无线传感器网络信号处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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无线通信前沿技术丛书

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内容简介

　　《无线传感器网络信号处理》从信号处理角度来阐述传感器网络的检测、估计问题，特别是分布式的信号处理和通信算法。旨在系统讨论无线传感器网络信号处理理论，为无线传感器网络低功耗信号处理提供了理论基础和方法，因此要求读者具有一定的统计信号处理基础知识背景。全书分为七个部分：分布式检测、无融合中心的分布式检测、估计理论基础、1bit量化、分布式降维估计、分布式一致估计和定位技术，着重于讨论传感器网络分布式信号处理问题。

目录

第1章 概述
1.1 无线传感器网络的特点
1.1.1 无线传感器网络的检测
1.1.2 无线传感器网络的估计
1.1.3 无线传感器网络的定位
1.2 无线传感器网络的应用
1.2.1 大鸭岛实验
1.2.2 狙击手侦测系统
1.2.3 冰川监测
1.2.4 俄勒冈州葡萄园
1.3 无线传感器网络的主要挑战
1.4 本书章节安排
参考文献
第2章 无线传感器网络的分布式检测
2.1 二元假设检验理论
2.1.1 纽曼—皮尔逊准则
2.1.2 贝叶斯准则
2.2 分布式信号检测局部优化
2.2.1 两个传感器的局部优随机信号检测
2.2.2 窄带信号
2.3 非参数分布式检测
2.4 CFAR分布式检测
2.4.1 分布式单元平均恒虚警率（CA—CFAR）检测
2.4.2 分布式有序统计量恒虚警率（OS—CFAR）检测
2.4.3 分布式CFAR检测应用举例
2.5 鲁棒性分布式检测
2.6 分布式序贯检测
2.6.1 集中式序贯检测
2.6.2 融合中心的分布式序贯检测
2.6.3 快速分布式检测
参考文献
窘3章 无融合中心的分布式检测
3.1 分布式检测与网络拓扑设计
3.1.1 分布式贝叶斯检测
3.1.2 全局优检测性能
3.1.3 拓扑优化
3.2 分布式置信传播检测
3.2.1 MAP检测基础
3.2.2 置信传播
3.2.3 一致收敛性
3.2.4 特殊拓扑
3.2.5 修正的BP算法
3.3 连续一致性检测
3.3.1 集中式检测
3.3.2 分布式检测
3.3.3 渐进优检测
3.3.4 实验结果
3.4 扩散式检测
3.4.1 信号模型
3.4.2 集中式检测
3.4.3 分布式检测
3.4.4 分布式RLS与LMS估计
3.4.5 分布式RLS与LMS检测
参考文献
第4章 传感器网络估计理论基础
4.1 估计理论基础
4.1.1 点估计
4.1.2 无偏估计量、小方差估计量
4.1.3 大似然估计量（MLE）
4.1.4 充分性
4.2 估计量的评优准则
4.2.1 无偏性
4.2.2 有效性
4.2.3 一致性
4.3 无线传感器网络的估计
4.3.1 无中心节点的观测和估计
4.3.2 在高斯噪声下的分布式极大似然估计
4.3.3 在稀疏性约束下的分布式回归小平方估计
4.3.4 在空间相关的观测下的分布式的参数估计
参考文献
第5章 分布式估计与1bit量化
5.1 带限无线传感器网络的通用分布式估计
5.1.1 已知噪声分布的分布式估计器设计
5.1.2 未知噪声分布的分布式估计器
5.2 带限信号的自适应分布式估计
5.2.1 固定量化的分布式估计
5.2.2 自适应分布式估计
5.2.3 能量检测与估计中的自适应量化方案
5.2.4 基于GLRT检测器的融合中心
5.3 非均匀感知环境下的分布式估计
5.4 基于超平面向量量化的分布式估计
参考文献
第6章 分布式降维估计
6.1 分布式降维估计概述与佳线性无偏估计方法
6.2 理想信道条件下的分布式降维估计
6.2.1 问题描述
6.2.2 优压缩矩阵设计
6.3 非理想信道条件下的分布式降维估计
6.3.1 降维维度已知情况
6.3.2 降维估计与降维维度优化
参考文献
第7章 分布式一致估计
7.1 介绍
7.2 基本原理
7.2.1 平均一致性更新
7.2.2 收敛率
7.2.3 拉普拉斯矩阵
7.3 常见一致性算法
7.3.1 快速线性迭代一致性估计
7.3.2 小均方差一致性估计SLEM
7.4 优化后的分布式一致性算法
7.4.1 多项式滤波器运用于分布式一致性算法
7.4.2 时序平均分布式一致性估计
7.4.3 考虑连接中断和信道噪声的分布式一致性估计
参考文献
第8章 无线传感器网络中的定位算法
8.1 定位算法简介
8.2 基于能量的定位算法
8.2.1 大似然估计源定位算法
8.2.2 基于凸集投影的源定位算法
8.3 其他定位算法
8.3.1 基于距离的定位算法
8.3.2 非基于测距的定位算法
8.4 高效无线定位算法
8.4.1 基于量化数据的无线传感器网络的源定位算法
8.4.2 基于二值量化数据的无线传感器网络的源定位算法
参考文献

