信號處理的神經網絡方法 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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高穎慧，王平，瀋振康 著

圖書標籤:

• 信號處理
• 神經網絡
• 深度學習
• 機器學習
• 模式識彆
• 時域分析
• 頻域分析
• 自適應濾波
• 小波變換
• 圖像處理

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302305453

版次：1

商品編碼：11152991

品牌：清華大學

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2012-12-01

用紙：膠版紙

頁數：142

字數：206000

正文語種：中文

內容簡介

　　人工神經網絡的獨特知識錶示結構和信息處理原則使其成為智能信息處理的主要技術之一，吸引瞭越來越多科技工作者的研究興趣。《信號處理的神經網絡方法》從人工神經網絡在信號處理領域的應用人手，對神經網絡基本結構和信號處理領域如何應用神經網絡進行介紹。我們挑選BP.RBF.SOFM.LVQ.H。pfield這5種已成功應用於解決實際信號處理問題的網絡結構進行詳細介紹，並對如何利用它們解決信號處理問題進行分析。
　　另外還介紹瞭量子比特神經網絡這種新興網絡結構。
　　《信號處理的神經網絡方法》適閤於作為研究生或高年級本科生的教材，也可以作為希望深入學習神經網絡理論和應用技術的科技人員的參考書。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
1.1 引言
1.2 人工神經網絡概述
1.2.1 人工神經元
1.2.2 人工神經網絡分類
1.2.3 前嚮人工神經網絡
1.2.4 競爭型人工神經網絡
1.2.5 遞歸人工神經網絡
1.2.6 量子比特神經網絡
1.3 人工神經網絡適用於信號處理
1.3.1 數字信號處理問題概述
1.3.2 人工神經網絡適用於數字信號處理
1.3.3 應用人工神經網絡解決信號處理問題示例
1.4 ANN解決信號處理問題的一般思路
習題

第2章 基於BP網絡的信號處理
2.1 引言
2.2 BP學習算法
2.2.1 輸齣層神經元權值確定
2.2.2 隱含層神經元權值確定
2.2.3 權值修正過程
2.2.4 BP學習算法描述
2.3 BP學習算法的局限性及改進方法
2.3.1 BP學習算法的局限性
2.3.2 BP學習算法的改進方法
2.4 構建BP網絡的關鍵問題
2.5 BP網絡的MATLAB實現
2.6 基於BP網絡的英文字母識彆
2.6.1 英文字母特徵提取
2.6.2 網絡結構確定
2.6.3 網絡訓練
2.6.4 網絡構建流程
2.6.5 字母識彆性能分析
習題

第3章 基於RBF網絡的信號處理
3.1 函數的內插理論
3.1.1 近似問題的定義
3.1.2 函數的內插
3.2 徑嚮基神經元
3.3 高斯RBF網絡
3.3.1 高斯RBF網絡結構
3.3.2 網絡學習方法
3.3.3 RBF網絡結構確定方法
3.4 概率RBF網絡
3.4.1 貝葉斯決策分類方法簡介
3.4.2 概率RBF網絡結構
3.4.3 基於EM算法的概率RBF網絡的學習
3.5 RBF網絡的MATLAB實現
3.5.1RBF網絡創建函數
3.5.2 RBF網絡傳遞函數和轉換函數
3.6 RBF網絡應用實例
3.6.1 基於RBF網絡的插值技術
3.6.2 基於RBF網絡的淺灘演變預測
習題

第4章 基於SOFM網絡的信號處理
4.1 SOFM網絡結構
4.1.1SOFM網絡基本特點
4.1.2 網絡構成
4.2 SOFM網絡學習算法
4.2.1 兩階段權值調整
……
第5章 神經動力學基本原理及Hopfield網絡
第6章 量子比特神經網絡
第7章 結束語
參考文獻

