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出版者:

作者:Widrow, Bernard/ Kollar, Istvan

出品人:

页数:778

译者:

出版时间:2008-8

价格:$ 155.94

装帧:

isbn号码:9780521886710

丛书系列:

图书标签:

• 量化噪声
• 信号处理
• 数字信号处理
• 通信
• 信息论
• 误差分析
• 优化
• 机器学习
• 深度学习
• 统计学

《量化噪声》 这是一部引人入胜的著作，深入探讨了量化噪声这一在数字信号处理、机器学习、以及数字通信等众多领域中至关重要的概念。本书并非简单地罗列公式或技术细节，而是通过清晰的逻辑和详实的案例，揭示了量化噪声的本质、来源、影响以及有效的控制策略。 全书围绕着“量化”这一核心过程展开。作者首先构建了一个扎实的理论框架，详细阐述了模拟信号向数字信号转换时，由于采样和量化这两个关键步骤而产生的不可避免的误差——量化噪声。读者将了解到，量化并非一个简单的“四舍五入”过程，其背后的数学模型、概率分布以及对信号保真度的影响，都会得到深入的剖析。本书将量化噪声与常见的噪声类型（如热噪声、量化误差）进行区分和比较，帮助读者建立起对不同噪声源的清晰认知。 本书的独特之处在于其广泛的应用视角。在数字信号处理领域，作者详细展示了量化噪声如何影响音频、图像和视频信号的质量，并介绍了在数字滤波器设计、模数转换器（ADC）优化等过程中，如何通过选择合适的量化比特数、量化算法（如均匀量化、非均匀量化）以及引入抖动（dithering）等技术来减小量化噪声的影响，从而提高信号的动态范围和信噪比。 特别值得一提的是，本书对量化噪声在现代机器学习模型中的影响进行了深刻的分析。随着深度神经网络模型参数的不断增大以及对计算效率需求的提升，模型量化（例如将浮点参数量化为低精度定点数）已成为一种重要的模型压缩和加速手段。然而，量化过程必然会引入量化噪声，这些噪声会直接影响模型的准确性。本书系统地探讨了不同量化技术（如训练后量化、量化感知训练）及其对量化噪声的影响，并提供了一系列量化算法的优化策略，旨在在模型压缩和精度之间取得最佳平衡。读者将能够理解，如何通过精细化的量化方案，最大限度地减少量化噪声对模型性能的负面冲击。 此外，在数字通信系统中，量化噪声同样扮演着关键角色。作者将量化噪声与信道编码、调制解调等技术相结合，探讨了如何在信号传输过程中，有效地管理和抑制量化噪声的影响，以确保通信的可靠性和数据传输的准确性。 本书的另一大亮点在于其严谨的数学推导和直观的图示。对于量化噪声的概率分布、均方误差等关键指标，作者都进行了详尽的数学证明，同时辅以大量的图表和仿真结果，使得抽象的概念变得具体易懂。例如，在讲解抖动技术时，本书通过对比有抖动和无抖动的量化结果，直观地展示了抖动如何将信号相关的量化噪声转化为更随机、更易于处理的白噪声。 内容编排上，本书循序渐进，从基础概念到高级应用，逻辑清晰。开篇部分深入浅出地介绍了量化过程和量化噪声的数学定义；中间章节则详细阐述了量化噪声在不同应用场景下的表现及其控制方法；结尾部分则对未来量化技术的发展趋势进行了展望，例如混合精度量化、低比特量化等前沿技术。 本书的目标读者涵盖了广泛的群体，包括但不限于： 电子工程和通信工程的学生与研究人员：他们将从中获得扎实的理论基础和解决实际问题的能力。 机器学习工程师和数据科学家：他们将学习如何有效地对模型进行量化，以实现高效部署，同时保持模型精度。 信号处理工程师：他们将掌握量化噪声分析和控制的先进技术，以优化系统性能。 任何对数字信号转换、数据压缩和模型优化感兴趣的专业人士：本书将为他们提供一个全面而深入的视角。 总而言之，《量化噪声》是一部全面、深入且极具实践指导意义的著作。它不仅是理解量化噪声的权威指南，更是优化数字系统性能、探索前沿技术的重要参考。通过本书的学习，读者将能够深刻理解量化噪声的挑战，并掌握一系列行之有效的应对策略，从而在各自的研究和工程实践中取得突破。

