高阶谱盲均衡理论、算法与应用 9787302430520 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张立毅 著

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• 高阶谱
• 自适应滤波
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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302430520

商品编码：29628897342

包装：精装

出版时间：2016-04-01

基本信息

书名:高阶谱盲均衡理论、算法与应用

定价：49.00元

售价：46.6元,便宜2.4元,折扣95

作者:张立毅,

出版社：清华大学出版社

出版日期：2016-04-01

ISBN：9787302430520

字数：

页码：141

版次：1

装帧：精装

开本：16

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

《高阶谱盲均衡理论、算法与应用》共分7章，系统地介绍了高阶谱盲均衡算法的基本理论及算法形式。书中首先分析了盲均衡算法的基本原理、均衡准则、评价指标以及与高阶谱的结合机理；其次系统地研究了基于Bussgang、归一化累积量、倒谱和过采样盲均衡算法的基本原理，推导了算法迭代公式，并进行了计算机仿真；后采用Bussgang盲均衡算法实现了二维医学图像的盲恢复。在编写过程中，既注重结构的完整性和内容的连续性，又强调理论推导的循序性和语言描述的精练性，同时力求从简到繁，由浅入深，循序渐进，通俗易懂。

目录

作者介绍

文摘

序言

信号重建的艺术：从模糊到清晰的数字世界 想象一下，您正在倾听一首心爱的歌曲，但信号在传输过程中受到了干扰，声音变得模糊不清，难以辨认。又或者，您正在接收一份重要的数字信息，但由于传输介质的非线性特性，数据已经被扭曲，无法准确解码。在现代通信、音频处理、医学成像等众多领域，这样的信号失真现象屡见不鲜，它如同一个无形的屏障，阻碍着信息的清晰传递与准确还原。 正是为了打破这一屏障，工程师和科学家们发展出了一门精妙的艺术——信号盲均衡。它关注的焦点是，如何在事先不知道信号真实面貌，也无法精确了解信道特性（即信号传输过程中所遭受的扭曲）的情况下，仅凭接收到的失真信号，去推断并重建出原始的、清晰的信号。这种“盲”的特性，赋予了盲均衡强大的适应性和广泛的应用潜力，因为它极大地降低了对预先训练或精确建模的需求，使其能够在复杂多变的实际环境中发挥作用。 本书旨在深入探讨“高阶谱盲均衡”这一前沿理论及其相关的算法与实际应用。与传统信号处理中广泛使用的“二阶统计量”（如信号的均值和方差）不同，高阶谱分析利用了信号的三阶、四阶乃至更高阶的统计特性。这些高阶统计量能够捕捉到信号中更丰富、更深层次的信息，尤其是在处理非高斯信号（许多实际信号都属于此类）以及识别非线性失真时，展现出远超二阶统计量的优越性。 为何需要高阶谱？ 许多现实世界中的信号，如语音、图像、生物电信号，并非简单的随机噪声。它们往往包含着丰富的非线性关系和相位信息，这些信息在二阶统计量中会被“平均掉”，从而丢失。高阶谱，又称为高阶累积量或高阶谱密度，则能够有效地保留和揭示这些隐藏的相位信息和非线性特性。 例如，在通信系统中，数字信号经过传输信道后，常常会发生相位失真，导致信号脉冲在接收端扩散开来，相互重叠，产生“码间串扰”。这种现象严重影响了接收端对信号的准确判决。传统的二阶统计量均衡方法在处理这类相位失真时效果有限。然而，高阶谱分析能够提供相位信息，为盲均衡算法提供更强大的“武器”，从而更有效地消除码间串扰，恢复原始信号的清晰度。 在音频信号处理领域，例如对语音信号进行去噪和增强，语音信号本身就具有复杂的非线性特性。高阶谱分析可以捕捉到这些非线性特征，从而区分语音信号和噪声，实现更自然的语音增强效果。 在非线性系统识别方面，高阶谱方法也扮演着重要角色。许多物理、工程和生物系统都表现出非线性行为，例如海洋波浪的传播、某些电子器件的工作特性等。通过分析系统的输入输出信号的高阶谱，可以反推出系统的非线性模型，这对于系统建模、故障诊断和性能优化至关重要。 高阶谱盲均衡的核心理论 本书将从理论层面深入剖析高阶谱盲均衡的原理。我们将首先回顾信号处理的基础知识，包括随机过程、功率谱密度等二阶统计量的概念，为理解高阶谱打下基础。接着，我们将引入高阶累积量（cumulants）和高阶谱（polyspectra）的概念，详细阐述它们的定义、性质及其与信号统计特性的关系。 