無綫傳感器網絡信號處理 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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方俊，李少謙 著

圖書標籤:

• 無綫傳感器網絡
• 信號處理
• 傳感器網絡
• 無綫通信
• 數據分析
• 算法
• 通信原理
• 嵌入式係統
• 物聯網
• 低功耗設計

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118107111

版次：1

商品編碼：12021165

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-11-01

用紙：膠版紙

編輯推薦

無綫通信前沿技術叢書

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內容簡介

　　《無綫傳感器網絡信號處理》從信號處理角度來闡述傳感器網絡的檢測、估計問題，特彆是分布式的信號處理和通信算法。旨在係統討論無綫傳感器網絡信號處理理論，為無綫傳感器網絡低功耗信號處理提供瞭理論基礎和方法，因此要求讀者具有一定的統計信號處理基礎知識背景。全書分為七個部分：分布式檢測、無融閤中心的分布式檢測、估計理論基礎、1bit量化、分布式降維估計、分布式一緻估計和定位技術，著重於討論傳感器網絡分布式信號處理問題。

目錄

第1章 概述
1.1 無綫傳感器網絡的特點
1.1.1 無綫傳感器網絡的檢測
1.1.2 無綫傳感器網絡的估計
1.1.3 無綫傳感器網絡的定位
1.2 無綫傳感器網絡的應用
1.2.1 大鴨島實驗
1.2.2 狙擊手偵測係統
1.2.3 冰川監測
1.2.4 俄勒岡州葡萄園
1.3 無綫傳感器網絡的主要挑戰
1.4 本書章節安排
參考文獻
第2章 無綫傳感器網絡的分布式檢測
2.1 二元假設檢驗理論
2.1.1 紐曼—皮爾遜準則
2.1.2 貝葉斯準則
2.2 分布式信號檢測局部優化
2.2.1 兩個傳感器的局部優隨機信號檢測
2.2.2 窄帶信號
2.3 非參數分布式檢測
2.4 CFAR分布式檢測
2.4.1 分布式單元平均恒虛警率（CA—CFAR）檢測
2.4.2 分布式有序統計量恒虛警率（OS—CFAR）檢測
2.4.3 分布式CFAR檢測應用舉例
2.5 魯棒性分布式檢測
2.6 分布式序貫檢測
2.6.1 集中式序貫檢測
2.6.2 融閤中心的分布式序貫檢測
2.6.3 快速分布式檢測
參考文獻
窘3章 無融閤中心的分布式檢測
3.1 分布式檢測與網絡拓撲設計
3.1.1 分布式貝葉斯檢測
3.1.2 全局優檢測性能
3.1.3 拓撲優化
3.2 分布式置信傳播檢測
3.2.1 MAP檢測基礎
3.2.2 置信傳播
3.2.3 一緻收斂性
3.2.4 特殊拓撲
3.2.5 修正的BP算法
3.3 連續一緻性檢測
3.3.1 集中式檢測
3.3.2 分布式檢測
3.3.3 漸進優檢測
3.3.4 實驗結果
3.4 擴散式檢測
3.4.1 信號模型
3.4.2 集中式檢測
3.4.3 分布式檢測
3.4.4 分布式RLS與LMS估計
3.4.5 分布式RLS與LMS檢測
參考文獻
第4章 傳感器網絡估計理論基礎
4.1 估計理論基礎
4.1.1 點估計
4.1.2 無偏估計量、小方差估計量
4.1.3 大似然估計量（MLE）
4.1.4 充分性
4.2 估計量的評優準則
4.2.1 無偏性
4.2.2 有效性
4.2.3 一緻性
4.3 無綫傳感器網絡的估計
4.3.1 無中心節點的觀測和估計
4.3.2 在高斯噪聲下的分布式極大似然估計
4.3.3 在稀疏性約束下的分布式迴歸小平方估計
4.3.4 在空間相關的觀測下的分布式的參數估計
參考文獻
第5章 分布式估計與1bit量化
5.1 帶限無綫傳感器網絡的通用分布式估計
5.1.1 已知噪聲分布的分布式估計器設計
5.1.2 未知噪聲分布的分布式估計器
5.2 帶限信號的自適應分布式估計
5.2.1 固定量化的分布式估計
5.2.2 自適應分布式估計
5.2.3 能量檢測與估計中的自適應量化方案
5.2.4 基於GLRT檢測器的融閤中心
5.3 非均勻感知環境下的分布式估計
5.4 基於超平麵嚮量量化的分布式估計
參考文獻
第6章 分布式降維估計
6.1 分布式降維估計概述與佳綫性無偏估計方法
6.2 理想信道條件下的分布式降維估計
6.2.1 問題描述
6.2.2 優壓縮矩陣設計
6.3 非理想信道條件下的分布式降維估計
6.3.1 降維維度已知情況
6.3.2 降維估計與降維維度優化
參考文獻
第7章 分布式一緻估計
7.1 介紹
7.2 基本原理
7.2.1 平均一緻性更新
7.2.2 收斂率
7.2.3 拉普拉斯矩陣
7.3 常見一緻性算法
7.3.1 快速綫性迭代一緻性估計
7.3.2 小均方差一緻性估計SLEM
7.4 優化後的分布式一緻性算法
7.4.1 多項式濾波器運用於分布式一緻性算法
7.4.2 時序平均分布式一緻性估計
7.4.3 考慮連接中斷和信道噪聲的分布式一緻性估計
參考文獻
第8章 無綫傳感器網絡中的定位算法
8.1 定位算法簡介
8.2 基於能量的定位算法
8.2.1 大似然估計源定位算法
8.2.2 基於凸集投影的源定位算法
8.3 其他定位算法
8.3.1 基於距離的定位算法
8.3.2 非基於測距的定位算法
8.4 高效無綫定位算法
8.4.1 基於量化數據的無綫傳感器網絡的源定位算法
8.4.2 基於二值量化數據的無綫傳感器網絡的源定位算法
參考文獻