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这本书的书名《Quantization Noise》着实让我眼前一亮。作为一名在通信领域摸爬滚打多年的工程师，我对量化噪声的复杂性和其在实际系统中的影响有着深刻的体会。我一直觉得，在很多时候，我们往往忽视了量化噪声的精细影响，而这本书的出现，让我看到了深入挖掘这一问题的可能性。我最想了解的是，这本书是否会从信号传输的各个环节，比如模数转换、数据压缩、以及数字信号的存储和处理等角度，来系统地分析量化噪声的来源和表现形式？我希望书中能够给出一些实际工程中的案例分析，让我能够将书中的理论知识与我的工作经验相结合。比如，在无线通信系统中，量化噪声是如何影响信号的误码率的？在音频或视频编码中，它又如何影响压缩效率和感知质量？我期待这本书能够提供一些实用的方法和工具，帮助我更好地设计和优化通信系统，从而提高系统的性能和可靠性。这本书给我一种感觉，它可能蕴含着一些非常实用的“干货”。

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当我看到《Quantization Noise》这本书时，脑海中立刻浮现出各种数字信号处理的场景。量化噪声，这个看似简单但又无处不在的概念，其背后的理论和应用却极其广泛。我希望这本书能够以一种全新的视角来解读量化噪声，不仅仅是停留在教科书式的定义和公式上。我期待它能带领我探索量化噪声在不同领域扮演的角色。例如，在图像处理中，量化噪声是否会影响细节的还原，尤其是在低比特量化的情况下？在音频信号处理中，它又是否会带来可闻的失真？我更感兴趣的是，这本书是否会涉及一些比较“硬核”的数学分析，比如关于误差谱的分析，或者不同噪声模型下的性能评估？此外，我还有一个特别的关注点：这本书是否会探讨一些关于“对抗”量化噪声的思路，比如通过一些特殊的编码技巧或者算法设计来减轻其负面影响？我相信，一本好的技术书籍，应该能激发读者的思考，并提供解决问题的灵感。

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这本书的名字《Quantization Noise》让我立刻联想到我在学习数字信号处理时遇到的那些基础但又至关重要的概念。我一直觉得，对于量化噪声的理解，是掌握许多高级算法和技术的基石。我期待这本书能够提供一个非常清晰且逻辑严谨的框架，来系统地梳理量化噪声的方方面面。我希望作者能够深入浅出地讲解量化噪声的数学模型，从最简单的离散化误差开始，逐步引申到更复杂的模型。我特别关注书中是否会包含一些关于量化噪声在特定应用场景下的统计特性分析，比如在某些信号模型下，量化噪声的概率分布是怎样的？此外，我希望这本书能够触及到一些关于量化噪声的“性能界限”或者“理论极限”的探讨，这对于我理解信号处理的根本限制非常有帮助。如果书中还能涉及一些与量化噪声相关的历史发展脉络，或者不同学派对它的不同理解，那就更具深度了。我希望这本书不仅仅是一本技术手册，更是一次思想的启迪。

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这本书的封面设计着实吸引了我，那种低饱和度的蓝色与偶尔闪烁的金色线条交织，仿佛是在暗示着一种深邃而又充满潜力的理论。我一拿到它，就被这种“内在的秩序感”所吸引，迫不及待地翻开。我最期待的是书中对于“量化噪声”这一概念的深入剖析，它不仅仅是一个技术术语，更是理解许多现代数字信号处理和信息论基础的关键。我希望作者能够从最基础的原理讲起，比如信号的离散化过程是如何引入误差的，这种误差在不同的应用场景下又会呈现出怎样的特性。更进一步，我渴望了解那些能够有效抑制或利用量化噪声的先进算法和技术。这本书的书名本身就充满了学术的严谨性，同时也暗示了其研究的深度和广度。我尤其关注书中是否会涉及到一些前沿的研究进展，比如在机器学习、深度学习模型中的量化，或者在图像、音频处理等领域的最新应用。对于一个对信号处理和信息论抱有浓厚兴趣的读者来说，一本能够提供如此清晰、系统且富有洞察力的解释的书，无疑是弥足珍贵的。我希望它不仅仅是理论的堆砌，更能通过丰富的实例和图示，让复杂的概念变得易于理解。

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坦白说，我购买《Quantization Noise》这本书，更多的是出于一种对某个特定研究方向的好奇心。我最近在研究一个项目，其中一个重要的瓶颈就涉及到信号的量化误差问题，我迫切地想找到一本能够提供清晰思路和解决方案的参考书。从这本书的名字来看，它似乎是专门针对这个主题展开的。我尤其关心书中是否能够提供一些具体的数学推导和模型分析，来量化量化噪声的产生机理以及其对系统性能的影响。我希望书中不仅能讲解“是什么”，更能深入探讨“为什么”和“怎么办”。比如，它是否会分析不同量化策略（如均匀量化、非均匀量化）对噪声特性的影响？是否会介绍一些先进的量化技术，例如基于学习的量化方法，或者如何设计最优的量化器来最小化误差？对于我而言，一本优秀的专业书籍，不仅要理论扎实，更要能指导实践。如果书中能够提供一些代码示例或者伪代码，那就再好不过了。这本书的厚度和其标题所暗示的深度，让我相信它能够为我提供足够的信息，帮助我突破研究上的瓶颈。

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