信號處理的神經網絡方法 9787302305453 清華大學齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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高穎慧，王平，瀋振康 著

圖書標籤:

• 信號處理
• 神經網絡
• 深度學習
• 機器學習
• 模式識彆
• 清華大學齣版社
• 通信工程
• 電子工程
• 人工智能
• 算法

店鋪： 花晨月夕圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302305453

商品編碼：29871589277

包裝：平裝

齣版時間：2012-12-01

基本信息

書名：信號處理的神經網絡方法

定價：22.00元

作者：高穎慧,王平,瀋振康

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2012-12-01

ISBN：9787302305453

字數：

頁碼：142

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.182kg

編輯推薦

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內容提要

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人工神經網絡的獨特知識錶示結構和信息處理原則使其成為智能信息處理的主要技術之一，吸引瞭越來越多科技工作者的研究興趣。《信號處理的神經網絡方法》從人工神經網絡在信號處理領域的應用人手，對神經網絡基本結構和信號處理領域如何應用神經網絡進行介紹。我們挑選BP.RBF.SOFM.LVQ.H。pfield這5種已成功應用於解決實際信號處理問題的網絡結構進行詳細介紹，並對如何利用它們解決信號處理問題進行分析。
　　另外還介紹瞭量子比特神經網絡這種新興網絡結構。
　　《信號處理的神經網絡方法》適閤於作為研究生或高年級本科生的教材，也可以作為希望深入學習神經網絡理論和應用技術的科技人員的參考書。

目錄

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作者介紹

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文摘

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1.3.2 人工神經網絡適用於數字信號處理
　　在人工神經網絡的發展曆史中，其在理論和設計方麵所取得的進步都同信號處理問題密切相關，信號處理領域不斷齣現的新問題促進瞭人工神經網絡的不斷發展。像自適應濾波、自適應編碼等自適應問題，以及模式的非綫性區域分類、係統辨識、高維空間非綫檢測等非綫性問題，是信號處理領域的研究熱點和難點，應用傳統方法解決這些問題具有較大難度，而人工神經網絡的以下特性使其非常適閤於解決這些問題。
　　（1）強大的非綫性映射能力、自適應能力，以及廣泛的全局逼近能力。
　　（2）並行的信息處理方式：單個神經元進行簡單信息處理，而大量簡單處理單元集體的、並行的活動可以以較快速度得到預期的識彆計算結果。
　　（3）分布式的信息存儲方式：信息以分布方式存儲在神經元之間的連接權值上，僅從單個權值無法看齣存儲內容。
　　（4）強大的學習能力以及由此而來的泛化能力：神經網絡的連接權值和連接結構都可以以監督或非監督方式從環境中學習得到，而泛化是指人工神經網絡對不在訓練樣本集閤中的數據可以産生閤理的輸齣。這種能力使得人工神經網絡可以解決一些當前還不能夠處理的大型復雜信號處理問題。
　　（5）強的容錯性：局部或部分神經元損壞後，不會對全局活動造成很大影響。
　　我們現在常應用人工神經網絡進行統計信號處理、非綫處理、自適應信號處理及建立非綫性動態係統。因此，基於人工神經網絡的信號處理成為信號處理中的重要研究方嚮，也是人工神經網絡理論和模型的重要應用方麵。
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序言

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第1章 緒論
1.1 引言
1.2 人工神經網絡概述
1.2.1 人工神經元
1.2.2 人工神經網絡分類
1.2.3 前嚮人工神經網絡
1.2.4 競爭型人工神經網絡
1.2.5 遞歸人工神經網絡
1.2.6 量子比特神經網絡
1.3 人工神經網絡適用於信號處理
1.3.1 數字信號處理問題概述
1.3.2 人工神經網絡適用於數字信號處理
1.3.3 應用人工神經網絡解決信號處理問題示例
1.4 ANN解決信號處理問題的一般思路
習題

第2章 基於BP網絡的信號處理
2.1 引言
2.2 BP學習算法
2.2.1 輸齣層神經元權值確定
2.2.2 隱含層神經元權值確定
2.2.3 權值修正過程
2.2.4 BP學習算法描述
2.3 BP學習算法的局限性及改進方法
2.3.1 BP學習算法的局限性
2.3.2 BP學習算法的改進方法
2.4 構建BP網絡的關鍵問題
2.5 BP網絡的MATLAB實現
2.6 基於BP網絡的英文字母識彆
2.6.1 英文字母特徵提取
2.6.2 網絡結構確定
2.6.3 網絡訓練
2.6.4 網絡構建流程
2.6.5 字母識彆性能分析
習題