《信號的律動：探尋聲音、圖像與數據的奧秘》 一、 穿越時空的低語：聲音的感知與解析 本書將帶領讀者走進奇妙的聲音世界，揭示聲音是如何從物理振動轉化為我們能夠理解的感知。我們將從聲音的本質——波的形態齣發，深入探討其頻率、振幅、相位等基本屬性，並理解這些屬性如何賦予聲音不同的音高、響度與音色。 在聲音的捕獲環節，我們會詳細解析麥剋風的工作原理，從動圈式到電容式，再到MEMS傳感器，深入理解它們如何將空氣的微小波動轉化為電信號。隨後，我們將聚焦於聲音信號的數字化過程，講解采樣率、量化位數等關鍵參數對數字聲音保真度的影響。 理解瞭數字聲音的形成，我們便能進入信號處理的核心。本書將係統介紹傅裏葉變換（FT）、離散傅裏葉變換（DFT）及其高效算法——快速傅裏葉變換（FFT）在聲音分析中的強大應用。讀者將學會如何通過頻譜分析，揭示聲音的頻率成分，識彆樂器、人聲的獨特性，甚至探測微弱的背景噪聲。 除瞭頻譜分析，我們還將探討時域與頻域的互補性。短時傅裏葉變換（STFT）將幫助我們理解聲音信號隨時間的變化，從而實現對語音的聲學特徵提取，例如共振峰、基頻等，為語音識彆、聲紋鑒定等應用打下堅實基礎。 對聲音信號的處理遠不止於此。我們將深入研究各種濾波技術，從簡單的低通、高通、帶通濾波器，到更復雜的陷波濾波器、梳狀濾波器，理解它們如何用於噪聲抑製、頻率均衡以及特定聲音成分的增強。讀者將掌握如何根據應用場景選擇閤適的濾波器，並理解其設計原理。 迴聲消除、混響去除等高級音頻處理技術也將是本書的重要組成部分。我們將解析這些問題的根源，並介紹常用的算法，例如自適應濾波算法，幫助讀者理解如何在復雜的聲學環境中分離目標信號。 此外，本書還會涉及音頻編碼與壓縮技術，例如脈衝編碼調製（PCM）、綫性預測編碼（LPC）、感知綫性預測（PLP）等，以及MP3、AAC等音頻格式背後的編碼思想，讓讀者瞭解聲音數據如何在保證一定聽覺質量的前提下，實現高效存儲與傳輸。 二、 光影的對話：圖像的捕捉、還原與理解 步入視覺的殿堂，本書將揭示我們所見的光影世界是如何被轉化為計算機能夠理解的數字信息，以及如何對其進行精細的加工與解讀。 圖像的獲取是起點。我們將詳細介紹數碼相機的成像原理，從CCD到CMOS傳感器，深入理解像素如何捕捉光子，以及感光元件的尺寸、像素密度等對圖像質量的影響。色彩的形成也將被深入剖析，講解RGB、CMOS等色彩模型，以及它們如何在傳感器上被還原。 數字圖像的錶示形式及其基礎處理是下一站。本書將詳細介紹像素、灰度值、顔色深度等概念，並著重講解圖像的二維錶示。點運算，如亮度調整、對比度增強、顔色空間轉換（如RGB到HSV/HSL），將幫助讀者理解如何對圖像進行基礎的色彩和明暗度調整。 噪聲是圖像處理中不可避免的挑戰。我們將係統介紹各種圖像噪聲的類型，如高斯噪聲、椒鹽噪聲等，並深入講解各類降噪濾波器的原理與應用，包括均值濾波、中值濾波、高斯濾波，以及更復雜的非局部均值（NL-means）濾波和雙邊濾波，幫助讀者在去除噪聲的同時，盡量保留圖像的細節。 圖像的銳化是提升細節錶現力的關鍵。本書將介紹梯度算子（Sobel, Prewitt, Roberts）以及拉普拉斯算子等邊緣檢測算子，理解它們如何勾勒齣圖像的輪廓。拉普拉斯算子及其變種，如LoG（Laplacian of Gaussian）濾波器，在斑點檢測中的應用也將被詳細闡述。 形態學處理為圖像分析提供瞭強大的工具。我們將講解腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等基本形態學操作，並理解它們在去除小噪聲、連接斷裂的物體、填充小的空洞等方麵的作用。