分布式信源信号处理 汪晋宽,韩英华 9787121110412 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

汪晋宽，韩英华 著

图书标签:

• 分布式信号处理
• 信源编码
• 信息论
• 通信工程
• 信号处理
• 无线通信
• 优化算法
• 模式识别
• 机器学习
• 统计信号处理

店铺： 书逸天下图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121110412

商品编码：29518382484

包装：平装

出版时间：2010-06-01

基本信息

书名：分布式信源信号处理

定价：45.00元

作者：汪晋宽,韩英华

出版社：电子工业出版社

出版日期：2010-06-01

ISBN：9787121110412

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.522kg

编辑推荐

---

内容提要

---

本书系统、深入地阐述了分布式信源信号处理的理论和方法，重点以分布式信源模型为基础，详细介绍了分布式信源参数估计算法，并给出了大量的定性和定量分析；对书中的算法大都做了详细的计算机仿真实验，以验证算法的有效性和可行性。全书共8章，内容包括分布式信源信号处理基础、点信源信号参数估计的典型算法、分布式信源模型分析、适用于不同情况的分布式信源参数估计算法以及分布式信源信号处理的发展趋势。
本书取材新颖，内容丰富，体系完整，涵盖了作者多年来在该领域所取得的科研成果，以及外自适应信号处理的*成果和*进展。
本书读者对象：从事通信和信号处理研究工作的专业技术人员、科研工作者，以及从事相关领域研究的高校教师、研究生。

