信号处理的神经网络方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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高颖慧，王平，沈振康 著

图书标签:

• 信号处理
• 神经网络
• 深度学习
• 机器学习
• 模式识别
• 时域分析
• 频域分析
• 自适应滤波
• 小波变换
• 图像处理

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302305453

版次：1

商品编码：11152991

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-12-01

用纸：胶版纸

页数：142

字数：206000

正文语种：中文

内容简介

　　人工神经网络的独特知识表示结构和信息处理原则使其成为智能信息处理的主要技术之一，吸引了越来越多科技工作者的研究兴趣。《信号处理的神经网络方法》从人工神经网络在信号处理领域的应用人手，对神经网络基本结构和信号处理领域如何应用神经网络进行介绍。我们挑选BP.RBF.SOFM.LVQ.H。pfield这5种已成功应用于解决实际信号处理问题的网络结构进行详细介绍，并对如何利用它们解决信号处理问题进行分析。
　　另外还介绍了量子比特神经网络这种新兴网络结构。
　　《信号处理的神经网络方法》适合于作为研究生或高年级本科生的教材，也可以作为希望深入学习神经网络理论和应用技术的科技人员的参考书。

内页插图

目录

第1章 绪论
1.1 引言
1.2 人工神经网络概述
1.2.1 人工神经元
1.2.2 人工神经网络分类
1.2.3 前向人工神经网络
1.2.4 竞争型人工神经网络
1.2.5 递归人工神经网络
1.2.6 量子比特神经网络
1.3 人工神经网络适用于信号处理
1.3.1 数字信号处理问题概述
1.3.2 人工神经网络适用于数字信号处理
1.3.3 应用人工神经网络解决信号处理问题示例
1.4 ANN解决信号处理问题的一般思路
习题

第2章 基于BP网络的信号处理
2.1 引言
2.2 BP学习算法
2.2.1 输出层神经元权值确定
2.2.2 隐含层神经元权值确定
2.2.3 权值修正过程
2.2.4 BP学习算法描述
2.3 BP学习算法的局限性及改进方法
2.3.1 BP学习算法的局限性
2.3.2 BP学习算法的改进方法
2.4 构建BP网络的关键问题
2.5 BP网络的MATLAB实现
2.6 基于BP网络的英文字母识别
2.6.1 英文字母特征提取
2.6.2 网络结构确定
2.6.3 网络训练
2.6.4 网络构建流程
2.6.5 字母识别性能分析
习题

第3章 基于RBF网络的信号处理
3.1 函数的内插理论
3.1.1 近似问题的定义
3.1.2 函数的内插
3.2 径向基神经元
3.3 高斯RBF网络
3.3.1 高斯RBF网络结构
3.3.2 网络学习方法
3.3.3 RBF网络结构确定方法
3.4 概率RBF网络
3.4.1 贝叶斯决策分类方法简介
3.4.2 概率RBF网络结构
3.4.3 基于EM算法的概率RBF网络的学习
3.5 RBF网络的MATLAB实现
3.5.1RBF网络创建函数
3.5.2 RBF网络传递函数和转换函数
3.6 RBF网络应用实例
3.6.1 基于RBF网络的插值技术
3.6.2 基于RBF网络的浅滩演变预测
习题

第4章 基于SOFM网络的信号处理
4.1 SOFM网络结构
4.1.1SOFM网络基本特点
4.1.2 网络构成
4.2 SOFM网络学习算法
4.2.1 两阶段权值调整
……
第5章 神经动力学基本原理及Hopfield网络
第6章 量子比特神经网络
第7章 结束语
参考文献