這些操作是物體識彆、分割等高級任務的基礎。 在圖像分割方麵，本書將介紹多種經典方法。閾值分割，包括全局閾值和自適應閾值，將幫助讀者理解如何根據像素值將圖像劃分為不同的區域。區域生長法、Watershed算法等將揭示如何基於像素的相似性或鄰近性進行區域的閤並與劃分。 圖像的特徵提取是理解圖像內容的重要一步。我們將介紹SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF（Speeded Up Robust Features）等尺度不變特徵提取算法，理解它們如何識彆圖像中的關鍵點及其描述符，為圖像匹配、目標識彆奠定基礎。HOG（Histogram of Oriented Gradients）特徵及其在行人檢測中的應用也將是重點。 本書還將涉及圖像復原技術，包括去模糊（deblurring）以及深度估計（depth estimation）的原理，為理解更復雜的計算機視覺應用打下基礎。 三、 數據的脈搏：統計推斷與模式識彆的智能 超越聲音與圖像的感知，本書將深入數據領域，探索如何從海量信息中提煉齣有價值的規律，並做齣智能的判斷。 統計推斷是理解數據驅動決策的基石。我們將從描述性統計開始，講解均值、方差、標準差、中位數等基本統計量，理解它們如何概括數據的分布特徵。隨後，我們將進入推斷性統計的領域，介紹概率分布（如正態分布、二項分布、泊鬆分布），以及假設檢驗、置信區間的概念，幫助讀者理解如何根據樣本數據對總體進行推斷。 迴歸分析是建立變量之間關係的重要工具。本書將詳細講解綫性迴歸模型，包括簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸，理解模型的構建、參數估計以及模型的評估。非綫性迴歸模型及其在復雜數據建模中的應用也將被提及。 分類問題是模式識彆的核心任務之一。我們將係統介紹多種經典的分類算法。邏輯迴歸（Logistic Regression）將作為入門，幫助讀者理解如何處理二分類問題。支持嚮量機（SVM）及其核技巧將揭示如何構建高效的分類邊界。決策樹（Decision Tree）及其集成方法（如隨機森林、梯度提升樹）將展現如何通過一係列規則進行分類，並具備強大的泛化能力。 聚類分析是無監督學習的重要分支。我們將介紹K-means、層次聚類等算法，理解如何將相似的數據點分組，從而發現數據中的潛在結構。DBSCAN等基於密度的聚類方法也將被講解。 對於序列數據的處理，本書將介紹馬爾可夫模型（Markov Models）及其在語音識彆、自然語言處理等領域的應用。隱馬爾可夫模型（HMM）將是重點，理解其在序列對齊、語音信號建模等方麵的作用。 特徵選擇與降維是應對高維數據挑戰的關鍵。我們將介紹主成分分析（PCA）等綫性降維技術，理解如何提取數據中最具代錶性的維度。互信息、卡方檢驗等特徵選擇方法將幫助讀者理解如何篩選齣對預測任務最有用的特徵。 此外，本書還將觸及一些更前沿的統計與機器學習概念，例如貝葉斯定理及其在概率模型中的應用，以及交叉驗證（Cross-validation）等模型評估技術，幫助讀者更全麵地理解數據的內在規律，並構建齣更具魯棒性的智能係統。 《信號的律動：探尋聲音、圖像與數據的奧秘》是一本麵嚮廣大學子、研究人員以及對信號處理、數據分析和模式識彆充滿好奇的讀者的綜閤性讀物。本書力求在理論深度和實踐應用之間取得平衡，通過深入淺齣的講解和豐富的實例，幫助讀者構建紮實的知識體係，掌握解決實際問題的能力，從而在瞬息萬變的科技浪潮中，洞察信號的律動，解鎖數據的智能，開啓無限可能。

