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印勇 著

图书标签:

• 信号处理
• 数字信号处理
• 傅里叶变换
• 滤波器设计
• 通信系统
• 图像处理
• MATLAB
• 自适应滤波
• 小波分析
• 时频分析

店铺： 夜语笙箫图书专营店

出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563522415

商品编码：29683024133

基本信息

书名：信号处理教程

定价：25.00元

作者：印勇

出版社：北京邮电大学出版社有限公司

出版日期：

ISBN：9787563522415

字数：

页码：

版次：1

装帧：

开本：

商品重量：0.300kg

编辑推荐

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内容提要

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目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《深度探索：人工智能的感知、推理与创造》 内容简介 在信息洪流奔涌不息的时代，人类智能的边界正以前所未有的速度被拓展。我们如何感知世界？我们如何理解复杂的关系并做出决策？我们又如何突破既有框架，孕育出全新的思想与创意？《深度探索：人工智能的感知、推理与创造》并非一本技术手册，而是一场关于智能本质的哲学与科学之旅，它将带领读者深入剖析人工智能（AI）在模拟、拓展甚至超越人类智能方面的深刻实践，并以此反观我们自身的认知机制。 本书首先着眼于感知智能，这是AI最基础也是最具挑战性的领域之一。我们并非简单地告诉机器“看到”什么，而是要赋予它们理解视觉、听觉、触觉乃至嗅觉等多种感官输入的复杂能力。本书将详细阐述卷积神经网络（CNNs）如何模仿人眼视觉皮层的层级处理机制，实现对图像的特征提取、模式识别，乃至物体检测与场景理解。你将了解到，从简单的边缘检测到复杂的语义分割，AI的视觉感知是如何一步步逼近甚至在某些特定任务上超越人类的精细程度。 在听觉感知方面，本书将深入探讨循环神经网络（RNNs）和Transformer模型在语音识别、自然语言理解（NLU）中的关键作用。你将明白，机器如何从原始的声波信号中辨识出音素，进而组合成单词、句子，理解其中蕴含的意义，并能根据上下文进行流畅的对话。本书还会触及多模态感知，即AI如何整合来自不同感官的信息，例如，结合图像和文本来理解一个场景，或者通过分析视频和音频来推断人物的情绪和意图。这部分内容将让你深刻理解，AI的“感知”远不止于像素点或声波的简单堆砌，而是对现实世界信息进行深度解读与融合的过程。 接着，本书将笔锋转向推理智能，这是AI实现高级认知能力的核心。如果说感知是“看见”和“听见”，那么推理就是“思考”和“判断”。本书将详细介绍逻辑推理、概率推理以及机器学习中的决策树、支持向量机（SVMs）等经典算法。你将理解，AI如何运用规则和模式来推断未知，如何通过概率模型来处理不确定性，并做出最优决策。 重点在于，本书将深入剖析现代AI在推理方面取得突破的基石——深度学习模型。我们将探讨，为何深度神经网络能够从海量数据中学习到复杂且抽象的逻辑关系，从而在围棋、象棋等博弈领域战胜人类顶尖棋手。本书还将讲解强化学习（RL）的原理，即AI如何通过试错和奖励机制，在动态环境中学习最优策略，例如自动驾驶汽车如何做出复杂的路况判断，或机器人如何学会执行精细的操作。你将了解到，AI的推理能力正在从简单的逻辑推演，发展到具备战略规划、因果推断甚至一定程度的常识性判断。 本书的第三个重要篇章是创造智能，这是AI领域最令人兴奋且充满争议的领域。从生成艺术、音乐到撰写文章、代码，AI的创造力正在以前所未有的方式涌现。本书将详细介绍生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）等生成模型的工作原理。