特别地，我们将重点介绍零均值高斯信号的高阶谱特性。对于高斯信号，其三阶及以上的高阶累积量恒等于零，这使得二阶统计量无法捕捉其相位信息。然而，许多实际信号并非高斯信号，它们的高阶谱能够提供丰富的相位信息，成为盲均衡的关键。 随后，我们将探讨不同类型的高阶谱，如双谱（bispectrum）和三谱（trispectrum），以及它们在信号盲均衡中的应用潜力。双谱分析能够揭示信号的相位耦合信息，对于识别和消除非线性失真尤其有效。三谱则能提供更深层次的信息，适用于更复杂的信号分析。 先进的盲均衡算法 理论的基石之上，本书将详细介绍一系列基于高阶谱的盲均衡算法。这些算法的设计旨在利用高阶谱所包含的丰富信息，以迭代或自适应的方式，逐步调整均衡器的参数，直到接收到的信号尽可能地接近原始信号。 我们将从经典的算法入手，例如基于高阶累积量失真的算法，它们通过最小化接收信号的高阶累积量与目标信号（如单位脉冲响应）的高阶累积量之间的差异来估计信道。 随后，我们将深入探讨更先进的算法，包括： 基于最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的算法： 这类算法通常需要对信道和原始信号的概率分布模型进行假设，然后寻找最有可能生成观测信号的模型参数。高阶谱信息可以被整合到似然函数中，从而提高估计的精度。 基于信息论的算法： 例如，利用最大熵原理或最小互信息准则来设计均衡器。这些方法旨在最大化均衡后信号的熵，或最小化均衡信号与原始信号之间的互信息，从而达到信号恢复的目的。 自适应盲均衡算法： 在实际应用中，信道特性可能会随时间变化。自适应算法能够实时地跟踪信道的变化，并不断调整均衡器的参数，以保持均衡效果。我们将介绍基于高阶谱的递归最小二乘（Recursive Least Squares, RLS）算法、梯度下降法等自适应更新策略。 针对特定失真类型的算法： 例如，专门用于消除非线性失真、相位失真或脉冲展宽的算法。这些算法往往利用了高阶谱对特定失真敏感的特性。 在介绍每一种算法时，我们将详细阐述其数学原理、推导过程、收敛性分析以及在不同场景下的性能表现。我们还会讨论算法的计算复杂度、稳健性以及参数选择等实际工程问题。 高阶谱盲均衡的应用场景 高阶谱盲均衡的强大能力使其在众多领域都拥有广阔的应用前景。本书将通过详实的案例分析，展示其在以下几个关键领域的实际应用： 通信系统： 移动通信： 在无线信道衰落、多径效应和非线性功放等干扰下，恢复语音和数据信号的清晰度。 光纤通信： 克服光纤的非线性效应和色散导致的信号失真，提高通信速率和传输距离。 无线传感网络： 在低功耗、低成本的传感器节点中实现高效的信号盲均衡，提高数据采集的准确性。 卫星通信： 应对遥远传输距离带来的信号衰减和噪声干扰。 音频信号处理： 语音增强与去噪： 从嘈杂的环境中提取清晰的语音信号，提高语音识别系统的性能。 音频信号的均衡与恢复： 恢复被损坏的音频录音，或者对经过压缩和处理的音频信号进行还原。 声纹识别： 提高声纹识别的准确性，即使在非理想的录音条件下。 医学成像与生物信号处理： 医学图像去模糊与增强： 例如，在超声成像、核磁共振成像（MRI）中，去除图像模糊，提高诊断的准确性。 脑电图（EEG）、心电图（ECG）等生物信号的去噪与特征提取： 提高对微弱生物信号的检测能力，辅助疾病诊断。 非线性生物系统的建模与分析： 例如，分析神经网络的放电模式，或研究心脏搏动的非线性动力学。 雷达与声纳系统： 目标回波信号的盲均衡： 提高雷达和声纳对目标的探测和识别能力，尤其是在复杂环境下。 非线性干扰的抑制： 应对海洋和大气中的非线性干扰，保证信号的有效性。 其他领域： 地质勘探： 分析地震波信号，提高对地下结构的成像精度。 金融时间序列分析： 捕捉金融市场数据中的非线性模式，进行更准确的预测。 机械振动分析： 诊断机械设备的故障，例如轴承的损坏。 在每个应用场景的介绍中，我们将不仅阐述高阶谱盲均衡在该领域的原理性优势，还会结合实际数据或仿真结果，直观地展示算法的有效性，并讨论其在实际工程部署中可能遇到的挑战与解决方案。 本书的特色与贡献 本书的编写旨在为读者提供一个系统、全面且深入理解高阶谱盲均衡的平台。它不仅梳理了该领域的核心理论和经典算法，更重要的是，它聚焦于最新的研究进展和前沿算法，并充分强调了理论与实践的结合。 本书的显著特点包括： 理论体系的严谨性： 从基础概念到核心原理，循序渐进，力求概念清晰，推导准确。 算法的多样性与前沿性： 涵盖了从经典到现代的各类高阶谱盲均衡算法，并对一些最新的研究方向进行了探讨。 应用的广泛性与深度： 通过丰富的案例分析，展现了高阶谱盲均衡在不同学科和工程领域的强大生命力。 数学工具的实用性： 结合了信号处理、统计学和优化理论中的关键数学工具，帮助读者理解算法的内在机制。 