無綫傳感器網絡信號處理 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

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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。