你将理解，AI如何通过学习现有数据的分布，生成全新的、逼真的内容。例如，GANs如何通过“生成器”与“判别器”的对抗，不断提升生成图像的质量和多样性；VAEs又如何通过学习数据的潜在空间，实现对图像、文本甚至三维模型的生成和编辑。 本书还将深入探讨大型语言模型（LLMs）在文本生成方面的惊人表现。你将了解，这些模型是如何通过海量的文本数据训练，掌握语言的语法、语义、逻辑以及丰富的知识，从而能够撰写流畅的文章、回答复杂的问题、进行创意写作，甚至生成具有特定风格的代码。本书会探讨AI生成内容的局限性，例如其创造力是否真正等同于人类的原创性，以及其生成内容中可能存在的偏见和“幻觉”问题。同时，我们也期待AI在未来能够成为人类创造力的强大助手，激发新的灵感，加速知识的创造与传播。 除了以上三个核心领域，本书还将探讨AI的情感理解与交互。虽然AI本身不具备情感，但它们可以通过分析文本、语音和面部表情来理解人类的情绪，并在人机交互中展现出一定程度的“同理心”。本书将介绍自然语言处理（NLP）在情感分析中的应用，以及如何构建更具人性化的对话系统，使得AI能够更好地理解用户需求，提供更贴心的服务。 此外，本书还将触及AI在学习与适应方面的能力。我们不仅仅是教给AI一套固定的规则，而是赋予它们从数据中学习、不断优化自身性能的能力。本书将简要介绍迁移学习、联邦学习等先进的学习范式，它们使得AI能够在有限的数据或分布式环境中进行高效学习，展现出更强的适应性和鲁棒性。 《深度探索：人工智能的感知、推理与创造》并非仅仅是罗列技术细节，而是通过深入浅出的方式，引导读者理解AI的“思考”逻辑，领略其“感知”世界的奇妙，并展望其“创造”未来的无限可能。本书的最终目的是引发读者对智能本质的深刻思考：当机器能够感知、推理、创造，我们如何重新定义“智能”？人类独特的价值又体现在何处？这本书将是一次启发心智的旅程，它将帮助你拨开AI领域的迷雾，以更宏观的视角理解这项颠覆性技术如何重塑我们的世界，以及它与人类智能之间的共生关系。 本书适合所有对人工智能的最新进展感兴趣的读者，无论你是技术爱好者、行业从业者、学生，还是仅仅对智能的未来充满好奇的探索者，都能从中获得深刻的启发和全新的认知。让我们一起，深度探索人工智能的奥秘，洞察智能演进的未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于实际应用的覆盖面广度，超出了我最初的预期。我本来以为它会像很多高校教材一样，主要集中在理论基础和经典算法的推导上，对于现代通信或嵌入式系统中的实际应用涉及不多。然而，当我翻阅到中后部分时，我惊喜地发现作者巧妙地融入了大量与工程实践紧密结合的案例分析。比如，在讲到功率谱密度估计时，它不仅详细解释了经典的周期图法，还引入了更先进的非参数估计方法，并讨论了它们在处理非平稳信号时的局限性。更重要的是，作者似乎非常贴心地为读者考虑到了软件实现的问题。书中不时穿插着对不同编程语言库函数（虽然没有直接给出代码，但提到了函数的功能和参数含义）的探讨，这为我们这些需要将理论转化为实际产品的工程师提供了非常宝贵的指导方向。我甚至觉得，这本书不仅仅是一本知识的传授者，更像是一位经验丰富的项目顾问，它不仅告诉你“是什么”，还潜移默化地告诉你“在实际工作中应该如何处理这些问题”。这种理论与实践的无缝衔接，是很多同类书籍无法比拟的优势。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格简直是教科书界的一股清流。我读过很多作者，他们要么是过于学术腔，把简单的概念也绕得人云亦云；要么就是写得太口语化，虽然易读，但缺乏应有的严谨性。而这本《信号处理教程》，却奇妙地找到了一个完美的平衡点。它既保持了工程学科应有的精确性，每一个定义、每一个定理的表述都无可挑剔，让你深信不疑；同时，它又在关键的转折点，比如从卷积的定义到其实际计算方法的转换时，插入了一些非常富有洞察力的“旁注”或者“小贴士”，这些部分读起来就像是经验丰富的前辈在耳边悄悄指点迷津。