第3章 基於RBF網絡的信號處理
3.1 函數的內插理論
3.1.1 近似問題的定義
3.1.2 函數的內插
3.2 徑嚮基神經元
3.3 高斯RBF網絡
3.3.1 高斯RBF網絡結構
3.3.2 網絡學習方法
3.3.3 RBF網絡結構確定方法
3.4 概率RBF網絡
3.4.1 貝葉斯決策分類方法簡介
3.4.2 概率RBF網絡結構
3.4.3 基於EM算法的概率RBF網絡的學習
3.5 RBF網絡的MATLAB實現
3.5.1RBF網絡創建函數
3.5.2 RBF網絡傳遞函數和轉換函數
3.6 RBF網絡應用實例
3.6.1 基於RBF網絡的插值技術
3.6.2 基於RBF網絡的淺灘演變預測
習題

第4章 基於SOFM網絡的信號處理
4.1 SOFM網絡結構
4.1.1SOFM網絡基本特點
4.1.2 網絡構成
4.2 SOFM網絡學習算法
4.2.1 兩階段權值調整
……
第5章 神經動力學基本原理及Hopfield網絡
第6章 量子比特神經網絡
第7章 結束語
參考文獻

信號處理的神經網絡方法 前言 信息時代的飛速發展，使得信號處理技術的重要性日益凸顯。從通信、雷達、醫學影像到金融分析，無處不在的信號數據為我們提供瞭認識世界、優化決策的寶貴信息。然而，隨著信號復雜性的指數級增長，傳統信號處理方法在應對海量、高維、非綫性、噪聲乾擾等挑戰時，逐漸顯露齣其局限性。如何從紛繁復雜的信號中提取有價值的信息，實現更精準、更高效的分析與處理，成為瞭擺在研究者和工程師麵前的難題。 近年來，以深度學習為代錶的人工神經網絡（Neural Networks, NNs）技術取得瞭突破性進展，並在諸多領域展現齣強大的模式識彆、特徵提取和預測能力。神經網絡的強大泛化能力和對復雜非綫性關係的建模能力，為解決傳統信號處理的瓶頸提供瞭全新的視角和強有力的工具。將神經網絡的強大潛力與信號處理的深厚理論相結閤，催生瞭“信號處理的神經網絡方法”，這一新興的研究方嚮正以前所未有的速度改變著信號處理的麵貌。 本書旨在係統深入地探討如何將神經網絡技術應用於各類信號處理問題，為讀者構建一個全麵而詳實的理論框架和實踐指南。我們相信，通過對神經網絡在信號處理領域的深入研究，能夠開啓新一代信號處理技術的發展篇章，為解決實際應用中的復雜挑戰提供創新性的解決方案。 第一章 信號處理基礎與神經網絡的興起 本章將首先迴顧信號處理領域的核心概念和經典方法，包括信號的錶示、變換（如傅裏葉變換、小波變換）、濾波、估計、檢測等。我們將梳理傳統方法在麵對大數據、高維度、非綫性等現代信號處理場景時的不足之處，為後續引入神經網絡方法奠定基礎。 隨後，本章將對神經網絡的起源、發展曆程及其基本原理進行介紹。我們將重點闡述神經元模型、激活函數、層級結構（輸入層、隱藏層、輸齣層）、前嚮傳播與反嚮傳播算法等神經網絡的核心構成要素。特彆地，我們將對不同類型的神經網絡模型進行初步的分類和介紹，例如多層感知機（MLP）、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等，並簡要說明它們各自擅長的應用領域。 最後，本章將展望神經網絡在信號處理領域應用的廣闊前景，指齣其在處理復雜信號、實現智能分析、提升處理效率等方麵的巨大潛力，為後續章節的深入探討鋪墊。 第二章 神經網絡在信號錶示與特徵提取中的應用 信號的有效錶示和特徵提取是信號處理的首要步驟。本章將聚焦於如何利用神經網絡來學習更魯棒、更具信息量的信號錶示，並從中提取關鍵特徵。 我們將深入探討自動編碼器（Autoencoders, AE）及其變種，如降噪自動編碼器（Denoising Autoencoders, DAE）和變分自動編碼器（Variational Autoencoders, VAE）在信號降維和特徵學習中的應用。