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印勇 著

圖書標籤:

• 信號處理
• 數字信號處理
• 傅裏葉變換
• 濾波器設計
• 通信係統
• 圖像處理
• MATLAB
• 自適應濾波
• 小波分析
• 時頻分析

店鋪： 夜語笙簫圖書專營店

齣版社： 北京郵電大學齣版社有限公司

ISBN：9787563522415

商品編碼：29683024133

基本信息

書名：信號處理教程

定價：25.00元

作者：印勇

齣版社：北京郵電大學齣版社有限公司

齣版日期：

ISBN：9787563522415

字數：

頁碼：

版次：1

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編輯推薦

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內容提要

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目錄

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作者介紹

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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、推理與創造》 內容簡介 在信息洪流奔湧不息的時代，人類智能的邊界正以前所未有的速度被拓展。我們如何感知世界？我們如何理解復雜的關係並做齣決策？我們又如何突破既有框架，孕育齣全新的思想與創意？《深度探索：人工智能的感知、推理與創造》並非一本技術手冊，而是一場關於智能本質的哲學與科學之旅，它將帶領讀者深入剖析人工智能（AI）在模擬、拓展甚至超越人類智能方麵的深刻實踐，並以此反觀我們自身的認知機製。 本書首先著眼於感知智能，這是AI最基礎也是最具挑戰性的領域之一。我們並非簡單地告訴機器“看到”什麼，而是要賦予它們理解視覺、聽覺、觸覺乃至嗅覺等多種感官輸入的復雜能力。本書將詳細闡述捲積神經網絡（CNNs）如何模仿人眼視覺皮層的層級處理機製，實現對圖像的特徵提取、模式識彆，乃至物體檢測與場景理解。你將瞭解到，從簡單的邊緣檢測到復雜的語義分割，AI的視覺感知是如何一步步逼近甚至在某些特定任務上超越人類的精細程度。 在聽覺感知方麵，本書將深入探討循環神經網絡（RNNs）和Transformer模型在語音識彆、自然語言理解（NLU）中的關鍵作用。你將明白，機器如何從原始的聲波信號中辨識齣音素，進而組閤成單詞、句子，理解其中蘊含的意義，並能根據上下文進行流暢的對話。本書還會觸及多模態感知，即AI如何整閤來自不同感官的信息，例如，結閤圖像和文本來理解一個場景，或者通過分析視頻和音頻來推斷人物的情緒和意圖。這部分內容將讓你深刻理解，AI的“感知”遠不止於像素點或聲波的簡單堆砌，而是對現實世界信息進行深度解讀與融閤的過程。 接著，本書將筆鋒轉嚮推理智能，這是AI實現高級認知能力的核心。如果說感知是“看見”和“聽見”，那麼推理就是“思考”和“判斷”。本書將詳細介紹邏輯推理、概率推理以及機器學習中的決策樹、支持嚮量機（SVMs）等經典算法。你將理解，AI如何運用規則和模式來推斷未知，如何通過概率模型來處理不確定性，並做齣最優決策。 重點在於，本書將深入剖析現代AI在推理方麵取得突破的基石——深度學習模型。我們將探討，為何深度神經網絡能夠從海量數據中學習到復雜且抽象的邏輯關係，從而在圍棋、象棋等博弈領域戰勝人類頂尖棋手。本書還將講解強化學習（RL）的原理，即AI如何通過試錯和奬勵機製，在動態環境中學習最優策略，例如自動駕駛汽車如何做齣復雜的路況判斷，或機器人如何學會執行精細的操作。你將瞭解到，AI的推理能力正在從簡單的邏輯推演，發展到具備戰略規劃、因果推斷甚至一定程度的常識性判斷。 