Bayesian Reasoning and Machine Learning pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Cambridge University Press

作者:David Barber

出品人:

页数:735

译者:

出版时间:2011

价格:USD 84.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780521518147

丛书系列:

图书标签:

• 机器学习
• bayesian
• MachineLearning
• 贝叶斯
• 数据挖掘
• 人工智能
• 计算机科学
• 计算机
• Bayesian reasoning
• Machine learning
• Statistics
• Probability
• Artificial intelligence
• Data science
• Mathematics
• Algorithms
• Representation

《现代信号处理：理论与实践》 引言 在这个信息爆炸的时代，理解和处理海量数据是科学研究、工程技术以及商业决策的核心能力。信号，作为信息传递的载体，其形式多种多样，从音频、图像到生物医学信号，再到通信系统中的电磁波，无处不在。对这些信号进行有效、精确的处理，不仅能够提取出隐藏的知识，更能实现前所未有的应用。本书《现代信号处理：理论与实践》旨在为读者提供一个全面而深入的信号处理知识体系，涵盖从基础理论到先进算法，再到实际应用的全方位讲解。我们相信，掌握信号处理的原理与技巧，将是您在各个领域取得突破性进展的强大助力。 第一部分：信号处理基础理论 本部分将为您奠定坚实的信号处理理论基础，使您能够理解各种信号处理技术的内在逻辑。 信号的分类与表示： 我们将首先探讨信号的本质，区分连续时间信号与离散时间信号，周期信号与非周期信号，能量信号与功率信号。您将学习到如何使用时域、频域以及复数域等多种方法来表示信号，为后续分析打下基础。傅里叶级数和傅里叶变换将是本章的核心，它们揭示了信号在频率域的构成，是理解信号频谱特性的关键工具。 线性时不变（LTI）系统： 系统的性质决定了信号经过系统后会发生怎样的变化。我们将详细介绍线性时不变系统的概念，包括卷积的概念及其在LTI系统分析中的重要作用。通过理解LTI系统的冲激响应，您可以预测任何输入信号经过系统后的输出，这是许多信号处理算法设计的基石。 采样理论： 现实世界中的许多信号是模拟的、连续的，而计算机处理的却是离散的数字信号。本章将深入探讨采样过程，重点介绍奈奎斯特-香农采样定理，解释为何需要特定的采样率来无损地恢复原始信号，并讨论过采样和欠采样的影响。采样定理是数字信号处理的基石，对通信、音频、图像等领域至关重要。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： 在数字领域，DFT是分析离散时间信号频率特性的基本工具。然而，直接计算DFT的计算量巨大。本章将引入快速傅里叶变换（FFT）算法，介绍其高效的计算原理，并阐述FFT在工程实践中的广泛应用，如频谱分析、滤波等。 第二部分：数字滤波器的设计与应用 滤波器在信号处理中扮演着至关重要的角色，它们能够选择性地保留或去除信号中的特定频率成分。本部分将系统介绍数字滤波器的设计方法。 无限冲激响应（IIR）滤波器： IIR滤波器以其高效率而闻名，可以用较少的阶数实现陡峭的频率选择性。本章将详细介绍IIR滤波器的设计原理，包括巴特沃斯、切比雪夫和椭圆滤波器等经典设计方法。您将学习如何根据技术指标（如通带纹波、阻带衰减）来设计满足要求的IIR滤波器，并理解其在信号平滑、噪声抑制等方面的应用。 有限冲激响应（FIR）滤波器： FIR滤波器具有相位响应线性、稳定性好的优点，非常适合用于对相位失真敏感的应用。本章将深入探讨FIR滤波器的设计方法，包括窗函数法和频率采样法。您将学习如何选择合适的窗函数（如汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗）来平衡滤波器的阻带衰减和通带纹波，并理解其在音频处理、数据传输等领域的优势。 滤波器应用： 除了理论设计，本章还将展示滤波器在实际中的各种应用，例如： 噪声抑制： 如何设计滤波器来去除信号中的随机噪声，提高信噪比。 信号增强： 如何设计滤波器来突出信号中的有用成分，抑制干扰。 均衡： 如何补偿信道对信号造成的幅度或相位失真。 解调： 在通信系统中，滤波器是如何用于提取调制信号的。 第三部分：现代信号处理技术 随着计算能力的提升和算法的不断发展，信号处理领域涌现出许多强大的现代技术，本部分将为您一一揭示。 自适应滤波： 许多实际信号处理问题面临未知或变化的噪声环境。自适应滤波器能够根据输入信号和期望信号自动调整滤波器参数，从而实现最佳的滤波效果。本章将详细介绍最小均方（LMS）算法及其变种，以及递归最小二乘（RLS）算法，并探讨它们在回声消除、噪声消除、信道均衡等方面的应用。 谱估计： 传统基于傅里叶变换的谱估计方法在处理短数据或存在噪声时存在局限性。本章将介绍更先进的谱估计方法，包括参数化谱估计（如AR模型、MA模型、ARMA模型）和非参数化谱估计（如Welch方法）。您将了解这些方法如何提高谱估计的分辨率和准确性，在雷达、声学等领域具有重要意义。 小波分析： 与傅里叶变换只提供全局频率信息不同，小波分析能够同时提供信号在时间和频率上的局部信息。本章将介绍小波变换的基本原理，包括连续小波变换和离散小波变换。您将学习如何利用小波分析来检测信号中的瞬态特征、奇异点，并应用于图像压缩、去噪、特征提取等多个领域。 盲信号分离（BSS）： 在许多实际场景中，我们只能观测到混合信号，而无法直接获得原始信号。盲信号分离技术旨在从混合信号中恢复出独立的原始信号。本章将介绍独立成分分析（ICA）等BSS技术的基本原理和算法，并展示其在语音分离、脑电信号分析等方面的应用。 第四部分：信号处理在各个领域的应用 理论知识与实际应用紧密相连。本部分将通过具体案例，展示信号处理技术在不同领域的强大威力。 通信系统： 从调制解调到信道编码，再到多址接入技术，信号处理是现代通信系统的核心。您将了解如何利用数字信号处理技术实现高效可靠的通信。 图像与视频处理： 图像压缩、去噪、增强、边缘检测、目标识别等都离不开信号处理。本章将探讨如何将信号处理的原理应用于二维信号的处理。 音频与语音处理： 音频信号的采集、编码、合成、识别以及语音增强、说话人识别等，都依赖于精妙的信号处理算法。 生物医学信号处理： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）等生物医学信号的分析，需要特殊的信号处理技术来提取有用的诊断信息。 雷达与声纳系统： 雷达和声纳通过发射和接收信号来探测目标，信号处理在目标检测、跟踪、成像等方面起着关键作用。 学习方法与建议 本书并非仅仅罗列公式与定理，而是力求将复杂的概念以清晰易懂的方式呈现。我们鼓励您在学习过程中： 主动思考： 积极思考每个概念背后的物理意义和数学原理。 动手实践： 强烈建议结合MATLAB、Python等工具进行编程实践，通过实际操作加深对算法的理解。书中提供的代码示例，将是您踏出第一步的有力助手。 联系实际： 尝试将学到的知识与您感兴趣的实际应用联系起来，思考如何利用信号处理解决现实问题。 深入研究： 对于特别感兴趣的章节或技术，鼓励您查阅更深入的文献，进行进一步的研究。 结语 《现代信号处理：理论与实践》是一本集理论性、系统性和实用性于一体的著作。我们希望通过本书，能够帮助您构建起扎实的信号处理知识体系，掌握先进的处理技术，并激发您在各个领域应用这些技术的创新思维。在这个数据驱动的时代，信号处理的能力将成为您不可或缺的核心竞争力。愿这本书成为您在信号处理领域探索与进取的宝贵伙伴。

