想化现实场景的实用指导；反之，一些工程手册则侧重于特定工具的使用，却忽略了底层原理的深刻理解。 《Foundations in Advanced Signal Processing: Theory and Real-World Implementation》旨在弥合这一差距。本书并非对传统信号处理概念的简单重复，而是聚焦于现代、高性能信号处理系统所必需的先进理论框架、鲁棒性设计策略以及高效的计算实现方法。它专为寻求在理论深度和实际工程能力之间建立坚实联系的研究人员、高级学生和资深工程师而设计。 第一部分：现代信号建模与分析的基石 本书的开篇部分，我们将重新审视和深化信号表示的基础。我们不满足于傅里叶变换的经典诠释，而是深入探讨多速率信号处理和时间-频率分析的最新发展。 第1章：随机过程与最优滤波的再探：本章将从更严格的概率论视角出发，对维纳滤波器（Wiener Filter）和卡尔曼滤波器（Kalman Filter）的结构进行深入剖析。重点将放在非平稳过程的建模，特别是如何利用扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）来处理高非线性的测量模型和系统动态。讨论将延伸至实际数据采集中的噪声特性分类及其对滤波性能的实际影响。 第2章：稀疏表示与压缩感知（Compressed Sensing, CS）：随着数据采集成本的增加，如何在远低于奈奎斯特速率下准确重建信号成为关键挑战。本章将详细介绍基追踪（Basis Pursuit, BP）、Omp（Orthogonal Matching Pursuit）等核心算法的数学原理。更重要的是，本书将探讨测量矩阵的设计（如随机高斯矩阵、伯努利矩阵）及其对重建稳定性的影响，并提供在硬件约束下优化稀疏字典的实践指南。 第3章：时频分析的高级工具：超越传统的短时傅里叶变换（STFT）和小波变换（Wavelet Transform），本章将聚焦于Wigner-Ville分布的局限性及其克服方法。我们将详细介绍Cohen’s Class 变换，并探讨Hilbert-Huang 变换（HHT）在分析非线性、非平稳生物医学和地质信号中的应用潜力。重点在于理解如何选择合适的核函数来最小化伪影并最大化信息提取效率。 第二部分：高效计算与系统级优化 理论的优雅必须通过高效的计算来实现。本部分将把焦点从抽象的数学转移到如何将复杂的算法转化为在资源受限的平台上快速、可靠地运行。 第4章：快速算法与计算复杂度管理：本章专注于快速卷积算法的工程优化。除了经典的FFT加速外，我们将探讨多项式乘法在信号处理中的应用，以及如何利用模算法处理周期性卷积以降低运算量。对于大规模数据集，本章还将介绍分块处理（Block Processing）和流水线化（Pipelining）技术，确保算法具备良好的可扩展性。 第5章：数字滤波器设计的鲁棒性与量化效应：在嵌入式系统中，无限精度计算是不切实际的。本章的核心是分析有限精度运算（如定点运算）对IIR和FIR滤波器性能的损害。我们将介绍量化误差分析、噪声整形技术，并探讨如何利用格子滤波器结构或二阶级联来提高对系数量化错误的抵抗力，确保系统在实际部署中的稳定性。 第6章：自适应滤波器的收敛性与稳定性分析：LMS、NLMS以及RLS算法是自适应滤波器的核心。本章将深入探讨这些算法在非独立同分布（Non-IID）输入和环境突变下的收敛速度与均方误差性能。我们将运用Lyapunov稳定性理论对自适应系统的长期行为进行预测，并提供工程上调整步长参数（$mu$）以平衡收敛速度和稳态误差的具体准则。 第三部分：前沿应用与系统集成 最后一部分将理论和计算基础应用于当前最热门、最具挑战性的工程领域，展示高级信号处理如何驱动创新。 第7章：雷达与声呐系统中的高级波形处理：本章将探讨脉冲压缩技术（如Chirp信号和伪随机序列）的原理，并着重分析杂波抑制和多普勒处理。重点在于相控阵信号处理中，如何利用自适应波束形成技术（如MVDR、LCMV）来提高在复杂电磁环境下的目标检测和跟踪精度。 第8章：生物医学信号的去噪与特征提取：从EEG、ECG到医学超声，生物信号的低信噪比是普遍难题。本章将详细介绍盲源分离（Blind Source Separation, BSS）技术，特别是独立成分分析（ICA）在去除伪影（如眼电、肌电）中的应用。此外，我们还将讨论如何结合经验模态分解（EMD）与统计模型来提取与病理状态相关的微弱特征。 第9章：通信系统中的信道均衡与干扰消除：在高速无线通信中，多径效应导致的符号间干扰（ISI）是主要障碍。本章将深入分析迫零（ZF）均衡器、最小均方误差（MMSE）均衡器的优缺点，并对比它们在信噪比和计算复杂度上的权衡。针对大规模MIMO系统，我们将探讨迫和（Successive User Scheduling）算法在资源优化分配中的信号处理视角。 结语：面向未来的信号工程师 《Foundations in Advanced Signal Processing: Theory and Real-World Implementation》不仅仅是一本参考书，它是一份路线图，指导读者从掌握基本公式到能够设计、实现并优化下一代信号处理系统。本书的每一个章节都力求在严谨的数学论证之后，立即提供可操作的工程洞察和具体的实现案例，确保读者不仅“知道”是什么，更“懂得”如何去做。掌握这些高级工具，读者将有能力应对任何复杂环境下的信号挑战，真正实现从理论到实践的无缝过渡。