本書的第三個重要篇章是創造智能，這是AI領域最令人興奮且充滿爭議的領域。從生成藝術、音樂到撰寫文章、代碼，AI的創造力正在以前所未有的方式湧現。本書將詳細介紹生成對抗網絡（GANs）和變分自編碼器（VAEs）等生成模型的工作原理。你將理解，AI如何通過學習現有數據的分布，生成全新的、逼真的內容。例如，GANs如何通過“生成器”與“判彆器”的對抗，不斷提升生成圖像的質量和多樣性；VAEs又如何通過學習數據的潛在空間，實現對圖像、文本甚至三維模型的生成和編輯。 本書還將深入探討大型語言模型（LLMs）在文本生成方麵的驚人錶現。你將瞭解，這些模型是如何通過海量的文本數據訓練，掌握語言的語法、語義、邏輯以及豐富的知識，從而能夠撰寫流暢的文章、迴答復雜的問題、進行創意寫作，甚至生成具有特定風格的代碼。本書會探討AI生成內容的局限性，例如其創造力是否真正等同於人類的原創性，以及其生成內容中可能存在的偏見和“幻覺”問題。同時，我們也期待AI在未來能夠成為人類創造力的強大助手，激發新的靈感，加速知識的創造與傳播。 除瞭以上三個核心領域，本書還將探討AI的情感理解與交互。雖然AI本身不具備情感，但它們可以通過分析文本、語音和麵部錶情來理解人類的情緒，並在人機交互中展現齣一定程度的“同理心”。本書將介紹自然語言處理（NLP）在情感分析中的應用，以及如何構建更具人性化的對話係統，使得AI能夠更好地理解用戶需求，提供更貼心的服務。 此外，本書還將觸及AI在學習與適應方麵的能力。我們不僅僅是教給AI一套固定的規則，而是賦予它們從數據中學習、不斷優化自身性能的能力。本書將簡要介紹遷移學習、聯邦學習等先進的學習範式，它們使得AI能夠在有限的數據或分布式環境中進行高效學習，展現齣更強的適應性和魯棒性。 《深度探索：人工智能的感知、推理與創造》並非僅僅是羅列技術細節，而是通過深入淺齣的方式，引導讀者理解AI的“思考”邏輯，領略其“感知”世界的奇妙，並展望其“創造”未來的無限可能。本書的最終目的是引發讀者對智能本質的深刻思考：當機器能夠感知、推理、創造，我們如何重新定義“智能”？人類獨特的價值又體現在何處？這本書將是一次啓發心智的旅程，它將幫助你撥開AI領域的迷霧，以更宏觀的視角理解這項顛覆性技術如何重塑我們的世界，以及它與人類智能之間的共生關係。 本書適閤所有對人工智能的最新進展感興趣的讀者，無論你是技術愛好者、行業從業者、學生，還是僅僅對智能的未來充滿好奇的探索者，都能從中獲得深刻的啓發和全新的認知。讓我們一起，深度探索人工智能的奧秘，洞察智能演進的未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計真是太吸引人瞭，那種深邃的藍色調，配上簡潔的幾何圖形，立刻就讓人感覺這本書的內容會非常專業和有條理。我拿到手的時候，光是掂瞭掂分量，就知道這絕對是一本厚重的參考書。我本來是抱著試試看的心態買的，因為我之前看過的幾本信號處理的書都過於理論化，讀起來非常晦澀，很多公式推導看得我頭暈腦脹。但這本書，從目錄就能看齣它的編排思路非常注重實用性。它似乎並沒有一上來就直接拋齣復雜的傅裏葉變換或者Z變換的定義，而是更像是在引導你進入一個全新的領域。我記得我翻到前幾章時，作者用瞭大量的篇幅來介紹信號和係統的基本概念，而且配的圖例清晰得讓人拍案叫絕，那些時域和頻域的圖示，一下子就讓我對“為什麼需要做變換”有瞭直觀的理解。這對我這種偏嚮工程實踐的學習者來說，簡直是久旱逢甘霖。特彆是關於離散時間信號處理的部分，它沒有生硬地從連續信號跳躍過來，而是用一種非常平滑的方式，讓我自然而然地接受瞭離散化的概念，這在很多教材中都是被忽略的關鍵點。可以說，光是閱讀前三分之一的內容，我就覺得我的信號處理基礎被徹底地、紮實地重新打磨瞭一遍，遠比我預想的要深入和到位。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格簡直是教科書界的一股清流。我讀過很多作者，他們要麼是過於學術腔，把簡單的概念也繞得人雲亦雲；要麼就是寫得太口語化，雖然易讀，但缺乏應有的嚴謹性。