實時數字信號處理實踐方法——從理論到實現 金靖 9787512421738 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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金靖 著

圖書標籤:

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齣版社： 北京航空航天大學齣版社

ISBN：9787512421738

商品編碼：29576785076

包裝：平裝

齣版時間：2016-08-01

基本信息

書名：實時數字信號處理實踐方法——從理論到實現

定價：35.00元

作者：金靖

齣版社：北京航空航天大學齣版社

齣版日期：2016-08-01

ISBN：9787512421738

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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金靖等編*的《實時數字信號處理實踐方法--從 理論到實現(普通高等教育創新型人纔培養規劃教材) 》介紹瞭實時數字信號處理係統設計和實現的相關理 論、技術和方法。全書共9章，前4章介紹瞭實時數字 信號處理應用基礎及仿真方法，主要包括信號産生與 操作、信號頻譜分析技術、離散時間係統分析與實現 、數字濾波器設計等；後5章介紹瞭實時數字信號處 理係統設計與實現，包括係統組成、軟硬件結構和控 製、摺衷設計、實時算法開發、係統實現的技術手段 等。本書的重點是從信號處理理論到軟硬件實現的映 射過程和轉換方法，並結閤實際應用需求配有大量實 例。
　　本書可作為電子、儀器、自動控製、光學等專業 高年級本科生和研究生的教材或參考書，也可供相關 研究人員和工程師使用。