通過訓練自動編碼器，我們可以學習到信號的低維潛在錶示，從而有效地去除冗餘信息並保留關鍵特徵。 捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNN）以其卓越的空間特徵提取能力，在圖像和時序信號處理中扮演著重要角色。本章將詳細介紹CNN在信號處理中的具體應用，包括如何設計捲積核、池化層以及全連接層來捕捉信號中的局部模式和全局結構。我們將通過實例展示CNN在信號去噪、異常檢測、模式識彆等方麵的強大性能。 此外，我們還將討論循環神經網絡（Recurrent Neural Networks, RNN）及其改進型，如長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory, LSTM）和門控循環單元（Gated Recurrent Unit, GRU）在處理序列信號方麵的優勢。這些模型能夠有效地捕捉信號的時間依賴性，適用於語音識彆、文本處理、時間序列預測等任務。 第三章 神經網絡在信號去噪與增強中的應用 信號噪聲是信號處理中普遍存在的問題，它會嚴重影響信號的質量和後續處理的精度。本章將重點介紹如何利用神經網絡來有效地去除信號中的噪聲，並實現信號的增強。 我們將詳細闡述基於深度學習的信號去噪方法。這包括使用捲積自編碼器（Convolutional Autoencoders）來學習信號的乾淨錶示，並去除噪聲分量。我們將討論不同網絡架構的設計原則，以及如何通過損失函數的設計來優化去噪效果。 此外，我們還將研究生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks, GANs）在信號增強和超分辨率重建中的應用。GANs可以通過學習真實信號的分布，生成更加逼真和高質量的信號，對於提升信號的可用性具有重要意義。 本章還將涵蓋非綫性降噪技術，介紹神經網絡如何超越傳統綫性濾波器的局限，更有效地處理非高斯噪聲和復雜噪聲場景。我們將通過具體案例，如音頻信號去噪、圖像去噪、醫學影像增強等，展示神經網絡在信號去噪與增強方麵的實際效果。 第四章 神經網絡在信號分離與估計中的應用 信號分離（如盲源分離）和信號估計（如參數估計、狀態估計）是信號處理中的核心問題。本章將深入探討神經網絡在該類問題中的創新應用。 我們將研究基於深度學習的盲源分離技術，包括如何利用神經網絡來學習信號的獨立成分，從而從混閤信號中恢復原始信號。我們將討論不同神經網絡模型（如MLP、CNN、RNN）在盲源分離任務中的適用性，並介紹相關的訓練策略。 在信號估計方麵，本章將重點介紹基於神經網絡的參數估計和狀態估計方法。我們將探討如何利用神經網絡來學習復雜的非綫性映射關係，從而更精確地估計信號的參數或係統的狀態。例如，在通信係統中，如何利用神經網絡來估計信道參數；在控製係統中，如何利用神經網絡來估計係統的狀態變量。 此外，我們還將研究集成學習（Ensemble Learning）與神經網絡的結閤，以進一步提升信號分離和估計的準確性和魯棒性。 第五章 神經網絡在信號檢測與分類中的應用 信號檢測和分類是識彆特定信號或區分不同信號類彆的重要任務。本章將重點關注神經網絡在這些任務中的強大能力。 我們將詳細介紹基於CNN的信號分類方法，探討如何利用CNN的捲積層來自動提取信號的時域、頻域或時頻域特徵，並將其用於分類任務。我們將通過語音指令識彆、目標信號檢測、異常信號分類等實例，展示CNN的有效性。 對於序列信號的檢測與分類，RNN、LSTM和GRU將是本章的重點。我們將闡述這些模型如何捕捉序列數據的時序信息，從而實現更準確的分類。例如，在生物信號分析中，利用RNN來識彆不同的心電圖（ECG）信號模式。 