精彩书摘

　　1.3.2 人工神经网络适用于数字信号处理
　　在人工神经网络的发展历史中，其在理论和设计方面所取得的进步都同信号处理问题密切相关，信号处理领域不断出现的新问题促进了人工神经网络的不断发展。像自适应滤波、自适应编码等自适应问题，以及模式的非线性区域分类、系统辨识、高维空间非线性信号检测等非线性问题，是信号处理领域的研究热点和难点，应用传统方法解决这些问题具有较大难度，而人工神经网络的以下特性使其非常适合于解决这些问题。
　　（1）强大的非线性映射能力、自适应能力，以及广泛的全局逼近能力。
　　（2）并行的信息处理方式：单个神经元进行简单信息处理，而大量简单处理单元集体的、并行的活动可以以较快速度得到预期的识别计算结果。
　　（3）分布式的信息存储方式：信息以分布方式存储在神经元之间的连接权值上，仅从单个权值无法看出存储内容。
　　（4）强大的学习能力以及由此而来的泛化能力：神经网络的连接权值和连接结构都可以以监督或非监督方式从环境中学习得到，而泛化是指人工神经网络对不在训练样本集合中的数据可以产生合理的输出。这种能力使得人工神经网络可以解决一些当前还不能够处理的大型复杂信号处理问题。
　　（5）强的容错性：局部或部分神经元损坏后，不会对全局活动造成很大影响。
　　我们现在常应用人工神经网络进行统计信号处理、非线性信号处理、自适应信号处理及建立非线性动态系统。因此，基于人工神经网络的信号处理成为信号处理中的重要研究方向，也是人工神经网络理论和模型的重要应用方面。
　　……