精彩書摘

　　1.3.2 人工神經網絡適用於數字信號處理
　　在人工神經網絡的發展曆史中，其在理論和設計方麵所取得的進步都同信號處理問題密切相關，信號處理領域不斷齣現的新問題促進瞭人工神經網絡的不斷發展。像自適應濾波、自適應編碼等自適應問題，以及模式的非綫性區域分類、係統辨識、高維空間非綫性信號檢測等非綫性問題，是信號處理領域的研究熱點和難點，應用傳統方法解決這些問題具有較大難度，而人工神經網絡的以下特性使其非常適閤於解決這些問題。
　　（1）強大的非綫性映射能力、自適應能力，以及廣泛的全局逼近能力。
　　（2）並行的信息處理方式：單個神經元進行簡單信息處理，而大量簡單處理單元集體的、並行的活動可以以較快速度得到預期的識彆計算結果。
　　（3）分布式的信息存儲方式：信息以分布方式存儲在神經元之間的連接權值上，僅從單個權值無法看齣存儲內容。
　　（4）強大的學習能力以及由此而來的泛化能力：神經網絡的連接權值和連接結構都可以以監督或非監督方式從環境中學習得到，而泛化是指人工神經網絡對不在訓練樣本集閤中的數據可以産生閤理的輸齣。這種能力使得人工神經網絡可以解決一些當前還不能夠處理的大型復雜信號處理問題。
　　（5）強的容錯性：局部或部分神經元損壞後，不會對全局活動造成很大影響。
　　我們現在常應用人工神經網絡進行統計信號處理、非綫性信號處理、自適應信號處理及建立非綫性動態係統。因此，基於人工神經網絡的信號處理成為信號處理中的重要研究方嚮，也是人工神經網絡理論和模型的重要應用方麵。
　　……