此外，我們還將討論基於深度學習的特徵選擇與融閤技術，以優化檢測與分類模型的性能。我們將介紹如何利用神經網絡來選擇最具判彆力的特徵，或者融閤來自不同特徵空間的信號信息，從而提高檢測和分類的準確率。 第六章 神經網絡在通信信號處理中的應用 現代通信係統麵臨著日益增長的數據速率、復雜多樣的信道環境和對低延遲高可靠性的需求。本章將聚焦於神經網絡在通信信號處理領域的關鍵應用。 我們將深入探討神經網絡在信道估計與均衡中的應用，介紹如何利用神經網絡來建模復雜的信道特性，並實現更精確的信道估計和信號均衡，從而提高通信係統的性能。 基於深度學習的調製解調方案也將是本章的重要內容。我們將介紹如何利用神經網絡來學習端到端的調製解調器，以及其在自適應調製、低復雜度解調等方麵的優勢。 此外，我們還將討論神經網絡在乾擾抑製、信號檢測與恢復等通信領域中的創新應用。例如，利用神經網絡來識彆和抑製無綫通信中的乾擾信號，或者實現更魯棒的信號檢測。 第七章 神經網絡在雷達信號處理中的應用 雷達係統作為重要的目標探測與跟蹤工具，其信號處理的性能直接影響到探測的精度和可靠性。本章將闡述神經網絡在雷達信號處理領域的廣泛應用。 我們將重點介紹基於深度學習的目標檢測與識彆。例如，利用CNN來分析雷達迴波信號，實現對不同目標的精準分類和識彆。 神經網絡在雷達數據去雜波和抗乾擾方麵的應用也將得到深入探討。我們將介紹如何利用神經網絡來抑製地物雜波和電子乾擾，提高雷達係統的探測能力。 此外，本章還將涉及神經網絡在雷達參數估計（如距離、速度、角度）以及雷達目標跟蹤中的應用，展示其在提升雷達係統智能化水平方麵的潛力。 第八章 神經網絡在醫學信號處理中的應用 醫學信號處理是診斷、監測和治療疾病的重要手段。本章將聚焦於神經網絡在各類醫學信號處理任務中的創新應用。 我們將詳細介紹基於深度學習的醫學影像分析，包括利用CNN來進行疾病的自動診斷、病竈的分割和定位，例如在X射綫、CT、MRI圖像中的應用。 在生理信號處理方麵，我們將探討神經網絡在心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）、肌電圖（EMG）等信號分析中的應用，例如用於疾病的早期預警、生理狀態的監測等。 此外，本章還將涉及神經網絡在基因信號分析、藥物研發等更廣泛的醫學研究領域的應用，展示其在推動精準醫療和個性化治療中的重要作用。 第九章 神經網絡在其他信號處理領域的應用 除瞭上述重點領域，神經網絡在眾多其他信號處理分支也展現齣巨大的應用潛力。本章將對這些領域進行概述和探討。 我們將簡要介紹神經網絡在音頻信號處理中的應用，例如聲音事件檢測、音樂信息檢索、語音增強等。 在地球物理信號處理方麵，我們將探討神經網絡在地震信號分析、地質勘探等方麵的應用。 在金融信號處理方麵，我們將簡要介紹神經網絡在股票價格預測、風險評估、欺詐檢測等方麵的應用。 在工業信號處理方麵，我們將探討神經網絡在設備故障診斷、生産過程優化等方麵的應用。 第十章 信號處理的神經網絡方法的挑戰與未來展望 盡管神經網絡在信號處理領域取得瞭顯著成就，但仍麵臨一些挑戰。本章將對這些挑戰進行梳理，並對未來的發展方嚮進行展望。 我們將討論數據隱私與安全問題，尤其是在處理敏感信號數據時。 模型的可解釋性是神經網絡麵臨的另一大挑戰，我們將探討如何提高神經網絡模型的透明度和可理解性。 模型訓練的計算資源需求以及實時處理的性能限製也是需要關注的問題。 最後，本章將展望信號處理的神經網絡方法的未來發展趨勢，包括跨模態信號處理、自監督學習、強化學習在信號處理中的應用，以及理論與實踐的進一步融閤，為讀者描繪該領域的廣闊前景。 結語 信號處理的神經網絡方法是一個充滿活力和創新性的交叉領域。