前言/序言

《深度探索：神经网络驱动的信号分析与理解》 在这个信息爆炸的时代，我们每日都被海量数据所淹没。从社交媒体上的实时互动，到医疗设备采集的生理信号，再到宇宙深处传来的射电波，信号无处不在，它们蕴含着丰富的知识和潜在的价值。如何有效地捕捉、解析和利用这些信号，是科学、工程和商业领域面临的重大挑战。传统的信号处理技术，虽然在许多领域取得了辉煌的成就，但在面对日益复杂、高维度、非线性且充满噪声的数据时，其局限性日益凸显。 《深度探索：神经网络驱动的信号分析与理解》正是为应对这一挑战而生。本书并非聚焦于“信号处理的神经网络方法”这一特定技术组合，而是以一种更为宏观和前瞻的视角，系统性地阐述了如何利用通用的人工智能技术，特别是深度学习的强大能力，来革新和深化我们对各类信号的理解和处理过程。本书旨在为读者提供一个全新的思维框架，打破传统学科壁垒，将神经网络的强大模式识别、特征提取和预测能力，灵活应用于广泛的信号处理场景。 本书的核心理念：让智能成为信号的解析器。 我们相信，神经网络不仅仅是一种工具，更是一种能够“学习”信号内在规律的强大引擎。它们能够自动从原始数据中提取出人眼难以察觉的复杂模式和抽象特征，从而实现比传统方法更为精准、高效的信号分析。本书将引导读者深入理解这一核心理念，并将其转化为解决实际问题的能力。 本书内容概览： 本书分为四个主要部分，层层递进，构建起一个完整的知识体系： 第一部分：神经网络基础与信号处理的融合（概念篇） 本部分为读者奠定坚实的理论基础，重点在于建立神经网络与传统信号处理概念之间的桥梁。我们不会直接深入到某个特定算法的数学推导，而是侧重于理解神经网络为何能够胜任信号处理任务，以及其核心优势所在。 章节一：信号的本质与挑战 回顾不同类型信号的特点（时域、频域、时频域信号，离散与连续信号，单变量与多变量信号等）。 阐述传统信号处理方法在现代数据场景下面临的挑战，例如：高维数据处理的困难、非线性系统的建模难度、噪声鲁棒性的局限、特征工程的繁琐性等。 引入“学习式信号处理”的宏观概念，为后续章节铺垫。 章节二：神经网络的通用学习范式 不聚焦于具体神经网络模型（如CNN、RNN等）的内部结构细节，而是强调其通用的“学习”机制：前向传播、反向传播（作为一种优化学习参数的方式）、损失函数（衡量预测与真实之间的差距）、梯度下降（优化参数以减小损失）等。 解释什么是“模型”在神经网络中的含义：能够映射输入到输出的数学函数。 强调神经网络的“端到端”学习能力：从原始信号直接学习到目标输出，无需手工设计复杂的特征提取流程。 介绍通用学习框架：监督学习、无监督学习、自监督学习在信号处理中的潜在应用场景。 章节三：神经网路与信号处理的初步对接 探讨神经网络作为一种“函数逼近器”：如何用神经网络来模拟或替代传统的信号处理函数（如滤波器、变换器等）。 介绍神经网络在信号表征中的作用：如何将原始信号转化为神经网络能够理解的“特征向量”或“嵌入表示”，以及这些表示的优势。 初步介绍不同类型的神经网络在处理序列数据（时域信号）和网格数据（如图像，可类比为二维信号）上的潜力，但不会深入到具体模型细节。例如，可以提及“序列处理网络”和“局部感知网络”的通用思想。 第二部分：基于神经网络的信号分析技术（应用篇） 本部分是本书的核心，我们将系统性地介绍如何利用神经网络解决信号处理中的关键问题。这里的重点在于应用思路和方法论，而不是某个特定算法的实现细节。 章节四：信号去噪与增强 不聚焦于特定的去噪算法（如小波去噪、维纳滤波），而是阐述如何利用神经网络学习噪声的统计特性，从而区分信号和噪声。 介绍“生成模型”的概念，以及如何利用生成模型来“重构”或“恢复”被噪声污染的信号。 探讨“对抗性学习”在信号增强中的潜在应用，例如，通过对抗训练来生成更逼真的信号。 章节五：信号分类与识别 不局限于特定的分类器（如SVM、决策树），而是展示神经网络强大的模式识别能力如何应用于信号分类。 探讨如何将不同类型的信号（如语音、心电图、振动信号）映射到高维特征空间，以便于区分。 介绍“注意力机制”的概念，解释它如何帮助神经网络聚焦于信号中的关键部分，从而提高分类精度。 章节六：信号检测与异常分析 不依赖于传统的阈值检测或统计量检测，而是展示神经网络如何学习正常信号的行为模式，从而检测出偏离正常模式的异常信号。 介绍“异常检测模型”的通用框架，例如，基于重构误差的检测方法，或基于生成模型的不符度检测。 探讨神经网络在故障诊断、欺诈检测、入侵检测等领域的应用潜力。 章节七：信号预测与建模 不局限于ARIMA、指数平滑等传统时间序列预测模型，而是深入探讨神经网络强大的序列建模能力。 介绍如何利用神经网络捕捉信号的长程依赖性和非线性动态，实现更准确的未来信号预测。 探讨“预测控制”的思路，即利用预测的信号来指导系统的控制决策。 第三部分：深入理解神经网络模型在信号处理中的选择与调优（实践篇） 本部分将从实践的角度，指导读者如何选择和应用合适的神经网络模型。这里的重点是通用原则和策略，而非特定框架的编程指南。 