实时数字信号处理实践方法——从理论到实现 金靖 9787512421738 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

基本信息

书名：实时数字信号处理实践方法——从理论到实现

定价：35.00元

作者：金靖

出版社：北京航空航天大学出版社

出版日期：2016-08-01

ISBN：9787512421738

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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金靖等编*的《实时数字信号处理实践方法--从 理论到实现(普通高等教育创新型人才培养规划教材) 》介绍了实时数字信号处理系统设计和实现的相关理 论、技术和方法。全书共9章，前4章介绍了实时数字 信号处理应用基础及仿真方法，主要包括信号产生与 操作、信号频谱分析技术、离散时间系统分析与实现 、数字滤波器设计等；后5章介绍了实时数字信号处 理系统设计与实现，包括系统组成、软硬件结构和控 制、折衷设计、实时算法开发、系统实现的技术手段 等。本书的重点是从信号处理理论到软硬件实现的映 射过程和转换方法，并结合实际应用需求配有大量实 例。
　　本书可作为电子、仪器、自动控制、光学等专业 高年级本科生和研究生的教材或参考书，也可供相关 研究人员和工程师使用。

目录

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章 离散时间信号 1.1 信号的概念及分类 1.2 基本离散时间信号的表示 1.3 典型离散信号的表示 1.4 离散时间信号的基本运算和操作第2章 离散傅里叶变换和Z 变换 2.1 离散傅里叶变换 2.2 进行频谱分析的注意事项 2.3 频谱分析实例 2.4 Z 变换概述第3章 离散时间系统 3.1 离散时间系统的概念和性质 3.2 离散时间系统的模型 3.3 离散时间系统的结构、分析与实现第4章 数字滤波器设计 4.1 概述 4.2 IIR滤波器设计 4.3 FIR滤波器设计第5章 实时数字信号处理系统概述 5.1 实时数字信号处理系统的特点 5.2 实时数字信号处理系统的基本组成 5.3 实时数字信号处理系统的数字表示法第6章 实时数字信号处理系统的软件和硬件结构 6.1 实时数字信号处理系统的通用软件结构 6.2 硬件描述语言中的典型软件结构 6.3 实时数字信号处理器的一般硬件结构 6.4 FPGA 的基本硬件结构 6.5 实时数字信号处理系统中的多处理器结构 6.6 数字信号处理器系统的控制第7章 实时数字信号处理系统的折衷设计 7.1 折衷设计方法 7.2 软件和硬件折衷 7.3 软件的时间和空间折衷 7.4 硬件的时间和空间折衷 7.5 其他类型折衷第8章 实时数字信号处理算法的开发 8.1 实时数字信号处理算法的概念和性能分析 8.2 实时数字信号处理算法的设计和描述 8.3 实时数字信号处理算法实现的基本步骤第9章 实时数字信号处理系统实现的技术手段 9.1 输入数据的简化处理 9.2 算法的优化和简化 9.3 算法的转化和移植 9.4 算法的分解 9.5 软硬件联合设计 9.6 通信优化设计 9.7 测试和验证方法参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《深度学习模型部署与优化》 作者： 张伟 著 出版社： XXX出版社 ISBN： 978-7-123-45678-9 内容简介： 在人工智能技术飞速发展的今天，深度学习模型已从实验室的理论探索走向了广泛的实际应用。从智能手机上的图像识别、自然语言处理，到自动驾驶汽车的感知系统，再到医疗影像的辅助诊断，深度学习模型正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。然而，将这些强大而复杂的模型成功部署到多样化的计算环境中，并使其高效、稳定地运行，却是一个充满挑战的工程问题。 本书《深度学习模型部署与优化》正是为了应对这一挑战而生。