前言/序言

《深度探索：神經網絡驅動的信號分析與理解》 在這個信息爆炸的時代，我們每日都被海量數據所淹沒。從社交媒體上的實時互動，到醫療設備采集的生理信號，再到宇宙深處傳來的射電波，信號無處不在，它們蘊含著豐富的知識和潛在的價值。如何有效地捕捉、解析和利用這些信號，是科學、工程和商業領域麵臨的重大挑戰。傳統的信號處理技術，雖然在許多領域取得瞭輝煌的成就，但在麵對日益復雜、高維度、非綫性且充滿噪聲的數據時，其局限性日益凸顯。 《深度探索：神經網絡驅動的信號分析與理解》正是為應對這一挑戰而生。本書並非聚焦於“信號處理的神經網絡方法”這一特定技術組閤，而是以一種更為宏觀和前瞻的視角，係統性地闡述瞭如何利用通用的人工智能技術，特彆是深度學習的強大能力，來革新和深化我們對各類信號的理解和處理過程。本書旨在為讀者提供一個全新的思維框架，打破傳統學科壁壘，將神經網絡的強大模式識彆、特徵提取和預測能力，靈活應用於廣泛的信號處理場景。 本書的核心理念：讓智能成為信號的解析器。 我們相信，神經網絡不僅僅是一種工具，更是一種能夠“學習”信號內在規律的強大引擎。它們能夠自動從原始數據中提取齣人眼難以察覺的復雜模式和抽象特徵，從而實現比傳統方法更為精準、高效的信號分析。本書將引導讀者深入理解這一核心理念，並將其轉化為解決實際問題的能力。 本書內容概覽： 本書分為四個主要部分，層層遞進，構建起一個完整的知識體係： 第一部分：神經網絡基礎與信號處理的融閤（概念篇） 本部分為讀者奠定堅實的理論基礎，重點在於建立神經網絡與傳統信號處理概念之間的橋梁。我們不會直接深入到某個特定算法的數學推導，而是側重於理解神經網絡為何能夠勝任信號處理任務，以及其核心優勢所在。 章節一：信號的本質與挑戰 迴顧不同類型信號的特點（時域、頻域、時頻域信號，離散與連續信號，單變量與多變量信號等）。 闡述傳統信號處理方法在現代數據場景下麵臨的挑戰，例如：高維數據處理的睏難、非綫性係統的建模難度、噪聲魯棒性的局限、特徵工程的繁瑣性等。 引入“學習式信號處理”的宏觀概念，為後續章節鋪墊。 章節二：神經網絡的通用學習範式 不聚焦於具體神經網絡模型（如CNN、RNN等）的內部結構細節，而是強調其通用的“學習”機製：前嚮傳播、反嚮傳播（作為一種優化學習參數的方式）、損失函數（衡量預測與真實之間的差距）、梯度下降（優化參數以減小損失）等。 解釋什麼是“模型”在神經網絡中的含義：能夠映射輸入到輸齣的數學函數。 強調神經網絡的“端到端”學習能力：從原始信號直接學習到目標輸齣，無需手工設計復雜的特徵提取流程。 介紹通用學習框架：監督學習、無監督學習、自監督學習在信號處理中的潛在應用場景。 章節三：神經網路與信號處理的初步對接 探討神經網絡作為一種“函數逼近器”：如何用神經網絡來模擬或替代傳統的信號處理函數（如濾波器、變換器等）。 介紹神經網絡在信號錶徵中的作用：如何將原始信號轉化為神經網絡能夠理解的“特徵嚮量”或“嵌入錶示”，以及這些錶示的優勢。 初步介紹不同類型的神經網絡在處理序列數據（時域信號）和網格數據（如圖像，可類比為二維信號）上的潛力，但不會深入到具體模型細節。例如，可以提及“序列處理網絡”和“局部感知網絡”的通用思想。 第二部分：基於神經網絡的信號分析技術（應用篇） 本部分是本書的核心，我們將係統性地介紹如何利用神經網絡解決信號處理中的關鍵問題。這裏的重點在於應用思路和方法論，而不是某個特定算法的實現細節。 章節四：信號去噪與增強 不聚焦於特定的去噪算法（如小波去噪、維納濾波），而是闡述如何利用神經網絡學習噪聲的統計特性，從而區分信號和噪聲。 介紹“生成模型”的概念，以及如何利用生成模型來“重構”或“恢復”被噪聲汙染的信號。 探討“對抗性學習”在信號增強中的潛在應用，例如，通過對抗訓練來生成更逼真的信號。 章節五：信號分類與識彆 不局限於特定的分類器（如SVM、決策樹），而是展示神經網絡強大的模式識彆能力如何應用於信號分類。 探討如何將不同類型的信號（如語音、心電圖、振動信號）映射到高維特徵空間，以便於區分。 介紹“注意力機製”的概念，解釋它如何幫助神經網絡聚焦於信號中的關鍵部分，從而提高分類精度。 章節六：信號檢測與異常分析 不依賴於傳統的閾值檢測或統計量檢測，而是展示神經網絡如何學習正常信號的行為模式，從而檢測齣偏離正常模式的異常信號。 介紹“異常檢測模型”的通用框架，例如，基於重構誤差的檢測方法，或基於生成模型的不符度檢測。 探討神經網絡在故障診斷、欺詐檢測、入侵檢測等領域的應用潛力。 章節七：信號預測與建模 不局限於ARIMA、指數平滑等傳統時間序列預測模型，而是深入探討神經網絡強大的序列建模能力。 介紹如何利用神經網絡捕捉信號的長程依賴性和非綫性動態，實現更準確的未來信號預測。 探討“預測控製”的思路，即利用預測的信號來指導係統的控製決策。 第三部分：深入理解神經網絡模型在信號處理中的選擇與調優（實踐篇） 本部分將從實踐的角度，指導讀者如何選擇和應用閤適的神經網絡模型。這裏的重點是通用原則和策略，而非特定框架的編程指南。 章節八：模型選擇的通用考量 不直接列舉各種模型（CNN、RNN、Transformer等）的優缺點，而是提齣一套通用的模型選擇框架： 信號特性與模型匹配：如何根據信號的維度、序列特性、局部/全局特徵等來選擇閤適的模型架構（例如，處理序列數據時，需要考慮如何捕捉時間依賴性；處理具有空間結構的信號時，需要考慮如何捕捉局部關聯性）。 計算資源與效率：不同模型對計算資源的需求，以及如何在精度和效率之間進行權衡。 數據量與模型復雜度：如何避免過擬閤和欠擬閤。 任務類型（分類、迴歸、生成等）與模型能力：不同模型擅長處理的任務類型。 章節九：訓練與優化策略 不深入介紹反嚮傳播的具體數學公式，而是強調實際訓練過程中的關鍵策略： 數據預處理與增強：如何為神經網絡準備高質量的訓練數據，以及數據增強的重要性。 損失函數的設計與選擇：如何根據具體任務設計閤適的損失函數。 優化器選擇與學習率調度：選擇閤適的優化算法（如Adam、SGD）和調整學習率的策略。 正則化技術：如Dropout、權重衰減等，用於防止過擬閤。 模型評估指標：除瞭準確率，還應關注哪些與信號處理任務相關的評估指標。 章節十：模型解釋性與魯棒性 探討如何理解神經網絡“黑箱”的決策過程。介紹通用的模型解釋性方法，例如，可視化激活圖，分析特徵的重要性。 強調信號處理中模型魯棒性的重要性：模型如何應對噪聲、數據漂移、對抗性攻擊等。 介紹提高模型魯棒性的通用策略：如對抗訓練、數據增強、集成學習等。 第四部分：前沿展望與跨領域應用（拓展篇） 本部分將放眼未來，探討神經網絡在信號處理領域的前沿發展方嚮和跨學科應用。 章節十一：新興神經網絡架構與技術 介紹近年來齣現的，對信號處理有潛在影響的通用神經網絡技術趨勢（不局限於具體實現）： 圖神經網絡（GNN）：如何處理非歐幾裏得結構的數據（如傳感器網絡、社交網絡中的信號）。 自監督學習與無監督學習的進展：如何利用大量未標注信號進行預訓練，從而提升模型性能。 強化學習與信號處理的結閤：如何利用強化學習來優化信號采集、處理策略。 模型壓縮與邊緣計算：如何在資源受限的環境下部署神經網絡信號處理模型。 章節十二：跨領域應用實例分析 通過一係列代錶性的案例，展示神經網絡驅動的信號分析在不同領域的實際價值： 通信領域：信道均衡、信號調製與解調、乾擾抑製。 醫療健康：生理信號（ECG、EEG、EMG）分析、醫學影像處理。 工業自動化：設備故障診斷、狀態監測、預測性維護。 自動駕駛與機器人：傳感器融閤、環境感知、目標跟蹤。 金融領域：交易信號分析、風險預測。 地球科學與環境監測：地震信號分析、遙感圖像處理。 本書的特色： 強調通用原理而非具體實現：本書緻力於傳授理解和應用神經網絡解決信號處理問題的核心思路和方法論，而非提供特定編程庫的教程。讀者在掌握本書內容後，可以靈活遷移到不同的技術棧和應用場景。 理論與實踐的有機結閤：在介紹核心概念的同時，本書也融入瞭大量的實踐指導和案例分析，幫助讀者將理論知識轉化為實際操作能力。 前瞻性與宏觀視野：本書不僅涵蓋瞭當前主流的技術，更著眼於未來的發展趨勢，為讀者提供一個更廣闊的視野。 跨學科的融閤視角：本書旨在打破學科界限，將神經網絡的通用學習能力與信號處理的豐富應用場景相結閤，激發讀者跨界創新的靈感。 《深度探索：神經網絡驅動的信號分析與理解》是一本為對信號處理領域感興趣的工程師、研究人員、學生以及希望利用人工智能解決實際問題的專業人士量身打造的指南。無論您是初入信號處理領域的新手，還是在傳統方法上遇到瓶頸的資深專傢，本書都將為您提供一套全新的思維工具和實踐路徑，幫助您駕馭信息時代的洪流，從紛繁復雜的信號中挖掘齣真正有價值的洞見。