《信号的律动：探寻声音、图像与数据的奥秘》 一、 穿越时空的低语：声音的感知与解析 本书将带领读者走进奇妙的声音世界，揭示声音是如何从物理振动转化为我们能够理解的感知。我们将从声音的本质——波的形态出发，深入探讨其频率、振幅、相位等基本属性，并理解这些属性如何赋予声音不同的音高、响度与音色。 在声音的捕获环节，我们会详细解析麦克风的工作原理，从动圈式到电容式，再到MEMS传感器，深入理解它们如何将空气的微小波动转化为电信号。随后，我们将聚焦于声音信号的数字化过程，讲解采样率、量化位数等关键参数对数字声音保真度的影响。 理解了数字声音的形成，我们便能进入信号处理的核心。本书将系统介绍傅里叶变换（FT）、离散傅里叶变换（DFT）及其高效算法——快速傅里叶变换（FFT）在声音分析中的强大应用。读者将学会如何通过频谱分析，揭示声音的频率成分，识别乐器、人声的独特性，甚至探测微弱的背景噪声。 除了频谱分析，我们还将探讨时域与频域的互补性。短时傅里叶变换（STFT）将帮助我们理解声音信号随时间的变化，从而实现对语音的声学特征提取，例如共振峰、基频等，为语音识别、声纹鉴定等应用打下坚实基础。 对声音信号的处理远不止于此。我们将深入研究各种滤波技术，从简单的低通、高通、带通滤波器，到更复杂的陷波滤波器、梳状滤波器，理解它们如何用于噪声抑制、频率均衡以及特定声音成分的增强。读者将掌握如何根据应用场景选择合适的滤波器，并理解其设计原理。 回声消除、混响去除等高级音频处理技术也将是本书的重要组成部分。我们将解析这些问题的根源，并介绍常用的算法，例如自适应滤波算法，帮助读者理解如何在复杂的声学环境中分离目标信号。 此外，本书还会涉及音频编码与压缩技术，例如脉冲编码调制（PCM）、线性预测编码（LPC）、感知线性预测（PLP）等，以及MP3、AAC等音频格式背后的编码思想，让读者了解声音数据如何在保证一定听觉质量的前提下，实现高效存储与传输。 二、 光影的对话：图像的捕捉、还原与理解 步入视觉的殿堂，本书将揭示我们所见的光影世界是如何被转化为计算机能够理解的数字信息，以及如何对其进行精细的加工与解读。 图像的获取是起点。我们将详细介绍数码相机的成像原理，从CCD到CMOS传感器，深入理解像素如何捕捉光子，以及感光元件的尺寸、像素密度等对图像质量的影响。色彩的形成也将被深入剖析，讲解RGB、CMOS等色彩模型，以及它们如何在传感器上被还原。 数字图像的表示形式及其基础处理是下一站。本书将详细介绍像素、灰度值、颜色深度等概念，并着重讲解图像的二维表示。点运算，如亮度调整、对比度增强、颜色空间转换（如RGB到HSV/HSL），将帮助读者理解如何对图像进行基础的色彩和明暗度调整。 噪声是图像处理中不可避免的挑战。我们将系统介绍各种图像噪声的类型，如高斯噪声、椒盐噪声等，并深入讲解各类降噪滤波器的原理与应用，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波，以及更复杂的非局部均值（NL-means）滤波和双边滤波，帮助读者在去除噪声的同时，尽量保留图像的细节。 图像的锐化是提升细节表现力的关键。本书将介绍梯度算子（Sobel, Prewitt, Roberts）以及拉普拉斯算子等边缘检测算子，理解它们如何勾勒出图像的轮廓。拉普拉斯算子及其变种，如LoG（Laplacian of Gaussian）滤波器，在斑点检测中的应用也将被详细阐述。 形态学处理为图像分析提供了强大的工具。我们将讲解腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学操作，并理解它们在去除小噪声、连接断裂的物体、填充小的空洞等方面的作用。