Handbook on Array Processing and Sensor Networks (Adaptive and Learning Systems for Signal Processin pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-IEEE Press

作者:Simon Haykin

出品人:

页数:904

译者:

出版时间:2010-01-12

价格:USD 185.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470371763

丛书系列:

图书标签:

• Array Processing
• Sensor Networks
• Signal Processing
• Communications
• Control Systems
• Adaptive Systems
• Learning Systems
• Wireless Communication
• Radar
• Sonar

探索信号处理、通信与控制领域前沿的智慧之光：自适应与学习系统 在这个信息爆炸、万物互联的时代，如何高效、精准地捕捉、处理和利用海量数据，是驱动科技进步的核心议题。尤其是在涉及信号处理、通信和控制的复杂系统中，传统方法往往难以应对快速变化的动态环境和海量、多模态的输入。而“自适应与学习系统”系列正是为解答这些挑战而生，它汇聚了该领域最尖端的研究成果和最具创新性的理念，旨在为读者提供一个深入理解和掌握复杂系统智能化升级的理论框架与实践工具。 本系列书籍并非孤立的学术论文集，而是构建了一个层层递进、相互关联的知识体系。其核心关注点在于“自适应”与“学习”这两个关键特性，它们共同构成了现代智能系统的基石。 自适应性：系统应对未知与变化的利器 自适应性，简而言之，是指系统能够根据外部环境的变化、自身性能的反馈以及目标的调整，自动地改变其内部参数、结构或行为，以维持或优化其运行性能。在信号处理领域，这意味着滤波器能够实时调整其系数以消除噪声或提取特定信号；在通信领域，自适应技术可以动态调整调制方式、功率分配以应对信道衰落或干扰；而在控制领域，自适应控制器则能根据被控对象的模型不确定性或外部扰动，不断修正控制律，确保系统稳定性和鲁棒性。 本系列书籍将深入探讨实现自适应性的多种途径。这包括但不限于： 基于模型的自适应：当系统模型可以被部分或全部描述时，通过在线估计模型参数，再利用这些估计值来调整控制器或滤波器。这涉及到大量的系统辨识技术，如递归最小二乘法（RLS）、卡尔曼滤波（Kalman Filtering）及其变种等。本书将详细介绍这些方法的原理、优缺点以及在不同应用场景下的实现细节，例如在通信接收端进行信道均衡，或在机器人控制中适应机械臂的负载变化。 基于搜索的自适应：当系统模型未知或难以获得时，可以通过迭代搜索的方式寻找最优参数。这包括各种优化算法，如梯度下降（Gradient Descent）、牛顿法、以及更具鲁棒性的全局优化算法。例如，在无线通信中，可以通过功率控制算法的自适应搜索，找到在保证信号质量的同时消耗最少能量的功率水平。 基于模糊逻辑和神经网络的自适应：模糊逻辑能够处理不精确和模糊的信息，而神经网络则具有强大的学习和泛化能力。将两者结合，可以构建出高度灵活的自适应系统，能够处理非线性、时变以及高度不确定的系统。例如，使用模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks）来控制复杂的工业流程，或者利用神经网络进行自适应信道编码，以在复杂无线环境下实现更可靠的数据传输。 基于强化学习的自适应：强化学习（Reinforcement Learning）是近年来人工智能领域的热点，它让智能体通过与环境的交互，从试错中学习最优策略。在本系列书籍中，强化学习将作为实现高度自适应系统的一种强大工具，尤其是在那些需要长期规划和复杂决策的应用中。例如，在智能交通系统中，通过强化学习算法来优化信号灯配时，以应对不断变化的交通流量；或者在无人机编队控制中，实现自主避障和协同任务执行。 学习性：从数据中提取知识，驱动系统智能化 学习性是自适应性的延伸和升华，它强调系统通过从历史数据或实时数据中“学习”规律、模式和知识，并利用这些学到的知识来改进自身的性能、预测未来行为或做出更明智的决策。学习性使得系统能够超越预设的规则，展现出更强的灵活性、鲁棒性和智能化水平。 本系列书籍将深入剖析支撑学习性的核心理论与算法： 统计学习理论：这是理解机器学习的基础。