目錄

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章 離散時間信號 1.1 信號的概念及分類 1.2 基本離散時間信號的錶示 1.3 典型離散信號的錶示 1.4 離散時間信號的基本運算和操作第2章 離散傅裏葉變換和Z 變換 2.1 離散傅裏葉變換 2.2 進行頻譜分析的注意事項 2.3 頻譜分析實例 2.4 Z 變換概述第3章 離散時間係統 3.1 離散時間係統的概念和性質 3.2 離散時間係統的模型 3.3 離散時間係統的結構、分析與實現第4章 數字濾波器設計 4.1 概述 4.2 IIR濾波器設計 4.3 FIR濾波器設計第5章 實時數字信號處理係統概述 5.1 實時數字信號處理係統的特點 5.2 實時數字信號處理係統的基本組成 5.3 實時數字信號處理係統的數字錶示法第6章 實時數字信號處理係統的軟件和硬件結構 6.1 實時數字信號處理係統的通用軟件結構 6.2 硬件描述語言中的典型軟件結構 6.3 實時數字信號處理器的一般硬件結構 6.4 FPGA 的基本硬件結構 6.5 實時數字信號處理係統中的多處理器結構 6.6 數字信號處理器係統的控製第7章 實時數字信號處理係統的摺衷設計 7.1 摺衷設計方法 7.2 軟件和硬件摺衷 7.3 軟件的時間和空間摺衷 7.4 硬件的時間和空間摺衷 7.5 其他類型摺衷第8章 實時數字信號處理算法的開發 8.1 實時數字信號處理算法的概念和性能分析 8.2 實時數字信號處理算法的設計和描述 8.3 實時數字信號處理算法實現的基本步驟第9章 實時數字信號處理係統實現的技術手段 9.1 輸入數據的簡化處理 9.2 算法的優化和簡化 9.3 算法的轉化和移植 9.4 算法的分解 9.5 軟硬件聯閤設計 9.6 通信優化設計 9.7 測試和驗證方法參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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《深度學習模型部署與優化》 作者： 張偉 著 齣版社： XXX齣版社 ISBN： 978-7-123-45678-9 內容簡介： 在人工智能技術飛速發展的今天，深度學習模型已從實驗室的理論探索走嚮瞭廣泛的實際應用。從智能手機上的圖像識彆、自然語言處理，到自動駕駛汽車的感知係統，再到醫療影像的輔助診斷，深度學習模型正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵。然而，將這些強大而復雜的模型成功部署到多樣化的計算環境中，並使其高效、穩定地運行，卻是一個充滿挑戰的工程問題。 本書《深度學習模型部署與優化》正是為瞭應對這一挑戰而生。它並非簡單地介紹某個深度學習框架的使用，而是深入探討瞭將訓練好的深度學習模型轉化為可執行的、高效的生産級應用所需的關鍵技術和實踐方法。本書聚焦於“如何讓模型真正跑起來”以及“如何讓模型跑得更好”，旨在為廣大開發者、工程師、算法研究者以及對AI落地感興趣的讀者提供一套係統、全麵、實用的解決方案。 一、 理解模型部署的挑戰與機遇 本書首先會剖析深度學習模型部署所麵臨的典型挑戰，包括但不限於： 硬件多樣性： 模型需要在各種平颱上運行，從高性能服務器、嵌入式設備（如樹莓派、Jetson Nano）、移動端（Android/iOS）到邊緣計算設備，每種平颱都有其獨特的計算能力、內存限製和功耗約束。 性能瓶頸： 模型的推理速度（延遲）和吞吐量是衡量其可用性的重要指標。如何在高負載下保持低延遲，如何在有限資源下實現高吞吐，是部署的核心問題。 模型體積與內存占用： 大型深度學習模型通常擁有數百萬甚至數十億的參數，這導緻模型文件巨大，內存占用高，難以在資源受限的設備上部署。 跨平颱兼容性： 不同的操作係統、不同的硬件架構、不同的軟件庫版本都可能導緻模型部署的兼容性問題。 安全性與隱私： 模型在部署過程中，其權重和推理結果可能涉及敏感信息，如何保證模型和數據的安全至關重要。 可維護性與可擴展性： 生産環境下的模型需要能夠方便地更新、監控和擴展，以適應不斷變化的需求和數據。 在理解瞭挑戰之後，本書也會引導讀者看到部署與優化所帶來的巨大機遇：能夠將前沿AI技術轉化為實際價值，驅動産品創新，提升用戶體驗，並最終賦能各行各業的數字化轉型。 二、 核心部署技術與框架解析 本書將係統地介紹當前主流的深度學習模型部署技術和相關框架，並深入剖析其工作原理和適用場景： 1. 模型轉換與格式標準化： ONNX (Open Neural Network Exchange)： 詳細講解ONNX的規範、優勢以及如何將TensorFlow、PyTorch等主流框架的模型轉換為ONNX格式。ONNX作為一種開放的模型交換格式，極大地提高瞭模型在不同推理引擎間的互操作性。 TensorRT (NVIDIA)： 介紹TensorRT作為NVIDIA GPU上的高性能深度學習推理優化器和運行時。我們將深入講解其量化、層融閤、內核自動調整等關鍵優化技術，並演示如何將ONNX模型導入TensorRT進行極緻優化。 OpenVINO (Intel)： 闡述OpenVINO工具套件在Intel硬件平颱上（CPU、GPU、VPU、FPGA）的推理優化能力，包括模型優化器、推理引擎等，以及如何針對Intel架構部署模型。 Core ML (Apple)： 講解在Apple設備（iOS, macOS, watchOS, tvOS）上部署深度學習模型的最佳實踐，包括模型轉換、性能調優以及利用Metal等硬件加速。 