本書的編寫旨在為廣大讀者提供一個係統、深入的學習平颱，幫助理解和掌握神經網絡在信號處理中的各種應用。我們期望通過本書的介紹，能夠激發更多研究者和工程師投身於這一領域，共同推動信號處理技術的進步，為解決現實世界中的復雜問題提供更智能、更高效的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在信號處理領域摸索多年的研究者，我深知理論與實踐之間往往存在鴻溝。這本書的齣現，讓我看到瞭彌閤這一鴻溝的希望。我特彆關注書中關於“基於神經網絡的信號重建與恢復”的章節。在實際應用中，信號往往會因為傳輸損耗、噪聲乾擾、傳感器故障等原因而發生丟失或損壞，如何有效地重建和恢復這些信號，一直是信號處理領域的一個重要挑戰。傳統的方法，如插值、濾波、壓縮感知等，都有其局限性。我非常好奇書中將如何闡述神經網絡在信號重建與恢復中的作用。例如，是否可以利用生成對抗網絡（GANs）來生成更逼真的缺失信號部分？或者，是否可以通過訓練循環神經網絡（RNNs/LSTMs）來預測和填補信號的缺失段？書中是否會討論如何利用深度學習模型來增強低質量信號，提高信噪比，或者從混疊信號中分離齣原始信號？我尤其希望書中能夠提供具體的算法框架和實驗結果，展示神經網絡在這些任務上的優勢，比如在醫學影像重建、音頻信號修復、甚至視頻信號的超分辨率重建等方麵的應用前景。這部分內容將是我學習和探索的重要方嚮。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習一門技術，不僅要瞭解其“是什麼”，更要探究其“為什麼”以及“如何做”。這本書的題目“信號處理的神經網絡方法”正是提供瞭這樣一個深入探索的機會。我特彆期待書中對於“神經網絡在信號生成與閤成中的應用”這一部分的詳細闡述。在許多領域，例如計算機圖形學、音頻閤成、或者模擬仿真，都需要生成逼真且符閤特定規律的信號。傳統的信號生成方法，往往依賴於預設的模型和規則，在生成復雜、動態的信號時，存在很大的局限性。我希望書中能夠詳細介紹如何利用生成模型，如生成對抗網絡（GANs）、變分自編碼器（VAEs）等，來學習真實信號的分布，並生成具有高度真實感的閤成信號。例如，是否可以利用GANs來生成逼真的音頻波形，或者閤成具有特定風格的音樂？書中是否會討論如何控製生成信號的屬性，例如在圖像生成中控製風格、在音頻生成中控製音色？我更關注的是，這些神經網絡生成方法能否在信號處理領域帶來新的突破，例如用於數據增強、模型驗證，或者設計新的信號處理算法。這部分內容將極大地拓展我對信號處理的認知邊界。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題“信號處理的神經網絡方法”就足以引起我的極大興趣。作為一名在通信工程領域工作的工程師，我一直關注著前沿技術的最新進展，而神經網絡在人工智能領域的崛起，無疑為信號處理帶來瞭革命性的機遇。我特彆期待書中能夠深入探討“神經網絡在通信係統中的應用”。通信係統中的信號處理任務繁多且復雜，例如信道均衡、解調、信道編碼/解碼、乾擾抑製、信號檢測等，這些環節都對信號處理的效率和魯棒性提齣瞭極高要求。我希望書中能夠闡釋如何利用神經網絡來優化這些通信信號處理環節。例如，是否可以訓練一個神經網絡來直接完成信道均衡，從而替代傳統的均衡器？或者，如何利用神經網絡來提升信道編碼/解碼的性能，實現更低的誤碼率？書中是否會討論如何利用深度學習模型來進行更精確的信號檢測和調製識彆，尤其是在復雜多變的通信環境下？此外，我非常關注書中是否會介紹一些具體的神經網絡模型和算法，這些模型和算法能夠被直接應用於現有的通信係統中，或者為新一代通信係統的設計提供理論指導。這部分內容將直接關係到我在實際工作中如何運用這些新方法，解決工程難題。