它并非简单地介绍某个深度学习框架的使用，而是深入探讨了将训练好的深度学习模型转化为可执行的、高效的生产级应用所需的关键技术和实践方法。本书聚焦于“如何让模型真正跑起来”以及“如何让模型跑得更好”，旨在为广大开发者、工程师、算法研究者以及对AI落地感兴趣的读者提供一套系统、全面、实用的解决方案。 一、 理解模型部署的挑战与机遇 本书首先会剖析深度学习模型部署所面临的典型挑战，包括但不限于： 硬件多样性： 模型需要在各种平台上运行，从高性能服务器、嵌入式设备（如树莓派、Jetson Nano）、移动端（Android/iOS）到边缘计算设备，每种平台都有其独特的计算能力、内存限制和功耗约束。 性能瓶颈： 模型的推理速度（延迟）和吞吐量是衡量其可用性的重要指标。如何在高负载下保持低延迟，如何在有限资源下实现高吞吐，是部署的核心问题。 模型体积与内存占用： 大型深度学习模型通常拥有数百万甚至数十亿的参数，这导致模型文件巨大，内存占用高，难以在资源受限的设备上部署。 跨平台兼容性： 不同的操作系统、不同的硬件架构、不同的软件库版本都可能导致模型部署的兼容性问题。 安全性与隐私： 模型在部署过程中，其权重和推理结果可能涉及敏感信息，如何保证模型和数据的安全至关重要。 可维护性与可扩展性： 生产环境下的模型需要能够方便地更新、监控和扩展，以适应不断变化的需求和数据。 在理解了挑战之后，本书也会引导读者看到部署与优化所带来的巨大机遇：能够将前沿AI技术转化为实际价值，驱动产品创新，提升用户体验，并最终赋能各行各业的数字化转型。 二、 核心部署技术与框架解析 本书将系统地介绍当前主流的深度学习模型部署技术和相关框架，并深入剖析其工作原理和适用场景： 1. 模型转换与格式标准化： ONNX (Open Neural Network Exchange)： 详细讲解ONNX的规范、优势以及如何将TensorFlow、PyTorch等主流框架的模型转换为ONNX格式。ONNX作为一种开放的模型交换格式，极大地提高了模型在不同推理引擎间的互操作性。 TensorRT (NVIDIA)： 介绍TensorRT作为NVIDIA GPU上的高性能深度学习推理优化器和运行时。我们将深入讲解其量化、层融合、内核自动调整等关键优化技术，并演示如何将ONNX模型导入TensorRT进行极致优化。 OpenVINO (Intel)： 阐述OpenVINO工具套件在Intel硬件平台上（CPU、GPU、VPU、FPGA）的推理优化能力，包括模型优化器、推理引擎等，以及如何针对Intel架构部署模型。 Core ML (Apple)： 讲解在Apple设备（iOS, macOS, watchOS, tvOS）上部署深度学习模型的最佳实践，包括模型转换、性能调优以及利用Metal等硬件加速。 TFLite (TensorFlow Lite)： 重点介绍TFLite在移动端和嵌入式设备上的应用，包括模型量化、算子优化、使用TFLite解释器进行推理，以及利用Delegate（如GPU Delegate, NNAPI Delegate）加速。 PyTorch Mobile： 介绍PyTorch Mobile如何支持模型在iOS和Android上的部署，包括模型导出、JIT compilation以及其在移动端推理的性能特点。 2. 推理引擎与运行时： CPU推理优化： 讲解如何利用Intel MKL-DNN/oneDNN、ARM Compute Library等库，以及SIMD指令集（SSE, AVX）等技术，在CPU上实现高效推理。 GPU推理优化： 除了TensorRT，还会介绍CUDA、cuDNN等底层库的使用，以及如何针对不同的GPU架构进行性能调优。 嵌入式与边缘计算推理： 针对树莓派、Jetson系列等边缘设备，介绍其特有的优化策略和工具链。 三、 模型优化策略与技巧 除了选择合适的部署框架，模型本身的优化是实现高性能部署的关键。本书将深入探讨多种模型优化技术： 1. 模型压缩技术： 量化 (Quantization)： 详细讲解不同类型的量化（如整型量化INT8、FP16量化、混合精度量化），包括后训练量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）。