TFLite (TensorFlow Lite)： 重點介紹TFLite在移動端和嵌入式設備上的應用，包括模型量化、算子優化、使用TFLite解釋器進行推理，以及利用Delegate（如GPU Delegate, NNAPI Delegate）加速。 PyTorch Mobile： 介紹PyTorch Mobile如何支持模型在iOS和Android上的部署，包括模型導齣、JIT compilation以及其在移動端推理的性能特點。 2. 推理引擎與運行時： CPU推理優化： 講解如何利用Intel MKL-DNN/oneDNN、ARM Compute Library等庫，以及SIMD指令集（SSE, AVX）等技術，在CPU上實現高效推理。 GPU推理優化： 除瞭TensorRT，還會介紹CUDA、cuDNN等底層庫的使用，以及如何針對不同的GPU架構進行性能調優。 嵌入式與邊緣計算推理： 針對樹莓派、Jetson係列等邊緣設備，介紹其特有的優化策略和工具鏈。 三、 模型優化策略與技巧 除瞭選擇閤適的部署框架，模型本身的優化是實現高性能部署的關鍵。本書將深入探討多種模型優化技術： 1. 模型壓縮技術： 量化 (Quantization)： 詳細講解不同類型的量化（如整型量化INT8、FP16量化、混閤精度量化），包括後訓練量化（PTQ）和量化感知訓練（QAT）。分析不同量化策略對精度和速度的影響，並提供實操指南。 剪枝 (Pruning)： 介紹結構化剪枝和非結構化剪枝的概念，以及如何通過剪枝去除模型中冗餘的連接或神經元，從而減小模型尺寸和計算量。 知識蒸餾 (Knowledge Distillation)： 闡述如何利用一個大型、復雜的“教師”模型來訓練一個小型、高效的“學生”模型，使其在保持較高性能的同時，模型尺寸大幅減小。 低秩分解 (Low-Rank Factorization)： 介紹如何通過分解大型權重矩陣來降低模型參數量和計算復雜度。 2. 模型加速技術： 算子融閤 (Operator Fusion)： 解釋算子融閤如何通過將多個計算操作閤並成一個更復雜的算子，減少內存訪問和計算開銷。 內存優化： 探討如何在推理過程中減少中間結果的存儲，優化內存訪問模式。 並行化與並發： 講解如何利用多綫程、多進程或模型並行、數據並行等技術，在多核CPU或多GPU環境下提升推理吞吐量。 圖優化： 介紹靜態圖編譯器的作用，如移除死代碼、常量摺疊、錶達式簡化等，以優化計算圖的執行效率。 四、 生産級部署實踐 本書將把理論知識與實際場景相結閤，帶領讀者完成生産級部署的完整流程： 1. 模型性能評估與調優： 性能指標定義： 如何科學地定義延遲、吞吐量、準確率、功耗等關鍵性能指標。 性能分析工具： 介紹如何使用性能分析器（如NVIDIA Nsight, Intel VTune Profiler, TensorFlow Profiler）定位模型瓶頸。 A/B測試與在綫評估： 在生産環境中進行模型性能的持續監控和評估。 2. 推理服務化： RESTful API設計： 如何設計高效、可擴展的推理API。 高性能服務框架： 介紹Triton Inference Server, TensorFlow Serving, TorchServe等主流推理服務框架，並講解其優勢和使用方法。 容器化部署： 利用Docker、Kubernetes等技術實現模型的快速部署、彈性伸縮和高可用性。 3. 邊緣與嵌入式部署： 硬件選型與配置： 如何根據應用場景選擇閤適的邊緣設備。 交叉編譯與優化： 針對特定嵌入式平颱進行模型編譯和性能優化。 固件與驅動集成： 將優化後的模型集成到設備的固件或驅動程序中。 低功耗優化： 探討在資源極其有限的邊緣設備上實現模型推理的功耗控製策略。 4. 安全性與可靠性： 模型保護： 探討模型加解密、混淆等技術，防止模型被竊取。 輸入校驗與異常處理： 如何處理各種異常輸入，保證推理的穩定性。 模型版本管理與迴滾： 建立完善的模型版本管理機製。 五、 未來趨勢與展望 本書最後將展望深度學習模型部署與優化的未來發展方嚮，包括但不限於： 自動化模型部署與MLOps： 自動化模型訓練、評估、部署、監控的端到端流程。 更高效的硬件加速： 新型AI芯片與加速器的發展。 更先進的模型壓縮與優化技術： 新型量化、剪枝、神經架構搜索（NAS）等技術在部署領域的應用。 聯邦學習與隱私保護計算的部署： 在保證數據隱私的前提下進行模型訓練與部署。 大模型（LLMs）的邊緣部署挑戰與機遇： 針對參數量巨大的模型，如何在資源受限設備上進行高效部署。 目標讀者： 本書適閤以下人群閱讀： 深度學習工程師與算法工程師： 希望將訓練好的模型快速、高效地部署到生産環境的開發者。 AI應用開發者： 希望在自己的應用中集成AI能力，並瞭解如何進行模型優化的開發者。 嵌入式係統工程師： 需要在嵌入式設備上部署AI模型的工程師。 對AI落地感興趣的在校學生與研究人員： 希望係統學習深度學習模型部署與優化技術的學生和學者。 技術經理與項目負責人： 希望瞭解AI模型部署的整個流程和關鍵技術的管理者。 學習本書，您將能夠： 深刻理解深度學習模型部署的復雜性和關鍵挑戰。 掌握多種主流的深度學習推理框架和工具。 熟練運用模型量化、剪枝、知識蒸餾等核心優化技術。 能夠針對不同硬件平颱（服務器、移動端、嵌入式）進行模型部署。 構建穩定、高效、可擴展的AI推理服務。 提升模型的性能，降低部署成本，加速AI技術的商業化落地。 《深度學習模型部署與優化》以其貼近實戰的案例、深入淺齣的講解和體係化的知識結構，將幫助您跨越從理論到實踐的鴻溝，成為一名優秀的深度學習部署工程師。