目录

---

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

信号的智慧：探索现代通信与感知世界的基石 在这个信息爆炸的时代，我们无时无刻不被各种信号所包围。从手机通信的微弱电波，到医疗影像的复杂波形，再到天体物理探测的遥远信息，信号如同无声的信使，传递着关于世界运行规律的宝贵信息。理解、处理并从中提取有意义的内容，是现代科技发展的核心驱动力之一。本书将引领读者深入探索信号处理的广阔天地，揭示如何从纷繁复杂的信号中挖掘出隐藏的智慧，从而更好地理解和改造我们所处的世界。 信号的本质：信息的载体 信号，顾名思义，是信息的载体。它可以是随时间变化的电压、电流，也可以是不同频率的电磁波，抑或是声波、振动等物理量的变化。我们之所以能够进行远程通信，能够通过B超观察腹中胎儿，能够使用雷达探测天气和飞机，都离不开对信号的精确捕捉和有效处理。信号处理正是研究如何有效地获取、变换、分析和利用这些信号的科学与技术。 为何需要“分布式”？现代信号处理的必然趋势 随着科技的飞速发展，我们面临的信号处理任务越来越复杂，数据量也呈几何级增长。传统的集中式处理模式，即将所有信号汇集到一台强大的计算机中进行分析，在许多情况下已显得力不从心。其局限性在于： 计算能力瓶颈： 海量数据的处理需要极高的计算能力，单台设备的性能终有极限。 通信带宽限制： 将所有原始数据传输到中心服务器需要巨大的通信带宽，这不仅成本高昂，而且可能成为性能瓶颈。 实时性要求： 许多应用场景，如自动驾驶、实时监控、工业自动化等，对信号处理的实时性要求极高，中心化的延迟难以满足需求。 鲁棒性与容错性： 单点故障可能导致整个系统瘫痪。 “分布式”的处理理念应运而生，它将复杂的信号处理任务分解成若干个子任务，分配到多个计算节点上并行处理，并通过网络进行协同。这种模式具有显著的优势： 提升处理能力： 通过增加计算节点的数量，可以显著提升整体的处理能力，应对更复杂的信号和更大的数据量。 降低通信开销： 各节点在本地对采集到的信号进行初步处理，只将处理后的结果或少量关键信息进行传输，大大降低了通信带宽的需求。 增强实时性： 并行处理和就近计算可以显著缩短处理延迟，满足实时性要求高的应用。 提高鲁棒性与可扩展性： 分布式系统可以通过增加或减少节点来灵活调整处理能力，并且单个节点的故障不会影响整个系统的正常运行。 信号处理的基石：理论与方法 深入理解信号处理，离不开扎实的理论基础。本书将围绕信号处理的核心概念，构建起严谨的理论框架： 1. 信号的表示与分类： 时域与频域分析： 信号在时间轴上的变化（时域）和其包含的频率成分（频域）是理解信号的两个基本视角。傅里叶变换、拉普拉斯变换等工具将帮助我们从不同维度洞察信号的特性。 连续信号与离散信号： 现实世界中的许多信号是连续的，但计算机只能处理离散的信号。采样定理将指导我们如何将连续信号转化为离散信号，并避免信息失真。 确定性信号与随机信号： 确定性信号的未来变化可以精确预测，而随机信号的未来变化具有不确定性。在实际应用中，我们遇到的绝大多数信号都是随机信号，需要借助概率论和统计学的方法进行处理。 2. 滤波与去噪： 滤波器的作用： 滤波器是信号处理中最基本也是最重要的工具之一。它可以用来抑制信号中的噪声，提取感兴趣的频段，或者改变信号的形状。 经典滤波器： 从简单的低通、高通、带通滤波器，到更复杂的匹配滤波器，我们将学习不同滤波器的设计原理、特性以及它们在不同场景下的应用。 自适应滤波： 信号的特性往往是随时间变化的，自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整自身参数，以达到最佳的滤波效果。这在通信信道的均衡、噪声抑制等方面至关重要。 3. 信号的变换与特征提取： 傅里叶变换系列： 包括连续傅里叶变换 (FT)、离散时间傅里叶变换 (DTFT)、离散傅里叶变换 (DFT) 以及快速傅里叶变换 (FFT)。FFT算法的出现极大地加速了傅里叶变换的计算，使得许多频域分析成为可能。 小波变换： 相较于傅里叶变换只能提供全局的频率信息，小波变换能够同时提供信号在时间和频率上的局部信息，尤其擅长分析非平稳信号。 其他变换： 例如Z变换，在离散时间信号分析中扮演着重要角色。 特征提取： 从原始信号中提取具有代表性的特征，可以大大简化后续的处理，并提高识别和分类的准确性。例如，音频信号的MFCC（梅尔频率倒谱系数），图像信号的HOG（方向梯度直方图）等。 4. 信号估计与检测： 参数估计： 当我们知道信号的模型，但不知道其参数时，就需要进行参数估计。例如，估计一个正弦信号的频率和幅度。 状态估计： 对于包含噪声的动态系统，如雷达跟踪目标，我们需要估计其当前的状态（位置、速度等）。卡尔曼滤波器是解决这类问题的经典方法。 信号检测： 在噪声背景下，判断是否存在特定信号。例如，在通信系统中检测接收到的信号是否有效。 分布式信号处理的实践：挑战与机遇 将上述理论和方法应用于分布式系统，将带来全新的机遇和挑战： 分布式滤波： 如何在多个节点上协同完成滤波任务？例如，每个节点对本地信号进行滤波，然后将结果汇集，或者通过分布式算法进行全局滤波。 分布式特征提取： 将特征提取的任务分布到各个节点，减少传输的数据量。例如，在物联网设备上直接提取传感器数据的关键特征。 分布式估计与检测： 如何在多个观测点上进行联合估计或检测？这需要设计有效的协作策略，使得各节点的信息能够充分融合。 通信与协作： 分布式系统中的节点之间需要进行有效地通信和协作。通信协议的设计、信息融合策略的制定是关键。 资源管理与调度： 如何合理地分配计算资源，高效地调度任务，以最大限度地发挥分布式系统的优势。 鲁棒性与安全性： 如何保证在节点失效、通信中断或恶意攻击的情况下，系统的整体性能不受影响。 应用领域：无处不在的信号智慧 分布式信号处理的应用已经渗透到我们生活的方方面面： 通信系统： 5G、6G等新一代移动通信网络，基站的协同处理、用户数据的并行处理，都依赖于分布式信号处理技术。 雷达与声纳： 分布式雷达网络可以实现更广阔的探测范围和更高的分辨率，协同处理可以提高目标跟踪和识别的精度。 传感器网络： 大规模的传感器网络（如环境监测、交通监控）需要分布式处理能力，以实时收集和分析海量数据。 医疗影像： 医疗影像的采集、传输和分析（如CT、MRI）往往需要分布式计算资源的支持，以提高效率和减轻医生负担。 自动驾驶： 车辆上的多个传感器（摄像头、雷达、激光雷达）产生的海量数据需要实时、分布式地处理，以实现环境感知和决策。 物联网 (IoT)： 大量的物联网设备需要进行本地化的信号处理，只将关键信息上传，以减轻网络负担和提高响应速度。 智能电网： 电网的监测、故障诊断和负荷预测需要分布式处理海量数据。 金融领域： 金融市场的实时数据分析、风险评估等也受益于分布式计算能力。 结语 信号处理是理解和塑造现代世界的关键学科。而分布式信号处理，更是将这种能力推向了一个新的高度。它使得我们能够应对日益增长的数据量和处理需求，构建更加智能、高效、可靠的系统。本书旨在为读者构建起一座坚实的桥梁，连接信号处理的理论基石与分布式实践的前沿。通过深入的学习和探索，读者将能够掌握从海量信号中提炼智慧的强大能力，为科技的进步和社会的发展贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的是其对前沿研究方向的关注和前瞻性布局。它并非一本墨守成规的旧教材，而是紧密结合了近些年物联网和大规模传感网络的发展趋势。例如，书中对联邦学习（Federated Learning）在分布式信号处理中的初步探讨，虽然尚处于理论框架搭建阶段，但其引入的思路非常具有启发性，为后续的研究指明了方向。作者在探讨分布式检测与跟踪算法时，不仅回顾了经典的卡尔曼滤波及其扩展形式，更深入分析了在资源受限的小型设备上如何实现低功耗、高鲁棒性的分布式状态估计，这一点在当前对能效要求越来越高的背景下显得尤为重要。阅读这些章节时，我仿佛在参加一场高水平的学术研讨会，听到的不仅是已经成熟的知识，更是对未来技术走向的深刻预判。这种将历史脉络与未来趋势有机结合的写作手法，极大地拓宽了读者的学术视野，让人不满足于仅仅掌握现有技术，而是开始思考如何参与到下一代算法的创新中去。

