非线性逼近与雷达信号处理 9787118107876 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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魏文斌，闫世强，黄晓斌著 著

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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118107876

商品编码：29773026316

包装：平装

出版时间：2016-04-01

图书基本信息
图书名称	非线性逼近与雷达信号处理	作者	魏文斌,闫世强,黄晓斌著
定价	28.00元	出版社	国防工业出版社
ISBN	9787118107876	出版日期	2016-04-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装
开本	16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

《非线性逼近与雷达信号处理》以雷达信号处理为背景，运用非线性逼近的思想研究了雷达信号处理中的诸多问题。首先，研究了雷达信号数据压缩中的自适应小波贪婪（AWG）算法及其良好的信号保真能力；其次，研究了非线性幅相压缩方法及其良好的相位保真特性；再次，研究了雷达信号去高频中经验模式分解（EMD）算法及其在去高频中目标信息高保真性能；后，研究了雷达通道均衡的非线性处理方法，主要包括均衡函数求解频域除法、小二乘拟合方法和基于DFT的非线性均衡方法，验证了这些方法良好的均衡效果。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

《高维数据分析与机器学习前沿》 图书简介 在这个信息爆炸的时代，海量数据的涌现对传统的分析方法提出了严峻的挑战。如何从复杂、高维度的数据中挖掘出有价值的信息，揭示隐藏的规律，并在此基础上构建高效、智能的学习模型，已成为当前科学研究和工程实践的焦点。本书《高维数据分析与机器学习前沿》正是围绕这一核心议题展开，深入探讨了在高维数据环境下，如何进行有效的分析、建模与预测，并着重介绍了当前机器学习领域最具代表性和发展潜力的前沿技术。 本书并非简单地罗列各种算法，而是力求从理论的深度和实践的广度上，为读者构建一个全面而系统的知识框架。我们首先从高维数据分析的理论基础入手，阐述了维度灾难的成因及其对统计建模和机器学习带来的挑战。在此基础上，本书详细介绍了多种有效的降维技术，包括但不限于主成分分析（PCA）及其核扩展（Kernel PCA）、独立成分分析（ICA）、流形学习（如Isomap, LLE, t-SNE）等。这些技术不仅能帮助我们直观地理解高维数据的结构，更能为后续的机器学习算法提供更优化的输入，显著提升模型的性能和泛化能力。 在降维的基础上，本书将目光聚焦于机器学习的各个分支，并挑选了当前最具创新性和实用价值的前沿方法进行深入剖析。在监督学习方面，我们对支持向量机（SVM）及其核方法进行了详尽的阐述，重点讨论了其在处理非线性可分数据时的优势，以及核函数选择的策略。此外，本书还引入了深度学习的强大力量，从基础的神经网络结构（如多层感知机）出发，逐步深入到卷积神经网络（CNN）在图像识别和处理领域的革命性应用，以及循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在序列数据建模（如自然语言处理、时间序列预测）中的卓越表现。我们不仅介绍了这些模型的原理和架构，还探讨了它们在实际问题中的应用案例和调优技巧。 无监督学习同样是本书的重要组成部分。在聚类分析方面，除了传统的K-means算法，本书还介绍了基于密度的DBSCAN算法，以及在概率模型基础上发展的混合高斯模型（GMM）。这些方法在探索数据内在结构、发现隐藏模式方面发挥着关键作用。在异常检测方面，本书介绍了多种基于统计模型和机器学习方法的异常值识别技术，这对于金融风控、网络安全、工业故障诊断等领域至关重要。 生成模型是当前机器学习领域最为活跃的研究方向之一。本书将对生成对抗网络（GANs）的原理、架构和多种变体进行深入探讨，包括DCGAN, StyleGAN等，并展示其在图像生成、数据增强等方面的惊人能力。此外，我们还将介绍变分自编码器（VAEs）的原理及其在生成任务中的应用。这些生成模型为我们提供了强大的工具，能够创造出逼真且多样化的数据，为人工智能的发展注入新的活力。 除了对具体算法的讲解，本书还高度重视机器学习的工程实践和模型评估。我们详细讨论了模型选择、超参数优化、交叉验证等关键环节，以及各种评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1-score、AUC等）的含义和适用场景。此外，本书还借鉴了实际项目开发的经验，强调了数据预处理、特征工程、模型部署和监控的重要性，旨在帮助读者将理论知识转化为实际生产力。 本书的另一大亮点是对“可解释性AI”（Explainable AI, XAI）的关注。随着机器学习模型在关键决策领域的应用日益广泛，理解模型的决策过程变得至关重要。本书将介绍一些常用的XAI技术，如LIME, SHAP等，以及如何通过模型设计和可视化手段来增强模型的可解释性，这对于建立对AI系统的信任，以及在医疗、金融等领域合规使用AI至关重要。 本书还触及了强化学习的最新进展。从马尔可夫决策过程（MDP）的基本框架出发，本书介绍了Q-learning、SARSA等经典算法，并深入探讨了深度强化学习（DRL）的突破性进展，如Deep Q-Networks（DQN）、Actor-Critic方法（如A3C, PPO）等。这些技术在自动驾驶、机器人控制、游戏AI等领域展现了巨大的潜力。 本书的内容设计力求循序渐进，既适合机器学习领域的初学者建立扎实的理论基础，也为有一定基础的研究者和工程师提供了深入学习前沿技术的机会。每章都配有清晰的图示、详细的数学推导（但不过于晦涩，注重直观理解）以及启发性的思考题，旨在引导读者主动探索和掌握相关知识。此外，书中引用了大量最新的学术论文和工程实践案例，确保内容的时效性和前沿性。 总而言之，《高维数据分析与机器学习前沿》是一本旨在全面提升读者在高维数据分析和机器学习领域理论功底与实践能力的力作。它不仅梳理了该领域的核心概念与经典算法，更重点介绍了当前最激动人心的前沿技术，并强调了模型的可解释性与工程实践的重要性。本书将是希望在这个快速发展的领域取得成功的学生、研究人员、数据科学家和工程师的宝贵参考。通过阅读本书，读者将能够更好地理解和应用人工智能的力量，解决现实世界中的复杂问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书在处理数学证明和直观解释之间的平衡上，拿捏得恰到好处，这在处理像傅里叶分析或矩阵分解这类高度抽象的主题时尤为关键。作者深知，单纯的公式堆砌会吓跑许多有志于实践的读者，而缺乏严谨推导的直观讲解则容易导致理解上的偏差和应用时的误判。因此，书中通常会先给出简洁的、高屋建瓴的直觉性描述，紧接着便是清晰的、分步进行的数学推导，每一步都有明确的因果关系说明，仿佛在搭建一座精密的逻辑脚手架。完成推导后，作者还会贴心地回到应用层面，用一个简短的段落总结该结论在实际工程中的意义和限制。这种“提出问题—推导证明—落地应用”的闭环结构，使得理论学习不再是孤立的智力游戏，而是与实际工程需求紧密结合的、有目的性的知识获取过程，非常适合那些既需要理论深度又追求实用价值的专业人士。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节逻辑结构简直是一部精密的交响乐，层次分明，环环相扣。从宏观的系统概述开始，逐步深入到核心算法的数学推导，最后落脚到实际的工程实现案例分析，整个阅读体验是高度流畅且令人满足的。我个人对其中关于“鲁棒性”和“误差分析”那几章的安排印象尤为深刻。作者并没有将这些内容视为简单附加的章节，而是将其融入到整个理论框架之中，反复强调在实际信号处理流程中，模型简化与真实环境误差之间的微妙平衡。这种处理方式，使得读者在理解了理想情况下的最优解之后，能够立即意识到将其映射到真实世界时必须面对的那些“不完美”。特别是对比了不同优化准则在特定噪声模型下的性能表现时，图表的选取和解读都极为到位，直观地展现了理论推演的价值所在，而不是仅仅停留在抽象的公式层面。这种深度与广度兼顾的叙述风格，让读者能真正掌握“为什么”这样做，而非仅仅学会“如何”去做。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实吸引人，拿到手的那一刻，厚重的质感和略带磨砂的封面处理，让人立刻感受到它内容的深度和专业性。内页的纸张选择也相当考究，字迹清晰，排版疏密得当，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到强烈的疲劳。我特别喜欢它在章节标题和关键公式旁边的留白处理，这使得复杂的理论推导在视觉上得到了很好的呼吸空间，而不是一味地堆砌文字和符号。虽然我主要关注的是应用层面的进展，但这本书在基础概念的铺陈上做得非常扎实，它没有急于展示那些光怪陆离的前沿技术，而是耐心地为你构筑起坚实的数学和物理基础。这种对“根基”的重视，在许多快餐式的技术书籍中是难能可贵的。它更像是一位经验丰富的导师，在你准备踏入一个新领域之前，先为你细心地整理好行装，确保你每一步都走得稳健有力，而不是让你带着一头雾水就去面对那些高深的挑战。对于初学者而言，这种循序渐进的引导尤其重要，它有效地降低了入门的心理门槛。