評分☆☆☆☆☆

本書在講解神經網絡的理論基礎方麵，可以說是做到瞭極緻的嚴謹和全麵。在深入探討其在信號處理中的應用之前，作者花瞭一個章節來係統地梳理瞭神經網絡的核心概念，從最基礎的感知機模型，到多層感知機（MLP）的非綫性映射能力，再到反嚮傳播算法的訓練機製，每一個環節都講解得鞭闢入裏。我尤其喜歡作者對於激活函數和損失函數的講解，他不僅列舉瞭常見的Sigmoid、ReLU、Tanh等激活函數，還深入分析瞭它們各自的優缺點以及在不同場景下的適用性。對於損失函數，作者更是詳細對比瞭MSE、Cross-Entropy等常用損失函數，並解釋瞭如何根據具體任務選擇閤適的損失函數來指導模型的訓練。這一點對於我優化模型性能至關重要。此外，書中還涉及瞭正則化技術，如L1、L2正則化以及Dropout，這些都是防止模型過擬閤、提高泛化能力的關鍵。作者在解釋這些技術時，並沒有停留在錶麵，而是通過直觀的數學推導和圖示，讓我們理解它們為何能夠有效地約束模型的復雜度。整體而言，這部分內容為讀者打下瞭堅實的理論基礎，使得我們不僅能夠“知其然”，更能“知其所以然”，為後續更復雜的模型設計和應用奠定瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容真的給我帶來瞭耳目一新的感覺，尤其是在它對於神經網絡模型在信號處理中的具體應用方麵，給齣瞭非常深入和係統的講解。我印象最深的是關於如何利用捲積神經網絡（CNN）來提取信號中的特徵，這部分內容簡直是神來之筆。作者詳細地介紹瞭CNN是如何通過多層捲積和池化操作，將原始信號轉化為更有意義的特徵錶示，並對比瞭傳統特徵提取方法（如MFCC、LBP等）的不足之處，這一點讓我茅塞頓開。通過書中給齣的各種實驗案例，我能直觀地看到CNN在語音識彆、圖像去噪等任務上所展現齣的卓越性能，其準確率和魯棒性遠超我以往的經驗。更讓我驚喜的是，書中還花瞭相當大的篇幅討論瞭循環神經網絡（RNN）及其變種（如LSTM、GRU）在處理時序信號上的優勢。對於那些具有長距離依賴性的信號，比如自然語言信號、股票價格預測等，RNN能夠有效地捕捉到其中的時間關聯性，這一點是CNN難以做到的。作者在講解RNN時，不僅提供瞭詳細的網絡結構圖，還輔以清晰的數學公式推導，讓我能夠深入理解其工作原理。而且，書中還給齣瞭許多使用PyTorch或TensorFlow等主流深度學習框架實現這些模型的代碼示例，這對於我這樣的實踐者來說，簡直是極大的幫助，可以直接上手驗證和改進。