評分☆☆☆☆☆

（評價一） 這本書的內容實在太令人驚喜瞭！我一直對現代通信技術的發展充滿好奇，尤其是在物聯網（IoT）和智能傢居的浪潮下，無綫傳感器網絡（WSN）的地位愈發重要。我原本以為這本書會聚焦於WSN的構建、節點部署或者能源管理這些更基礎的層麵，但沒想到它深入到瞭信號處理這個更核心、也更具挑戰性的領域。當我翻開目錄，看到“低功耗信號采集”、“多普勒效應在目標檢測中的應用”、“節點間協同信號融閤”這類章節時，我簡直興奮不已。這本書不僅僅是理論的堆砌，它還大量引用瞭最新的研究成果和實際案例，讓我看到瞭WSN信號處理在環境監測、工業自動化、醫療健康等領域的真實應用場景。比如，關於如何從極其微弱的信號中提取有效信息，書中提供瞭多種濾波算法和降噪技術，並且對它們的優缺點進行瞭細緻的比較，這對於我理解如何在復雜的無綫環境中可靠地獲取數據非常有幫助。此外，它還探討瞭如何利用先進的機器學習和深度學習技術來優化信號處理過程，例如如何實現更精準的目標識彆和異常檢測，這些內容讓我對WSN的未來充滿瞭期待。總而言之，這是一本內容豐富、深度十足的專業書籍，它不僅滿足瞭我對WSN信號處理的求知欲，還為我打開瞭新的研究思路。

評分☆☆☆☆☆

（評價四） 我原本對無綫傳感器網絡（WSN）的概念非常感興趣，覺得它在物聯網的未來扮演著至關重要的角色。我一直想象著，這本書會詳細介紹如何構建一個復雜的WSN係統，如何選擇閤適的傳感器，如何進行網絡拓撲的設計，以及如何實現高效的數據傳輸。所以，當我拿到這本書時，我懷揣著一份期待，希望能從中學習到一些關於WSN整體架構和實現方法的知識。但是，這本書的內容卻給瞭我一個意想不到的“驚喜”。它沒有過多地探討WSN的宏觀構建，而是將重點放在瞭“信號處理”這個我之前並不熟悉的領域。一開始，我有些睏惑，但隨著閱讀的深入，我逐漸被書中精彩的分析所吸引。它詳細地介紹瞭如何從傳感器采集到的原始信號中提取有用的信息，如何在存在噪聲和乾擾的情況下保持信號的完整性。書中關於“協作信號處理”和“分布式感知”的章節尤其令我印象深刻，它展示瞭如何通過節點之間的協同工作，來提升WSN的整體性能和魯棒性。這本書讓我意識到，信號處理是WSN能夠實現其強大功能的底層支撐，沒有先進的信號處理技術，WSN的優勢將大打摺扣。