评分☆☆☆☆☆

这本书的参考引用部分展现了作者深厚的学术积累和对领域前沿的敏锐洞察力。它不仅罗列了那些里程碑式的奠基性文献，更重要的是，它似乎在引导读者去追踪近五年内那些最具影响力、但在主流教材中尚未被广泛引用的最新研究方向。我发现，很多我之前在顶级期刊会议上看到但未能完全理解其来龙去脉的创新点，都能在这本书的某个角落找到其理论源头或背景铺垫。这种“历史的纵深感”非常重要，它帮助我们认识到，我们现在所使用的任何一个先进算法，都不是凭空出现的，而是建立在无数前人智慧的肩膀上的。对于希望在这一领域进行深入研究的学者或工程师而言，书末的参考书目本身就是一份极具价值的、经过专家筛选的“必读清单”，它为后续的自我学习指明了方向和重点。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程中，我体验到了一种知识被“激活”的感觉，尤其是在涉及一些经典理论的现代阐释部分。它巧妙地将一些看似陈旧的数学工具，置于当代计算资源和数据约束的背景下进行了重新审视和评估。例如，书中对迭代算法收敛性的讨论，不再仅仅是停留在经典的柯西准则，而是加入了对大规模并行计算环境下，如何权衡迭代次数与通信开销的讨论，这无疑是面向未来应用场景的宝贵洞察。作者的文字功底也十分扎实，他善于使用精准的术语来描述复杂的概念，但在关键的转折点上，又会切换到一种更具启发性的比喻性语言来帮助理解。这种在严谨与通俗之间的自如切换，极大地提高了知识的吸收效率。在我看来，一本真正好的技术书籍，不应该只是知识的搬运工，更应该是知识的“点火器”，而这本书无疑成功地起到了这个作用。