本书将介绍各种监督学习、无监督学习和半监督学习算法的原理，包括支持向量机（SVM）、决策树（Decision Trees）、K-Means聚类、主成分分析（PCA）等。同时，也会深入探讨模型的泛化能力、过拟合与欠拟合等关键概念，帮助读者构建具有良好泛化能力的学习模型。 深度学习（Deep Learning）：作为近年来机器学习领域最耀眼的明星，深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。本系列将详细介绍各种深度神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer等，并阐述它们在信号处理、通信协议设计、以及智能控制中的具体应用。例如，利用CNN进行雷达信号的模式识别，使用RNN处理通信中的序列数据，或者运用Transformer进行智能语音交互系统的构建。 无监督学习与特征提取：在许多实际应用中，标记数据稀缺，此时无监督学习的能力尤为重要。本书将探讨各种降维技术、聚类算法、以及自编码器（Autoencoders）等，以帮助读者从海量无标签数据中提取有用的特征和隐藏的结构。这对于理解复杂信号的内在规律，或者在低功耗设备上进行高效的数据分析至关重要。 在线学习与增量学习：与批量学习不同，在线学习和增量学习允许模型在接收新数据时不断更新，而无需重新处理所有历史数据。这对于处理大规模、实时流数据至关重要，例如在通信系统中实时检测异常流量，或在智能电网中实时预测负荷。本书将探讨各种适用于在线学习的算法，并讨论其在概念漂移（Concept Drift）等挑战下的鲁棒性。 模型压缩与高效推理：随着模型规模的不断增大，如何在计算资源有限的设备上高效地部署和运行这些学习模型成为一个挑战。本系列将介绍模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，以减小模型尺寸，加速推理速度，使其能够部署在嵌入式系统、移动设备甚至物联网传感器上。 应用领域：赋能更智能的未来 “自适应与学习系统”系列并非纯粹的理论探讨，而是紧密围绕实际应用展开。本书籍将通过大量案例研究，展示这些先进技术在以下领域的强大生命力： 通信系统：从下一代5G/6G网络中的智能信道估计、自适应调制与编码、智能波束赋形，到拥塞控制、网络安全威胁检测，再到物联网设备间的协同通信，自适应与学习系统正在重塑通信的边界。例如，利用深度学习预测无线信道的状态，从而实现更优化的信号传输；或者通过强化学习来动态分配网络资源，提高通信效率和用户体验。 传感器网络：在分布式传感器网络中，数据来源多样、噪声干扰严重、节点能量有限。自适应与学习技术能够实现传感器节点的智能协同，如自适应数据融合、异常检测、目标跟踪、以及低功耗数据压缩。例如，在环境监测中，通过学习模型来识别和过滤掉传感器噪声，提高监测数据的准确性；或者在智能安防中，利用学习算法对视频流进行分析，自动检测异常事件。 信号处理：从音频、视频到雷达、声纳，各种信号的采集、增强、分析和理解都离不开先进的信号处理技术。本书将探讨如何利用自适应滤波器抑制噪声，如何用学习模型进行信号分类和识别，以及如何进行鲁棒的目标检测和跟踪。例如，使用深度学习去除音频中的背景噪音，或者利用自适应算法在复杂环境下精确地定位目标。 控制系统：在机器人、自动驾驶、工业自动化、航空航天等领域，控制系统的性能直接关系到系统的安全性、效率和可靠性。自适应与学习控制能够让系统在面对不确定性、非线性以及动态变化的环境时，依然能够保持稳定和高效。例如，利用强化学习训练自动驾驶汽车的决策系统，使其能够安全地在复杂道路环境中行驶；或者通过自适应模型预测控制（AMPC）来优化工业生产线的运行，提高产品质量和生产效率。 生物医学工程：在医疗诊断、药物研发、生物信号分析等方面，自适应与学习系统也展现出巨大的潜力。例如，利用机器学习分析医学影像，辅助医生进行疾病诊断；或者通过自适应信号处理来增强医学信号的信噪比，从而获得更准确的生理信息。 结语 “自适应与学习系统”系列书籍，如同指引方向的灯塔，为投身于信号处理、通信和控制领域的科研人员、工程师和学生提供了一个全面、深入且极具前瞻性的知识宝库。它不仅梳理了该领域的核心理论与经典算法，更重要的是，它揭示了未来智能化系统发展的脉络，激发读者在不断演进的科技浪潮中，拥抱变革，创新前行，共同塑造一个更加智能、高效和可持续的未来。通过掌握本系列所传授的智慧，您将能够驾驭复杂系统，洞察数据深处的奥秘，并将其转化为驱动现实世界变革的强大力量。

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