评分☆☆☆☆☆

书的内容5星，书的作者7星。在作者的主页上有书籍的免费PDF链接，且是不断勘误的，从2007年一致持续到现在。地址如下：http://web4.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Barber/pmwiki/pmwiki.php?n=Brml.Online 。  

评分☆☆☆☆☆

扫码关注公众号 「图灵的猫」，点击“学习资料”菜单，可以获得海量python、机器学习、深度学习书籍、课程资源，以及书中对应习题答案和代码。后台回复SSR更有机场节点相送~ 入门避坑指南 自学三年，基本无人带路，转专业的我自然是难上加难，踩过无数坑，走过很多弯路。这里我...

评分☆☆☆☆☆

书的内容5星，书的作者7星。在作者的主页上有书籍的免费PDF链接，且是不断勘误的，从2007年一致持续到现在。地址如下：http://web4.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Barber/pmwiki/pmwiki.php?n=Brml.Online 。  

评分☆☆☆☆☆

书的内容5星，书的作者7星。在作者的主页上有书籍的免费PDF链接，且是不断勘误的，从2007年一致持续到现在。地址如下：http://web4.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Barber/pmwiki/pmwiki.php?n=Brml.Online 。  

评分☆☆☆☆☆

书的内容5星，书的作者7星。在作者的主页上有书籍的免费PDF链接，且是不断勘误的，从2007年一致持续到现在。地址如下：http://web4.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Barber/pmwiki/pmwiki.php?n=Brml.Online 。  

评分☆☆☆☆☆

老实说，这本书的深度和广度着实让我有些措手不及，但正是这份挑战性，才让它在我书架上占据了如此重要的位置。它绝非那种蜻蜓点水的入门读物，相反，它更像是一次深入热带雨林的探险。我记得在处理到MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法的部分时，作者展示了对算法收敛性和混合性的深刻见解，这部分内容远超我预期的教材深度。它不仅展示了如何应用Metropolis-Hastings算法，更深入剖析了其背后的遍历性和不变测度理论，这对于希望将理论知识应用于实际复杂系统模拟的读者来说，是无价的财富。我花了相当长的时间去消化那些关于变分推断（Variational Inference）的论述，作者似乎对如何用优化的语言重构概率推断问题有着独到的见解，将复杂的积分运算巧妙地转化为可解的最小化问题，这种视角转换极具启发性。这本书的行文风格带着一种老派的学术严谨，字里行间透露出作者对所阐述主题的绝对掌控力，它迫使你停下来，拿起笔，真正地去“算”而不是仅仅“看”。