这些操作是物体识别、分割等高级任务的基础。 在图像分割方面，本书将介绍多种经典方法。阈值分割，包括全局阈值和自适应阈值，将帮助读者理解如何根据像素值将图像划分为不同的区域。区域生长法、Watershed算法等将揭示如何基于像素的相似性或邻近性进行区域的合并与划分。 图像的特征提取是理解图像内容的重要一步。我们将介绍SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF（Speeded Up Robust Features）等尺度不变特征提取算法，理解它们如何识别图像中的关键点及其描述符，为图像匹配、目标识别奠定基础。HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征及其在行人检测中的应用也将是重点。 本书还将涉及图像复原技术，包括去模糊（deblurring）以及深度估计（depth estimation）的原理，为理解更复杂的计算机视觉应用打下基础。 三、 数据的脉搏：统计推断与模式识别的智能 超越声音与图像的感知，本书将深入数据领域，探索如何从海量信息中提炼出有价值的规律，并做出智能的判断。 统计推断是理解数据驱动决策的基石。我们将从描述性统计开始，讲解均值、方差、标准差、中位数等基本统计量，理解它们如何概括数据的分布特征。随后，我们将进入推断性统计的领域，介绍概率分布（如正态分布、二项分布、泊松分布），以及假设检验、置信区间的概念，帮助读者理解如何根据样本数据对总体进行推断。 回归分析是建立变量之间关系的重要工具。本书将详细讲解线性回归模型，包括简单线性回归和多元线性回归，理解模型的构建、参数估计以及模型的评估。非线性回归模型及其在复杂数据建模中的应用也将被提及。 分类问题是模式识别的核心任务之一。我们将系统介绍多种经典的分类算法。逻辑回归（Logistic Regression）将作为入门，帮助读者理解如何处理二分类问题。支持向量机（SVM）及其核技巧将揭示如何构建高效的分类边界。决策树（Decision Tree）及其集成方法（如随机森林、梯度提升树）将展现如何通过一系列规则进行分类，并具备强大的泛化能力。 聚类分析是无监督学习的重要分支。我们将介绍K-means、层次聚类等算法，理解如何将相似的数据点分组，从而发现数据中的潜在结构。DBSCAN等基于密度的聚类方法也将被讲解。 对于序列数据的处理，本书将介绍马尔可夫模型（Markov Models）及其在语音识别、自然语言处理等领域的应用。隐马尔可夫模型（HMM）将是重点，理解其在序列对齐、语音信号建模等方面的作用。 特征选择与降维是应对高维数据挑战的关键。我们将介绍主成分分析（PCA）等线性降维技术，理解如何提取数据中最具代表性的维度。互信息、卡方检验等特征选择方法将帮助读者理解如何筛选出对预测任务最有用的特征。 此外，本书还将触及一些更前沿的统计与机器学习概念，例如贝叶斯定理及其在概率模型中的应用，以及交叉验证（Cross-validation）等模型评估技术，帮助读者更全面地理解数据的内在规律，并构建出更具鲁棒性的智能系统。 《信号的律动：探寻声音、图像与数据的奥秘》是一本面向广大学子、研究人员以及对信号处理、数据分析和模式识别充满好奇的读者的综合性读物。本书力求在理论深度和实践应用之间取得平衡，通过深入浅出的讲解和丰富的实例，帮助读者构建扎实的知识体系，掌握解决实际问题的能力，从而在瞬息万变的科技浪潮中，洞察信号的律动，解锁数据的智能，开启无限可能。