章节八：模型选择的通用考量 不直接列举各种模型（CNN、RNN、Transformer等）的优缺点，而是提出一套通用的模型选择框架： 信号特性与模型匹配：如何根据信号的维度、序列特性、局部/全局特征等来选择合适的模型架构（例如，处理序列数据时，需要考虑如何捕捉时间依赖性；处理具有空间结构的信号时，需要考虑如何捕捉局部关联性）。 计算资源与效率：不同模型对计算资源的需求，以及如何在精度和效率之间进行权衡。 数据量与模型复杂度：如何避免过拟合和欠拟合。 任务类型（分类、回归、生成等）与模型能力：不同模型擅长处理的任务类型。 章节九：训练与优化策略 不深入介绍反向传播的具体数学公式，而是强调实际训练过程中的关键策略： 数据预处理与增强：如何为神经网络准备高质量的训练数据，以及数据增强的重要性。 损失函数的设计与选择：如何根据具体任务设计合适的损失函数。 优化器选择与学习率调度：选择合适的优化算法（如Adam、SGD）和调整学习率的策略。 正则化技术：如Dropout、权重衰减等，用于防止过拟合。 模型评估指标：除了准确率，还应关注哪些与信号处理任务相关的评估指标。 章节十：模型解释性与鲁棒性 探讨如何理解神经网络“黑箱”的决策过程。介绍通用的模型解释性方法，例如，可视化激活图，分析特征的重要性。 强调信号处理中模型鲁棒性的重要性：模型如何应对噪声、数据漂移、对抗性攻击等。 介绍提高模型鲁棒性的通用策略：如对抗训练、数据增强、集成学习等。 第四部分：前沿展望与跨领域应用（拓展篇） 本部分将放眼未来，探讨神经网络在信号处理领域的前沿发展方向和跨学科应用。 章节十一：新兴神经网络架构与技术 介绍近年来出现的，对信号处理有潜在影响的通用神经网络技术趋势（不局限于具体实现）： 图神经网络（GNN）：如何处理非欧几里得结构的数据（如传感器网络、社交网络中的信号）。 自监督学习与无监督学习的进展：如何利用大量未标注信号进行预训练，从而提升模型性能。 强化学习与信号处理的结合：如何利用强化学习来优化信号采集、处理策略。 模型压缩与边缘计算：如何在资源受限的环境下部署神经网络信号处理模型。 章节十二：跨领域应用实例分析 通过一系列代表性的案例，展示神经网络驱动的信号分析在不同领域的实际价值： 通信领域：信道均衡、信号调制与解调、干扰抑制。 医疗健康：生理信号（ECG、EEG、EMG）分析、医学影像处理。 工业自动化：设备故障诊断、状态监测、预测性维护。 自动驾驶与机器人：传感器融合、环境感知、目标跟踪。 金融领域：交易信号分析、风险预测。 地球科学与环境监测：地震信号分析、遥感图像处理。 本书的特色： 强调通用原理而非具体实现：本书致力于传授理解和应用神经网络解决信号处理问题的核心思路和方法论，而非提供特定编程库的教程。读者在掌握本书内容后，可以灵活迁移到不同的技术栈和应用场景。 理论与实践的有机结合：在介绍核心概念的同时，本书也融入了大量的实践指导和案例分析，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。 前瞻性与宏观视野：本书不仅涵盖了当前主流的技术，更着眼于未来的发展趋势，为读者提供一个更广阔的视野。 跨学科的融合视角：本书旨在打破学科界限，将神经网络的通用学习能力与信号处理的丰富应用场景相结合，激发读者跨界创新的灵感。 《深度探索：神经网络驱动的信号分析与理解》是一本为对信号处理领域感兴趣的工程师、研究人员、学生以及希望利用人工智能解决实际问题的专业人士量身打造的指南。无论您是初入信号处理领域的新手，还是在传统方法上遇到瓶颈的资深专家，本书都将为您提供一套全新的思维工具和实践路径，帮助您驾驭信息时代的洪流，从纷繁复杂的信号中挖掘出真正有价值的洞见。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就充满了现代感，简洁而又不失专业。当我翻开第一页，一股扑面而来的学术气息就让我感到十分安心。作者在引言部分就清晰地阐述了本书的写作目的和核心要义，那就是将神经网络这一强大的工具引入到信号处理的领域，从而解决传统方法中遇到的瓶颈和难题。这一点让我尤为期待，因为在实际的信号处理应用中，我们常常会遇到噪声复杂、信号非线性、数据量庞大等挑战，而传统的傅里叶变换、小波分析等方法在面对这些情况时，往往显得力不从心。书的前期章节，作者非常细致地回顾了信号处理的基础知识，这对于我这样一个可能有些年头没有接触过这些概念的读者来说，简直是福音。从离散时间信号的表示，到各种滤波器的基本原理，再到采样理论的精髓，每一个知识点都讲解得条理清晰，并且通过恰到好处的数学推导和图示，帮助我们牢固地掌握了信号处理的基石。即使你不是信号处理领域的科班出身，也能凭借这部分内容快速地进入状态。而且，作者在讲解过程中，并没有照搬教科书的枯燥论述，而是巧妙地引入了一些实际的应用场景，例如音频信号的去噪、图像信号的增强等，让枯燥的理论知识变得生动有趣，也让我们看到了信号处理的强大威力。