我尤其欣赏作者处理那些经典算法时的细腻之处。比如，在讲到快速傅里叶变换（FFT）的原理时，它没有直接给出一个黑箱子算法，而是详细地剖析了蝶形运算的结构，并讨论了不同分解方式的优劣。这种层层递进的讲解，让我不再满足于知道“怎么用”，而是真正理解了“为什么这样设计会更高效”。这种深入骨髓的理解，远比死记硬背公式要宝贵得多。每一次我合上书本，都有一种豁然开朗的感觉，仿佛自己真的掌握了一项核心技术，而不是仅仅读完了一本参考书。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书最让我感到惊喜的，是它在“不确定性”和“选择”方面的讨论深度。在信号处理领域，往往没有绝对“最佳”的方案，而是需要在不同约束条件下做出权衡。很多教材只会告诉读者某个算法的优点，然后就跳到下一个算法了。但这本书似乎特别重视这种“取舍哲学”。例如，在讨论滤波器设计时，作者花了很大的篇幅去对比不同窗函数在频谱泄露和主瓣宽度之间的权衡；在介绍参数估计时，它也清晰地指出了最大似然估计在高信噪比下的优势以及在低信噪比下的潜在问题。这种全面且不偏不倚的分析视角，培养了读者一种批判性的思维习惯，而不是盲目地崇拜某个“最优”算法。它教会了我，在面对一个真实的信号处理挑战时，首先要明确系统的约束条件（计算资源、实时性要求、噪声水平等），然后才能做出最合理的算法选择。这种对工程决策过程的深入剖析，使得这本书的价值远远超越了一本纯粹的技术手册，它更像是一部提升我们系统思维和决策能力的宝典。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是太吸引人了，那种深邃的蓝色调，配上简洁的几何图形，立刻就让人感觉这本书的内容会非常专业和有条理。我拿到手的时候，光是掂了掂分量，就知道这绝对是一本厚重的参考书。我本来是抱着试试看的心态买的，因为我之前看过的几本信号处理的书都过于理论化，读起来非常晦涩，很多公式推导看得我头晕脑胀。但这本书，从目录就能看出它的编排思路非常注重实用性。它似乎并没有一上来就直接抛出复杂的傅里叶变换或者Z变换的定义，而是更像是在引导你进入一个全新的领域。我记得我翻到前几章时，作者用了大量的篇幅来介绍信号和系统的基本概念，而且配的图例清晰得让人拍案叫绝，那些时域和频域的图示，一下子就让我对“为什么需要做变换”有了直观的理解。这对我这种偏向工程实践的学习者来说，简直是久旱逢甘霖。特别是关于离散时间信号处理的部分，它没有生硬地从连续信号跳跃过来，而是用一种非常平滑的方式，让我自然而然地接受了离散化的概念，这在很多教材中都是被忽略的关键点。可以说，光是阅读前三分之一的内容，我就觉得我的信号处理基础被彻底地、扎实地重新打磨了一遍，远比我预想的要深入和到位。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示质量，简直达到了艺术品的级别，这一点是很多理工科书籍常常忽视的短板。我通常不喜欢在电脑屏幕上看复杂的数学推导，更倾向于纸质书的实体感，而这本书的印刷质量让我非常满意。它的字体选择清晰易读，行距和段落间距都拿捏得恰到好处，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。最让我震撼的是那些插图。在讲解滤波器的设计部分，当涉及到幅度响应和相位响应的曲线时，作者提供的图例简直是教科书级别的示范。那些曲线的细节，比如过渡带的陡峭程度、阻带的衰减量，都标注得极其精确，而且色彩运用得非常专业，不会喧宾夺主，反而能突出重点信息。我曾经为了理解某个特定阶数滤波器（比如巴特沃斯和切比雪夫）在实际应用中的细微差别，查阅了大量的网络资料和期刊论文，但效果都不如直接对照这本书中的对比图来得直观和高效。这种对视觉呈现的极致追求，极大地降低了学习曲线中那些原本会让人望而生畏的抽象概念的理解难度，让学习过程变成了一种享受。