评分☆☆☆☆☆

如果必须指出一个需要读者做好准备的地方，那就是作者在引入新概念时的“自信”。这本书的叙事节奏非常紧凑，几乎没有冗余的过渡性语言，这对于思维敏捷的读者来说是高效的，但对于需要更多铺垫的读者可能会稍显吃力。例如，在某些章节中，作者会假设读者已经完全掌握了某些高级的线性代数概念，然后直接跳入到复杂的矩阵分解和张量运算的讨论中，这要求读者必须同步进行大量的背景知识补充。我记得有一次，我为了完全理解某个定理的证明过程，不得不暂时搁置这本书，去重新学习了数理统计学中关于充要条件的严格定义。然而，这种“高要求”也反过来形成了一种强大的学习驱动力。它不是在迎合读者的舒适区，而是在为读者设定一个更高的目标。最终，当你攻克了那些看似难以逾越的章节后，那种成就感是无与伦比的，它证明了你已经真正掌握了这门复杂学科的精髓，而不是停留在浮光掠影的表面知识上。

评分☆☆☆☆☆

这本书最令我感到惊喜的是它对“因果推断”与“预测”之间界限的探讨。在当前许多机器学习书籍都侧重于构建高精度预测模型的背景下，作者没有回避概率论和统计学中最核心的哲学问题之一：我们如何从相关性走向因果性？书中对结构方程模型（SEM）和干预操作（Do-calculus）的介绍虽然简要，但其切入点非常犀利，它提醒读者，一个在测试集上表现完美的神奇模型，如果缺乏对底层机制的理解，在面对环境变化时依然可能不堪一击。这种对知识应用边界的审慎态度，体现了作者深厚的统计学功底和对领域未来发展的关切。它不仅仅是一本关于“如何做”的书，更是一本关于“为什么这样做的背后逻辑”的书。对于那些希望从熟练的算法实现者蜕变为真正问题解决者的人来说，这种对推理本质的深挖是不可替代的营养。它让人在面对新的、未曾见过的现实世界问题时，能够更加自信地构建基于第一性原理的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和插图设计，可以说是教科书中的一股清流，这一点常常被评论者忽略，但对于长时间的阅读而言至关重要。纸张的质感很好，反光度适中，即便是长时间在台灯下阅读也不会感到眼睛疲劳。更值得称赞的是图表的质量——它们不是简单地用来装饰页面的视觉元素，而是紧密服务于理论的阐释。例如，在解释高斯过程回归时，那些展示不同核函数如何影响函数平滑度的示意图，直观到令人拍案叫绝，它瞬间弥补了纯文本描述的抽象感。作者在关键定义和定理的呈现上，也采用了非常清晰的格式，如加粗和独立区块，这使得在复习和查阅时能够迅速定位核心信息。虽然内容本身偏向数学和理论，但这种对阅读体验的人性化关怀，极大地提升了学习效率。我个人认为，一本好的技术书籍，其物理形态和阅读体验也应当被视为其内容的一部分，而这本书在这方面做得非常出色，让人愿意反复翻阅，而不是束之高阁。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁有力，那种深邃的蓝色调配上醒目的白色字体，一下子就抓住了我的眼球。初翻开时，我最先注意到的是其章节结构的严谨性。作者在导论部分就为我们勾勒了一个清晰的知识地图，让人对后续将要探索的复杂概念有了预期。比如，它在引入基础概率论时，并没有像很多教科书那样枯燥地堆砌公式，而是巧妙地结合了一些历史案例和直觉性的解释，使得即便是初次接触贝叶斯思想的读者，也能迅速建立起对“不确定性如何量化”的感性认识。随后的内容推进中，对参数估计和模型选择的讨论尤其精彩，那种循序渐进的推导过程，仿佛有一位经验丰富的导师在你身旁，耐心地为你剖析每一步的逻辑关节。我特别欣赏作者在讲解最大后验概率（MAP）和最大似然估计（MLE）时的对比分析，它们之间的细微差异被阐释得淋漓尽致，这对于理解现代机器学习中模型优化的核心思想至关重要。整体而言，这是一本阅读体验非常顺畅的书，它在保持学术深度的同时，极大地降低了读者的入门门槛，让人感觉自己真的在一步步构建起坚实的理论基石。

评分☆☆☆☆☆

我觉得写的没有那么好懂， 图跳来跳去的， 要上下翻来翻去的看。

评分☆☆☆☆☆

老师写的书，还帮这改过

评分☆☆☆☆☆

还是没有看完 我果然是个学渣

评分☆☆☆☆☆

: TP181/B234

评分☆☆☆☆☆

神书一本。一看看一年。