评分☆☆☆☆☆

对于一些信号处理中的复杂问题，例如非平稳信号的分析和高维数据的降维，这本书也给出了令人眼前一亮的解决方案。我特别感兴趣的是它关于自编码器（Autoencoder）在信号降维和去噪方面的应用。作者详细阐述了如何通过训练一个无监督的学习模型，让输入信号通过一个瓶颈层（编码器），然后再重构回原始信号（解码器）。这个瓶颈层的维度往往远小于原始信号的维度，从而实现了有效的特征提取和降维。书中通过一些实际的信号例子，展示了自编码器在去除噪声、压缩信号信息方面的强大能力。更让我惊喜的是，本书还探讨了变分自编码器（VAE）的概念，以及它在生成模型方面的潜力。这一点非常吸引我，因为在信号生成和数据增强等领域，VAE能够产生更具多样性和代表性的合成信号。作者在讲解这些模型时，逻辑清晰，循序渐进，让我能够逐步理解其背后的数学原理和实际操作方法。书中提供的代码示例也非常有价值，能够让我快速地在自己的数据集上进行实验，并验证这些方法的有效性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的最后几章，在探讨更前沿的信号处理技术方面，给我留下了深刻的印象。作者并没有止步于常见的神经网络模型，而是将目光投向了生成对抗网络（GAN）在信号生成和数据增强中的应用。他详细介绍了GAN的基本原理，即生成器和判别器之间的博弈，并通过几个具体的案例，展示了GAN如何生成逼真的音频信号、图像信号，甚至是一些具有特定统计特性的模拟信号。这一点让我感到非常兴奋，因为在许多实际应用中，我们往往需要大量的训练数据，而GAN提供了一种有效的途径来扩充数据集，提高模型的泛化能力。此外，书中还涉及了一些更高级的主题，例如注意力机制（Attention Mechanism）在信号处理中的作用，以及如何利用图神经网络（GNN）来处理具有图结构特性的信号数据。这些章节的内容虽然相对较难，但作者的处理方式非常巧妙，通过深入浅出的讲解和精炼的数学公式，将复杂的概念变得易于理解。这让我对未来的信号处理技术发展有了更深刻的认识，也激发了我进一步探索这些前沿领域的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

本书在讲解神经网络的理论基础方面，可以说是做到了极致的严谨和全面。在深入探讨其在信号处理中的应用之前，作者花了一个章节来系统地梳理了神经网络的核心概念，从最基础的感知机模型，到多层感知机（MLP）的非线性映射能力，再到反向传播算法的训练机制，每一个环节都讲解得鞭辟入里。我尤其喜欢作者对于激活函数和损失函数的讲解，他不仅列举了常见的Sigmoid、ReLU、Tanh等激活函数，还深入分析了它们各自的优缺点以及在不同场景下的适用性。对于损失函数，作者更是详细对比了MSE、Cross-Entropy等常用损失函数，并解释了如何根据具体任务选择合适的损失函数来指导模型的训练。这一点对于我优化模型性能至关重要。此外，书中还涉及了正则化技术，如L1、L2正则化以及Dropout，这些都是防止模型过拟合、提高泛化能力的关键。作者在解释这些技术时，并没有停留在表面，而是通过直观的数学推导和图示，让我们理解它们为何能够有效地约束模型的复杂度。整体而言，这部分内容为读者打下了坚实的理论基础，使得我们不仅能够“知其然”，更能“知其所以然”，为后续更复杂的模型设计和应用奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容真的给我带来了耳目一新的感觉，尤其是在它对于神经网络模型在信号处理中的具体应用方面，给出了非常深入和系统的讲解。我印象最深的是关于如何利用卷积神经网络（CNN）来提取信号中的特征，这部分内容简直是神来之笔。作者详细地介绍了CNN是如何通过多层卷积和池化操作，将原始信号转化为更有意义的特征表示，并对比了传统特征提取方法（如MFCC、LBP等）的不足之处，这一点让我茅塞顿开。通过书中给出的各种实验案例，我能直观地看到CNN在语音识别、图像去噪等任务上所展现出的卓越性能，其准确率和鲁棒性远超我以往的经验。更让我惊喜的是，书中还花了相当大的篇幅讨论了循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM、GRU）在处理时序信号上的优势。对于那些具有长距离依赖性的信号，比如自然语言信号、股票价格预测等，RNN能够有效地捕捉到其中的时间关联性，这一点是CNN难以做到的。作者在讲解RNN时，不仅提供了详细的网络结构图，还辅以清晰的数学公式推导，让我能够深入理解其工作原理。而且，书中还给出了许多使用PyTorch或TensorFlow等主流深度学习框架实现这些模型的代码示例，这对于我这样的实践者来说，简直是极大的帮助，可以直接上手验证和改进。

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挺喜欢的，挺好的，质量很好

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