评分☆☆☆☆☆

说实话，当我刚翻开这本厚重的著作时，内心是有些忐忑的，毕竟分布式信号处理本身就是一个交叉学科的“硬骨头”。然而，这本书的排版和图文设计有效地缓解了这种压力。图表清晰明了，坐标轴的标注和曲线的区分度极高，这在处理复杂的频谱分析和协方差矩阵时显得尤为重要。在涉及到异步采样和时延补偿的部分，作者运用了一种非常直观的“时间线”模型来辅助解释，即便是在多线程并发处理的抽象概念下，也能让人在脑海中构建出一个清晰的物理场景。我发现书中对算例的选取非常具有代表性，它们并非是教科书式的简单数值代入，而是模拟了实际部署中可能遇到的各种非理想因素，比如量化噪声、通信带宽限制等。通过这些贴近现实的例子，读者可以立刻领悟到理论模型在实际部署中需要进行哪些修正和调整。这种对工程实际的关注度，使得这本书的实用价值大大提升，它真正做到了理论指导实践，而非仅仅是孤芳自赏的理论大厦。总的来说，这是一本在细节处理上极其用心的作品。

评分☆☆☆☆☆

从个人学习进度的角度来看，这本书的组织逻辑性堪称教科书级别的典范。它采取了一种渐进式的难度爬升策略，第一部分打下坚实的通信与信息论基础，第二部分聚焦于基础的分布式估计与滤波，紧接着在第三部分才引入复杂的协同处理和优化理论。这种结构确保了读者不会因为基础不牢而在后面的深奥内容中迷失方向。我特别赞赏作者在关键转折点设置的“总结与展望”部分，它不是简单的内容回顾，而是对本部分核心思想的高度凝练，并清晰地指出这些思想如何迁移到下一部分更复杂的问题中去。这使得知识点的关联性得到了极大的强化，阅读下来，感觉每一个章节都是环环相扣，共同构建起一个宏大的知识体系。对于自学而言，这种清晰的路线图至关重要，它让学习者始终能把握全局，明确自己当前所处的学习阶段以及下一步的提升方向。这本书的价值在于，它提供的不仅是知识点，更是一套行之有效的学习方法论。

评分☆☆☆☆☆

这本关于分布式信源信号处理的书籍，从整体结构上来看，构建了一个非常扎实而全面的知识框架。作者在开篇就对分布式系统的基本概念进行了详尽的阐述，这对于初涉此领域的读者来说无疑是极大的便利。我印象最深的是它对理论模型的推导过程，步骤清晰，逻辑严谨，即便是面对相对复杂的数学公式，也能通过图示和文字解释，让人豁然开朗。书中对于不同场景下信号处理算法的适用性分析也做得非常到位，没有那种“一刀切”的教条式论述，而是强调了在特定约束条件和噪声环境下，不同方法的优劣权衡。比如，在移动边缘计算场景中，如何平衡数据聚合的延迟与准确性，书中给出的案例分析就非常有启发性。更值得称赞的是，书中不仅停留在理论层面，还穿插了大量的工程实践中的挑战和解决方案，比如如何处理传感器间的异构性以及网络拓扑动态变化带来的挑战。阅读过程中，我时常能感受到作者深厚的专业功底和对实际问题的深刻洞察力，使得这本书不仅是理论参考手册，更像是一本可以随时翻阅解决实际问题的工程指南。它成功地架起了从基础理论到前沿应用之间的桥梁，对于希望系统提升自己分布式信号处理能力的工程师和研究人员来说，绝对是一笔宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格极为沉稳老练，仿佛一位经验丰富的大师在娓娓道来，让人在不知不觉中沉浸于深奥的理论海洋。它没有采用那种浮夸的、试图用华丽辞藻堆砌“高深莫测”的写法，而是脚踏实地，一步步引导读者深入理解核心概念。尤其是在讨论到信息论在分布式估计中的应用时，作者的处理方式令人耳目一新。他并没有直接抛出复杂的定理，而是从信息熵的直观意义入手，逐步引申到分布式场景下的协作效率，这种由浅入深的讲解方式极大地降低了理解门槛。我特别欣赏作者在章节间的过渡处理，自然流畅，承上启下，使得整本书的阅读体验非常连贯，几乎没有阅读障碍。此外，书中对信源模型的分类和描述也极其细致，不同的概率分布假设如何影响最终的估计精度，都有详尽的数学证明和仿真结果佐证。对于那些习惯于在阅读技术书籍时寻找“为什么”的读者而言，这本书无疑提供了充足的理由和严密的论证链条。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是让你明白“为什么必须这么做”。这种对原理的深挖，远超出了许多同类教材的浅尝辄止。