評分☆☆☆☆☆

（評價二） 坦白說，我選擇這本書的初衷，是希望能對那些日常生活中隨處可見的智能設備背後的原理有一個更宏觀的認識。我常常在想，那些小小的傳感器是如何能夠收集到如此豐富的信息，又是如何將這些信息傳遞齣去的。所以，我滿心期待著能從這本書中讀到一些關於傳感器技術、網絡協議、數據傳輸的精彩介紹。然而，當我深入閱讀後，我發現它的重點完全放在瞭“信號處理”這個我之前幾乎沒有涉足過的領域。一開始，我確實有些擔心自己能否跟上，畢竟涉及大量的數學公式和算法。但是，作者的寫作風格非常獨特，他並沒有直接拋齣艱深的理論，而是通過大量的類比和形象的說明，將復雜的概念解釋得生動有趣。比如，在講解“信道估計”時，他用“在嘈雜的環境中分辨齣朋友的聲音”來比喻，讓我立刻就抓住瞭問題的本質。書中的一些章節，比如關於“能量收集與信號傳輸的協同優化”，就讓我大開眼界。它詳細闡述瞭如何在保證數據可靠傳輸的同時，最大限度地利用環境中的能量，這對於那些需要長期部署、難以供電的傳感器節點來說，簡直是革命性的技術。這本書讓我意識到，信號處理是WSN能否真正發揮其潛力的關鍵，沒有強大的信號處理能力，再多的傳感器也隻是擺設。

評分☆☆☆☆☆

（評價三） 作為一名計算機科學的學生，我一直緻力於拓寬自己的知識邊界，希望能夠掌握一些跨學科的技能。在學習瞭基礎的網絡通信和數據結構後，我開始將目光投嚮那些與實際應用緊密結閤的領域。朋友推薦瞭這本書，我以為它會更多地關注WSN的應用層麵，比如如何設計一個智能安防係統，或者如何構建一個智能交通網絡。然而，這本書的內容遠遠超齣瞭我的預料，它將我帶入瞭一個全新的世界——信號處理。我原以為信號處理是通信工程或電子工程的專屬領域，但這本書巧妙地將它與WSN巧妙地結閤起來，讓我看到瞭其中的無限可能。書中的一些章節，例如“基於壓縮傳感的低開銷數據采集”和“分布式信號檢測與估計”，讓我對如何在資源受限的WSN環境中高效地處理數據有瞭全新的認識。我特彆欣賞書中對不同算法的理論分析和仿真結果的展示，這讓我在理論學習的同時，也能直觀地感受到這些算法的實際效果。這本書幫助我理解瞭，為什麼我們能夠從各種看似雜亂的傳感器數據中提取齣有用的信息，以及如何通過精密的信號處理技術來提升WSN的整體性能。這是一次非常有價值的學習經曆。

評分☆☆☆☆☆

（評價五） 我對現代科技的發展一直保持著濃厚的興趣，尤其是那些能夠改變我們生活方式的新興技術。當聽說無綫傳感器網絡（WSN）在智慧城市、智能傢居和工業自動化等領域有著廣泛的應用前景時，我便迫不及待地想深入瞭解。我以為這本書會側重於WSN的應用場景，會描繪齣各種令人興奮的未來生活圖景，或者會詳細介紹如何設計和部署一個WSN係統。所以，當我打開這本書，看到它大量篇幅都在討論“信號處理”時，我感到有些意外。我原本的預期是能夠瞭解到更多的“是什麼”和“怎麼用”，但這本書卻深入探討瞭“為什麼”和“如何做到”。書中關於“魯棒信號估計”和“低復雜度信號解碼”的章節，讓我對WSN中的數據采集和傳輸過程有瞭更深刻的理解。它揭示瞭在實際環境中，信號傳輸會麵臨的各種挑戰，以及如何通過精妙的信號處理算法來剋服這些睏難。特彆是書中對不同算法在能耗、計算復雜度和精度方麵的權衡分析，讓我認識到信號處理在WSN設計中的重要性。這本書不僅拓寬瞭我的知識麵，更重要的是，它讓我對WSN的底層技術有瞭更深刻的認識，也讓我對未來傳感器網絡的進一步發展充滿瞭好奇。