分析不同量化策略对精度和速度的影响，并提供实操指南。 剪枝 (Pruning)： 介绍结构化剪枝和非结构化剪枝的概念，以及如何通过剪枝去除模型中冗余的连接或神经元，从而减小模型尺寸和计算量。 知识蒸馏 (Knowledge Distillation)： 阐述如何利用一个大型、复杂的“教师”模型来训练一个小型、高效的“学生”模型，使其在保持较高性能的同时，模型尺寸大幅减小。 低秩分解 (Low-Rank Factorization)： 介绍如何通过分解大型权重矩阵来降低模型参数量和计算复杂度。 2. 模型加速技术： 算子融合 (Operator Fusion)： 解释算子融合如何通过将多个计算操作合并成一个更复杂的算子，减少内存访问和计算开销。 内存优化： 探讨如何在推理过程中减少中间结果的存储，优化内存访问模式。 并行化与并发： 讲解如何利用多线程、多进程或模型并行、数据并行等技术，在多核CPU或多GPU环境下提升推理吞吐量。 图优化： 介绍静态图编译器的作用，如移除死代码、常量折叠、表达式简化等，以优化计算图的执行效率。 四、 生产级部署实践 本书将把理论知识与实际场景相结合，带领读者完成生产级部署的完整流程： 1. 模型性能评估与调优： 性能指标定义： 如何科学地定义延迟、吞吐量、准确率、功耗等关键性能指标。 性能分析工具： 介绍如何使用性能分析器（如NVIDIA Nsight, Intel VTune Profiler, TensorFlow Profiler）定位模型瓶颈。 A/B测试与在线评估： 在生产环境中进行模型性能的持续监控和评估。 2. 推理服务化： RESTful API设计： 如何设计高效、可扩展的推理API。 高性能服务框架： 介绍Triton Inference Server, TensorFlow Serving, TorchServe等主流推理服务框架，并讲解其优势和使用方法。 容器化部署： 利用Docker、Kubernetes等技术实现模型的快速部署、弹性伸缩和高可用性。 3. 边缘与嵌入式部署： 硬件选型与配置： 如何根据应用场景选择合适的边缘设备。 交叉编译与优化： 针对特定嵌入式平台进行模型编译和性能优化。 固件与驱动集成： 将优化后的模型集成到设备的固件或驱动程序中。 低功耗优化： 探讨在资源极其有限的边缘设备上实现模型推理的功耗控制策略。 4. 安全性与可靠性： 模型保护： 探讨模型加解密、混淆等技术，防止模型被窃取。 输入校验与异常处理： 如何处理各种异常输入，保证推理的稳定性。 模型版本管理与回滚： 建立完善的模型版本管理机制。 五、 未来趋势与展望 本书最后将展望深度学习模型部署与优化的未来发展方向，包括但不限于： 自动化模型部署与MLOps： 自动化模型训练、评估、部署、监控的端到端流程。 更高效的硬件加速： 新型AI芯片与加速器的发展。 更先进的模型压缩与优化技术： 新型量化、剪枝、神经架构搜索（NAS）等技术在部署领域的应用。 联邦学习与隐私保护计算的部署： 在保证数据隐私的前提下进行模型训练与部署。 大模型（LLMs）的边缘部署挑战与机遇： 针对参数量巨大的模型，如何在资源受限设备上进行高效部署。 目标读者： 本书适合以下人群阅读： 深度学习工程师与算法工程师： 希望将训练好的模型快速、高效地部署到生产环境的开发者。 AI应用开发者： 希望在自己的应用中集成AI能力，并了解如何进行模型优化的开发者。 嵌入式系统工程师： 需要在嵌入式设备上部署AI模型的工程师。 对AI落地感兴趣的在校学生与研究人员： 希望系统学习深度学习模型部署与优化技术的学生和学者。 技术经理与项目负责人： 希望了解AI模型部署的整个流程和关键技术的管理者。 学习本书，您将能够： 深刻理解深度学习模型部署的复杂性和关键挑战。 掌握多种主流的深度学习推理框架和工具。 熟练运用模型量化、剪枝、知识蒸馏等核心优化技术。 能够针对不同硬件平台（服务器、移动端、嵌入式）进行模型部署。 构建稳定、高效、可扩展的AI推理服务。 提升模型的性能，降低部署成本，加速AI技术的商业化落地。 《深度学习模型部署与优化》以其贴近实战的案例、深入浅出的讲解和体系化的知识结构，将帮助您跨越从理论到实践的鸿沟，成为一名优秀的深度学习部署工程师。