本书适合于通信工程、电子工程、信息与通信工程、信号与信息处理、自动化、计算机科学等专业的研究生、博士生、科研人员以及对信号处理领域有浓厚兴趣的工程师和技术爱好者。通过对本书的学习，读者将能够： 深刻理解高阶谱分析在信号处理中的核心作用。 掌握多种高阶谱盲均衡算法的设计原理和实现方法。 能够根据具体的应用场景，选择和设计合适的盲均衡方案。 具备进一步研究和开发新型盲均衡算法的能力。 在这个信息爆炸的时代，信号的质量直接关系到信息的价值和应用的效果。本书所阐述的高阶谱盲均衡技术，正是赋予信号“净化”和“重塑”能力的关键所在。它引领我们穿越信号的迷雾，抵达清晰、准确、可靠的信息彼岸，为构建更智能、更互联的数字世界贡献重要力量。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验中，我感受到了作者在语言风格上的独特之处——他似乎总是在与读者进行一场高水平的智力对话。行文之间，透露着一种沉稳、内敛的大家风范，没有过多的情绪化表达，一切都服从于精确的表达。这种风格非常适合需要高度集中注意力的学术研讨。但有趣的是，在某些对算法性能进行总结的段落，又不经意地流露出一种务实主义的乐观，让人在面对枯燥的数学推导之后，能重新获得鼓舞。美中不足的是，可能因为内容过于专业化，在一些概念的引入处，缺少一些更形象、更“生活化”的比喻或类比，这样或许能帮助不同背景的读者更快地建立直觉上的认知框架，而不是仅仅依赖于形式化的数学定义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面采用了一种沉稳而又不失科技感的深蓝色调，搭配着烫金的字体，显得尤为大气。内页的纸张质量也是上乘，触感细腻，字迹清晰锐利，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。不过，我个人认为，排版上可以再多一些留白，尤其是在公式和图表密集的地方，适当的留白能让读者有更好的喘息空间，尤其对于这种专业性极强的著作来说，清晰的结构和易读性至关重要。装订方面非常牢固，厚重的篇幅让人感觉内容充实，侧边书脊的烫印清晰可见，方便在书架上快速识别。总的来说，作为一本专业参考书，它的物理制作水准是令人赞赏的，体现了出版社对学术品质的重视，这种严谨的态度，从书的“外衣”上就已经初露端倪，让人对内部的知识含量充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅时，那种扑面而来的数学严谨性，着实让我感到既兴奋又略微有些敬畏。作者的叙述逻辑链条构建得极其精妙，从基础概念的铺陈到复杂理论的推导，每一步都像是精心雕琢的齿轮，咬合得天衣无缝。尤其是在对某些经典均衡框架进行深度剖析时，那种“剥茧抽丝”式的解析，把原本晦涩的数学模型，通过层层递进的阐述，变得相对易于理解。然而，对于那些初入该领域，或者数学基础稍逊一筹的读者来说，开篇部分的跳跃性可能略显陡峭，有些关键的预备知识点似乎默认读者已经掌握，这可能导致在早期阶段需要频繁地查阅其他参考资料进行辅助理解，如果能在章节的开头或末尾增加一些针对性的“背景知识回顾”环节，想必会极大提升阅读的友好度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度是毋庸置疑的，它不仅仅停留在理论的空中楼阁，真正令人称道的是其对工程实践的关注。书中穿插的大量实际案例分析，例如在特定的通信场景下，这些均衡技术是如何被裁剪、优化和部署的，这部分内容极具价值。这些“应用篇”的描述，往往能立刻点亮读者在学习理论时产生的“这有什么用”的疑问。我尤其欣赏作者在讨论复杂算法复杂度与实际计算资源消耗之间的权衡时所展现出的洞察力，这才是真正区分学术著作与工程手册的关键所在。不过，我发现一些最新的、可能在近两年内出现的优化方法和软硬件实现细节，似乎还未完全纳入，这或许是技术快速迭代的必然结果，但对于追求前沿的读者而言，这构成了一个小小的遗憾，期待未来能有增补或第二版来涵盖这些最新的进展。

评分☆☆☆☆☆

关于本书的检索与索引系统，这是我作为工具书使用者非常关注的一点。全书的目录编排得十分清晰，章节间的层级关系明确。而书末的索引部分，做得相当详尽，能够快速定位到特定术语或关键公式的出处。这对于需要经常回顾特定知识点的研究人员来说，简直是福音。唯一的改进空间在于，如果能引入更现代化的电子检索（例如在电子版中实现高亮或交叉引用跳转），那将是锦上添花。总的来说，这本书的结构性很强，它不像一本小说那样需要一气呵成地读完，更像是一座知识的宝库，你可以根据当前的研究需求，精准地“取用”所需的部分，它的实用价值远远超出了其纸面重量所能承载的意义。