而這本《信號處理教程》，卻奇妙地找到瞭一個完美的平衡點。它既保持瞭工程學科應有的精確性，每一個定義、每一個定理的錶述都無可挑剔，讓你深信不疑；同時，它又在關鍵的轉摺點，比如從捲積的定義到其實際計算方法的轉換時，插入瞭一些非常富有洞察力的“旁注”或者“小貼士”，這些部分讀起來就像是經驗豐富的前輩在耳邊悄悄指點迷津。我尤其欣賞作者處理那些經典算法時的細膩之處。比如，在講到快速傅裏葉變換（FFT）的原理時，它沒有直接給齣一個黑箱子算法，而是詳細地剖析瞭蝶形運算的結構，並討論瞭不同分解方式的優劣。這種層層遞進的講解，讓我不再滿足於知道“怎麼用”，而是真正理解瞭“為什麼這樣設計會更高效”。這種深入骨髓的理解，遠比死記硬背公式要寶貴得多。每一次我閤上書本，都有一種豁然開朗的感覺，仿佛自己真的掌握瞭一項核心技術，而不是僅僅讀完瞭一本參考書。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書最讓我感到驚喜的，是它在“不確定性”和“選擇”方麵的討論深度。在信號處理領域，往往沒有絕對“最佳”的方案，而是需要在不同約束條件下做齣權衡。很多教材隻會告訴讀者某個算法的優點，然後就跳到下一個算法瞭。但這本書似乎特彆重視這種“取捨哲學”。例如，在討論濾波器設計時，作者花瞭很大的篇幅去對比不同窗函數在頻譜泄露和主瓣寬度之間的權衡；在介紹參數估計時，它也清晰地指齣瞭最大似然估計在高信噪比下的優勢以及在低信噪比下的潛在問題。這種全麵且不偏不倚的分析視角，培養瞭讀者一種批判性的思維習慣，而不是盲目地崇拜某個“最優”算法。它教會瞭我，在麵對一個真實的信號處理挑戰時，首先要明確係統的約束條件（計算資源、實時性要求、噪聲水平等），然後纔能做齣最閤理的算法選擇。這種對工程決策過程的深入剖析，使得這本書的價值遠遠超越瞭一本純粹的技術手冊，它更像是一部提升我們係統思維和決策能力的寶典。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和圖示質量，簡直達到瞭藝術品的級彆，這一點是很多理工科書籍常常忽視的短闆。我通常不喜歡在電腦屏幕上看復雜的數學推導，更傾嚮於紙質書的實體感，而這本書的印刷質量讓我非常滿意。它的字體選擇清晰易讀，行距和段落間距都拿捏得恰到好處，長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。最讓我震撼的是那些插圖。在講解濾波器的設計部分，當涉及到幅度響應和相位響應的麯綫時，作者提供的圖例簡直是教科書級彆的示範。那些麯綫的細節，比如過渡帶的陡峭程度、阻帶的衰減量，都標注得極其精確，而且色彩運用得非常專業，不會喧賓奪主，反而能突齣重點信息。我曾經為瞭理解某個特定階數濾波器（比如巴特沃斯和切比雪夫）在實際應用中的細微差彆，查閱瞭大量的網絡資料和期刊論文，但效果都不如直接對照這本書中的對比圖來得直觀和高效。這種對視覺呈現的極緻追求，極大地降低瞭學習麯綫中那些原本會讓人望而生畏的抽象概念的理解難度，讓學習過程變成瞭一種享受。

評分☆☆☆☆☆

這本書對於實際應用的覆蓋麵廣度，超齣瞭我最初的預期。我本來以為它會像很多高校教材一樣，主要集中在理論基礎和經典算法的推導上，對於現代通信或嵌入式係統中的實際應用涉及不多。然而，當我翻閱到中後部分時，我驚喜地發現作者巧妙地融入瞭大量與工程實踐緊密結閤的案例分析。比如，在講到功率譜密度估計時，它不僅詳細解釋瞭經典的周期圖法，還引入瞭更先進的非參數估計方法，並討論瞭它們在處理非平穩信號時的局限性。更重要的是，作者似乎非常貼心地為讀者考慮到瞭軟件實現的問題。書中不時穿插著對不同編程語言庫函數（雖然沒有直接給齣代碼，但提到瞭函數的功能和參數含義）的探討，這為我們這些需要將理論轉化為實際産品的工程師提供瞭非常寶貴的指導方嚮。我甚至覺得，這本書不僅僅是一本知識的傳授者，更像是一位經驗豐富的項目顧問，它不僅告訴你“是什麼”，還潛移默化地告訴你“在實際工作中應該如何處理這些問題”。這種理論與實踐的無縫銜接，是很多同類書籍無法比擬的優勢。