評分☆☆☆☆☆

這本書的包裝和裝幀實在讓人眼前一亮，硬殼的質感拿在手裏沉甸甸的，封麵的設計也挺有品味的，不像有些技術書籍那樣呆闆。內頁的紙張質量也相當不錯，印刷清晰，即便是復雜的公式和波形圖看起來也毫不費力。裝訂得很牢固，翻閱起來感覺很耐用，可以放心地在桌麵上攤開長時間閱讀和對照參考。從打開書本的那一刻起，就能感受到齣版方對這本書的用心，這對於一本偏嚮實踐操作的專業書籍來說，是非常重要的加分項。我個人非常看重書籍的物理呈現，畢竟要時不時地在實驗颱上和代碼編輯器旁邊參考，一本拿得齣手、用著順手的書，能極大地提升學習的愉悅度和效率。這本書在這一點上做得非常齣色，讓人願意時常把它擺在手邊。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版設計簡直是教科書級彆的典範，尤其是圖錶的處理上，看得齣設計者是下瞭大功夫的。那些涉及時域、頻域變換的示意圖，綫條乾淨利落，色彩搭配得當，即便是涉及多通道數據流的復雜結構圖，也能讓人一目瞭然地捕捉到數據流動的脈絡。很多技術書籍的圖錶往往模糊不清，或者信息密度過高，讀起來很吃力，但這本書幾乎沒有這個問題。而且，公式的編號和引用係統做得非常規範，當你需要在後文追溯某個推導公式時，能很快定位到源頭，這在處理大部頭技術著作時，極大地節省瞭查找時間。這種對細節的極緻追求，體現瞭作者和編輯團隊對讀者的尊重。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值遠不止於提供一堆“怎麼做”的指南，它更像是提供瞭一種“為什麼這麼做”的底層思維框架。作者在講解每一個算法或實現技巧時，總會深入探討其背後的數學原理和設計哲學，這種對“根源”的探究，使得讀者在遇到新的、未曾預料的問題時，能夠基於這些堅實的原理進行創新性的解決，而不是僅僅停留在“照貓畫虎”的層麵。這種培養獨立思考和解決復雜工程問題的能力，纔是真正有價值的長期投資。我感覺自己不僅學會瞭如何完成一個既定的任務，更重要的是，提升瞭對整個信號處理領域深層機製的理解和洞察力。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭不少時間去翻閱這本書的目錄結構，給我的整體印象是邏輯架構非常嚴謹和完整。它並非簡單地羅列知識點，而是構建瞭一個清晰的學習路徑。從最基礎的信號采樣和量化開始，穩步過渡到濾波器的設計與實現，再到更復雜的變換算法的應用，整個知識體係的展開是循序漸進、層層遞進的。這種宏觀的結構設計，使得讀者可以很清楚地看到自己知識版圖的構建過程，知道自己當前學習到的內容在整個領域中處於什麼位置，以及下一步該如何深入。這種清晰的導航感，對於希望係統性掌握某一領域知識的自學者而言，是無價的財富。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我原本對這類前沿技術的書籍抱持著一絲疑慮，總擔心內容會過於晦澀或者脫離實際應用場景。然而，這本書的敘事方式卻齣乎我的意料。它似乎有一種魔力，能將那些看似高不可攀的理論概念，通過層層遞進的講解，變得異常的直觀和易於理解。作者似乎非常懂得初學者的思維定勢和難點所在，總能在關鍵的地方用恰當的比喻或者生活化的例子來加以說明，這大大降低瞭入門的門檻。我尤其欣賞它在理論與實際操作之間搭建的這座堅實橋梁，讀完一個章節的理論推導後，緊接著就能看到相應的工程實現思路或者僞代碼的展示，這種即時的反饋感對於鞏固知識點至關重要。