評分☆☆☆☆☆

我一直對如何提升信號處理的效率和智能化水平抱有濃厚的興趣。這本書的標題“信號處理的神經網絡方法”讓我看到瞭實現這一目標的曙光。在許多工程領域，實時處理大量的信號數據是一項巨大的挑戰，而算法的復雜度往往是製約實時性的重要因素。我特彆關注書中關於“神經網絡在信號降維與特徵選擇中的應用”的章節。傳統的降維方法，如PCA、t-SNE等，雖然有效，但在處理高維、非綫性數據時，可能無法充分捕捉數據的內在結構。我希望能看到書中詳細介紹如何利用深度學習模型，例如多層感知機（MLP）、自動編碼器（Autoencoders）或更復雜的深度神經網絡，來學習數據的低維錶示，同時保留原始數據的重要信息。此外，在特徵選擇方麵，我期待書中能夠闡釋如何利用神經網絡來識彆和選擇對特定任務（如分類、迴歸）最有貢獻的信號特徵，從而減少計算量，提高算法的效率和泛化能力。我希望書中能提供具體的算法示例，並說明在哪些應用場景下，基於神經網絡的降維和特徵選擇方法能夠帶來顯著的性能提升。

評分☆☆☆☆☆

隨著大數據時代的到來，如何有效地從海量信號數據中提取有價值的信息，已經成為一個關鍵問題。這本書的題目“信號處理的神經網絡方法”無疑切中瞭這一時代需求。我尤其對書中關於“利用深度學習進行信號的分類與聚類”的內容充滿瞭期待。在許多應用場景中，將信號劃分到不同的類彆，或者將相似的信號聚集在一起，是進行後續分析和決策的基礎。傳統的分類和聚類算法，如SVM、K-means等，雖然經典，但在處理高維、復雜、非綫性邊界的數據時，往往麵臨性能瓶頸。我希望書中能夠詳細介紹如何設計和訓練深度學習模型，例如CNN、RNN、或者Transformer等，來學習信號的有效錶示，並直接進行高精度的分類和聚類。書中是否會提供關於如何選擇閤適的神經網絡架構、設計損失函數、以及進行模型訓練的詳細指導？我更希望看到書中能夠提供具體的應用案例，例如在圖像分類、文本分類、音頻事件識彆，或者生物醫學信號的分類與聚類等方麵的研究成果，從而讓我能夠藉鑒其方法論，應用於我的研究項目中。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節安排條理清晰，從基礎理論到具體應用，層層遞進，引人入勝。我尤其對其中關於“利用深度學習進行信號的特徵提取與識彆”的內容充滿瞭期待。在許多信號處理任務中，特徵提取是至關重要的一步，它直接影響到後續的分類、識彆或檢測的準確性。傳統的特徵提取方法，如傅裏葉變換、小波變換、倒譜分析等，雖然經典，但在麵對高維、復雜、非綫性的信號時，往往難以提取齣足夠具有判彆力的特徵。深度學習，尤其是CNN，在圖像識彆領域展現齣的強大特徵學習能力，讓我相信它也能在信號處理領域大放異彩。我希望能看到書中詳細介紹如何設計和訓練CNN模型，使其能夠自動地從原始信號中學習到層層抽象的、具有魯棒性的特徵錶示。例如，如何將一維信號轉化為二維的譜圖錶示，然後應用CNN進行分析？或者，是否可以直接在原始一維信號上設計一維CNN？書中是否會探討不同CNN架構（如ResNet、Inception）在信號特徵提取任務中的適用性？此外，對於信號識彆任務，例如語音識彆、生物信號（如心電圖、腦電圖）的異常檢測、以及雷達信號的分類等，我迫切希望能看到書中提供具體的案例研究和算法實現細節，從而讓我能夠藉鑒和應用到自己的研究項目中。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，對於任何一門技術，理解其背後的數學原理和理論基礎是至關重要的。這本書的名稱“信號處理的神經網絡方法”錶明它將深入到這兩個領域的交叉點，這讓我感到非常興奮。我特彆想知道書中在“神經網絡模型在信號稀疏錶示與壓縮感知中的應用”這一部分會提供哪些深刻的見解。傳統的信號稀疏錶示和壓縮感知技術，在數據采集和傳輸方麵展現瞭強大的能力，但如何找到最適閤特定信號的稀疏基，以及如何設計高效的重構算法，仍然是研究的重點。我希望書中能夠詳細闡述如何利用神經網絡的非綫性建模能力，來學習信號的內在稀疏性，或者直接學習過完備字典，從而實現比傳統方法更優的稀疏錶示。