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收到这本书的那一刻，我内心是充满了期待的。从书名《Techniques and Applications of Neural Networks》来看，它似乎是一本能够带领我领略神经网络技术核心的指南。我对神经网络的兴趣源于它在图像识别、自然语言处理等领域取得的惊人成就，但对于这些成就背后到底运用了哪些“技术”（Techniques）却知之甚少。我希望这本书能够详尽地解释各种神经网络架构，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及更近期的Transformer等，并深入探讨它们的数学原理和实现细节。同时，“Applications”部分也让我充满好奇，我想知道这些技术是如何被成功应用于解决现实世界中的复杂问题的。书中是否会涵盖一些经典的案例研究，例如自动驾驶、医疗诊断、推荐系统等？我希望通过学习这些应用，能够更好地理解神经网络的实际价值和潜力。这不仅仅是一次知识的汲取，更是一次思维的拓展，我期待它能激发我更多的创新灵感。

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我拿到这本书的时候，就被它厚重的质感和严谨的书名《Techniques and Applications of Neural Networks》所吸引。作为一名在人工智能领域摸索多年的学习者，我对神经网络的“Techniques”部分一直有着强烈的求知欲。市面上很多书籍要么过于理论化，让初学者望而却步，要么过于注重应用，而忽略了核心算法的讲解。这本书的副标题“Ellis Horwood Workshop Series”给我一种耳目一新的感觉，它预示着书中内容可能兼具深度和广度，而且具有很强的操作性。我迫切地想知道，书中是否会详细介绍反向传播算法、梯度下降等训练神经网络的基础原理？是否会讲解如何选择合适的激活函数、优化器以及正则化技术？同时，我同样期待书中能提供丰富的“Applications”示例，让我了解如何将这些技术巧妙地应用于解决实际问题，比如情感分析、机器翻译、甚至是游戏AI的设计。这本书无疑是我在神经网络领域深入探索的又一次宝贵机遇。

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这本书的名字《Techniques and Applications of Neural Networks》就好像一座知识的金矿，吸引着我对神经网络世界的深层探索。我一直觉得，要真正理解一个技术，就必须深入其“Techniques”的细节，而不是仅仅停留在其“Applications”的光鲜表面。我特别希望能在这本书中找到对各种神经网络模型（如MLP、CNN、RNN、LSTM、GANs等）的透彻解析，包括它们的结构、工作原理以及各自的优势和局限性。我希望作者能够用清晰易懂的语言，解释这些复杂模型背后的数学逻辑和算法实现。同时，书名中的“Applications”也让我对实际应用充满了期待，我想了解神经网络是如何被应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等不同领域的。书中是否会提供一些真实世界的数据集和项目案例，让我能够亲手实践，将所学知识融会贯通？这对我而言，将是提升技术能力的关键一步。

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当我看到《Techniques and Applications of Neural Networks》这本书时，我的第一反应是它可能是一本能够填补我知识空白的宝藏。我一直对神经网络领域抱有浓厚的兴趣，但总觉得在“Techniques”方面掌握得不够扎实，很多高级概念和复杂的算法模型对我来说仍旧是云里雾里。我希望这本书能够提供系统性的指导，深入讲解各种神经网络的架构设计、训练优化策略以及常用的算法，例如如何有效处理梯度消失/爆炸问题，如何进行模型调优和正则化。同时，我也非常期待书中能够展现神经网络在“Applications”方面的强大能力，比如在图像生成、文本摘要、智能推荐等领域的实际应用案例。我希望通过学习这些应用，能够更直观地理解神经网络的威力，并启发我思考如何将这些技术应用到我所关注的领域。这本书的出现，无疑为我的学习之旅增添了新的方向和动力。

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这本书的封面设计非常简洁，带有典型的学术著作风格，让人一眼就能感受到其专业性和深度。光是书名《Techniques and Applications of Neural Networks》就足以激发我对这个领域的探索欲。我一直对人工智能，尤其是神经网络的内在机制非常着迷，也尝试阅读过一些入门级的资料，但总觉得缺乏系统性的指导，很多概念停留在模糊的层面。这本书似乎为我提供了一个绝佳的机会，去深入了解神经网络的“技术”（Techniques）层面，不仅仅是停留在应用层面，而是探究其背后的算法、模型结构、训练方法等核心内容。Ellis Horwood Workshop Series这个副标题也暗示了其内容的实用性和实践性，或许书中会包含一些能够指导实际操作的案例或者代码示例，这对于像我这样希望将理论付诸实践的读者来说，是极具吸引力的。我非常期待能够在这本书中找到解答我心中疑惑的答案，并为我今后的学习和研究打下坚实的基础。它是否能帮助我理解不同类型神经网络的优劣势，以及它们各自适合解决的问题？书中是否会介绍一些前沿的研究进展？这些都是我非常关注的。

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