評分☆☆☆☆☆

這本書的最後幾章，在探討更前沿的信號處理技術方麵，給我留下瞭深刻的印象。作者並沒有止步於常見的神經網絡模型，而是將目光投嚮瞭生成對抗網絡（GAN）在信號生成和數據增強中的應用。他詳細介紹瞭GAN的基本原理，即生成器和判彆器之間的博弈，並通過幾個具體的案例，展示瞭GAN如何生成逼真的音頻信號、圖像信號，甚至是一些具有特定統計特性的模擬信號。這一點讓我感到非常興奮，因為在許多實際應用中，我們往往需要大量的訓練數據，而GAN提供瞭一種有效的途徑來擴充數據集，提高模型的泛化能力。此外，書中還涉及瞭一些更高級的主題，例如注意力機製（Attention Mechanism）在信號處理中的作用，以及如何利用圖神經網絡（GNN）來處理具有圖結構特性的信號數據。這些章節的內容雖然相對較難，但作者的處理方式非常巧妙，通過深入淺齣的講解和精煉的數學公式，將復雜的概念變得易於理解。這讓我對未來的信號處理技術發展有瞭更深刻的認識，也激發瞭我進一步探索這些前沿領域的興趣。

評分☆☆☆☆☆

對於一些信號處理中的復雜問題，例如非平穩信號的分析和高維數據的降維，這本書也給齣瞭令人眼前一亮的解決方案。我特彆感興趣的是它關於自編碼器（Autoencoder）在信號降維和去噪方麵的應用。作者詳細闡述瞭如何通過訓練一個無監督的學習模型，讓輸入信號通過一個瓶頸層（編碼器），然後再重構迴原始信號（解碼器）。這個瓶頸層的維度往往遠小於原始信號的維度，從而實現瞭有效的特徵提取和降維。書中通過一些實際的信號例子，展示瞭自編碼器在去除噪聲、壓縮信號信息方麵的強大能力。更讓我驚喜的是，本書還探討瞭變分自編碼器（VAE）的概念，以及它在生成模型方麵的潛力。這一點非常吸引我，因為在信號生成和數據增強等領域，VAE能夠産生更具多樣性和代錶性的閤成信號。作者在講解這些模型時，邏輯清晰，循序漸進，讓我能夠逐步理解其背後的數學原理和實際操作方法。書中提供的代碼示例也非常有價值，能夠讓我快速地在自己的數據集上進行實驗，並驗證這些方法的有效性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就充滿瞭現代感，簡潔而又不失專業。當我翻開第一頁，一股撲麵而來的學術氣息就讓我感到十分安心。作者在引言部分就清晰地闡述瞭本書的寫作目的和核心要義，那就是將神經網絡這一強大的工具引入到信號處理的領域，從而解決傳統方法中遇到的瓶頸和難題。這一點讓我尤為期待，因為在實際的信號處理應用中，我們常常會遇到噪聲復雜、信號非綫性、數據量龐大等挑戰，而傳統的傅裏葉變換、小波分析等方法在麵對這些情況時，往往顯得力不從心。書的前期章節，作者非常細緻地迴顧瞭信號處理的基礎知識，這對於我這樣一個可能有些年頭沒有接觸過這些概念的讀者來說，簡直是福音。從離散時間信號的錶示，到各種濾波器的基本原理，再到采樣理論的精髓，每一個知識點都講解得條理清晰，並且通過恰到好處的數學推導和圖示，幫助我們牢固地掌握瞭信號處理的基石。即使你不是信號處理領域的科班齣身，也能憑藉這部分內容快速地進入狀態。而且，作者在講解過程中，並沒有照搬教科書的枯燥論述，而是巧妙地引入瞭一些實際的應用場景，例如音頻信號的去噪、圖像信號的增強等，讓枯燥的理論知識變得生動有趣，也讓我們看到瞭信號處理的強大威力。

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