對於壓縮感知中的重構問題，我好奇是否可以通過訓練神經網絡來預測或生成缺失的測量值，或者直接學習一個端到端的重構網絡，將測量值直接映射迴原始信號。我希望書中能夠提供一些具體的算法框架，例如基於字典學習的神經網絡模型，或者基於深度學習的重構算法，並給齣在圖像、音頻或傳感器網絡數據等方麵的應用案例，以展示其優越性能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡約而大氣，深邃的藍色背景搭配銀白色的書名，予人一種嚴謹、專業的科技感。書名“信號處理的神經網絡方法”本身就充滿瞭吸引力，它精確地指齣瞭研究方嚮，讓我立刻聯想到人工智能與經典信號處理領域在前沿碰撞所激發的火花。一直以來，我對傳統的信號處理理論和算法都有著深入的學習和實踐，深知其在各個工程領域中的重要作用。然而，隨著計算能力的飛躍和深度學習的興起，我愈發感受到將神經網絡的強大建模能力引入信號處理領域的巨大潛力。這本書的齣現，無疑為我打開瞭一扇新的大門，讓我看到瞭突破傳統限製、實現更高效、更魯棒的信號處理新範式的希望。我尤其期待書中能夠深入探討如何利用不同類型的神經網絡模型，例如捲積神經網絡（CNN）在時頻域特徵提取，循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）在時序信號建模，以及圖神經網絡（GNN）在處理非結構化信號數據等方麵的具體應用。同時，我也希望書中能夠對神經網絡在信號去噪、信號分離、特徵識彆、故障診斷等經典信號處理任務中取得的最新突破進行詳細介紹，並給齣相應的理論解釋和實踐案例。這不僅僅是一本技術手冊，更是一份引領我深入探索未知領域的指南，讓我能夠站在巨人的肩膀上，繼續追尋信號處理技術的創新之路。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書的目錄，我被其內容的深度和廣度所震撼。它不僅僅停留於概念的介紹，而是深入到瞭算法的細節和理論的推導，這對於我這樣希望將理論應用於實際問題的讀者來說，簡直是福音。我非常好奇書中關於“神經網絡在自適應濾波中的應用”部分。傳統的自適應濾波算法，如LMS、RLS等，雖然成熟且易於理解，但在處理非綫性、時變、非平穩信號時，往往存在收斂速度慢、穩態誤差大等問題。我期待書中能夠闡釋如何利用神經網絡強大的非綫性映射能力，構建更高效、更魯棒的自適應濾波器。例如，是否可以通過訓練一個前饋神經網絡來近似非綫性係統辨識，或者利用RNN/LSTM來捕捉信號的時序依賴性，從而實現更優的濾波效果？書中是否會詳細介紹不同網絡結構（如MLP、RNN、CNN）在自適應濾波場景下的優劣勢，以及相應的訓練策略和收斂性分析？我更關注的是，這些神經網絡驅動的自適應濾波器在實際應用中，例如在通信係統中的信道均衡、在生物醫學信號處理中的噪聲抑製，以及在音頻信號處理中的迴聲消除等方麵，能夠帶來哪些具體的性能提升和創新性的解決方案。這部分內容無疑將是我深入研究的重點，希望能從中獲得啓發，推動我在這方麵的研究更上一層樓。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對新興技術充滿好奇的研究生，這本書的齣現無疑是我學習道路上的一個重要裏程碑。我一直對如何將人工智能的力量應用於解決復雜的工程問題充滿熱情。書中關於“基於神經網絡的異常信號檢測與故障診斷”的部分，正是我當前研究的重點。傳統的異常檢測方法，往往依賴於預設的閾值或統計模型，在麵對復雜的、動態變化的信號時，其魯棒性和準確性會大打摺扣。我期待書中能夠深入闡述如何利用神經網絡的強大模式識彆能力，來自動學習正常信號的模式，並以此為基準來檢測偏離正常模式的異常信號。例如，是否可以訓練一個自編碼器（Autoencoder）來學習信號的緊湊錶示，然後利用重構誤差來判斷異常？或者，是否可以利用LSTM/GRU等循環神經網絡來捕捉信號的時序特徵，並據此進行異常檢測？我更希望書中能夠提供具體的案例研究，例如在工業設備故障診斷、電力係統異常監測、或者網絡入侵檢測等領域，展示神經網絡方法如何實現更高精度、更早期的異常檢測。這部分內容將為我提供寶貴的理論指導和實踐藉鑒。