智能信号处理--聚文网

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内容简介

智能信号处理是以信号处理为基础，并伴随人工智能技术迅猛发展而兴起的一门技术。这项技术是传统信号处理与人工智能的融合，也是仪器科学与技术、控制系统与工程、计算机科学与技术、信息通信技术等诸多学科的重要基础，在人类探索自然的过程中具有积极的推动作用。本教材由浅入深地从基础、方法、应用和思想四个部分对智能信号处理进行了介绍与阐述。全书共分为十五个章节。第一章对智能信号处理进行整体的概述，回顾信号处理技术的发展历程。第二至十五章为教材主体内容，分为四个部分。第二至三章为第一部分智能信号处理基础，介绍信号处理与人工智能的基础知识；第四至六章为第二部分智能信号处理方法，从维度的角度入手介绍信号的去噪、特征提取及分类方法；第七至十一章为第三部分智能信号处理应用，内容涉及以仪器科学与技术为背景的智能信号处理技术具体应用实例，介绍其在机器人、定位、农业、城市、医疗等方面的应用，为进阶知识；第十四至十五章为第四部分智能信号处理思想，引入智能信号处理方法理念和哲学思想的内容，从更高更深的层面去理解该学科的原理以把握其精髓。

前言第1章概述 1.1 信号处理的基本概念 1.2 智能信号处理的时代背景与发展历程 1.3 智能信号处理技术介绍与重要意义 1.4 智能信号处理应用 1.5 信号处理技术的发展特点 1.6 智能信号处理科学发展展望习题第2章信号处理基础 2.1 时域分析 2.1.1 简介 2.1.2 定义及原理 2.1.3 时域分析方法发展 2.1.4 时域分析的优缺点 2.1.5 相关应用 2.2 频域分析 2.2.1 简介 2.2.2 定义及原理 2.2.3 常见的理论方法 2.2.4 频域分析的优缺点 2.2.5 相关应用 2.3 时频域分析 2.3.1 频域与时域的联系 2.3.2 时频域分析法 2.3.3 相关应用习题第3章人工智能基础 3.1 特征工程 3.1.1 引言 3.1.2 定义及原理 3.1.3 数据预处理 3.1.4 特征构建 3.1.5 特征提取 3.1.6 特征选择 3.1.7 相关应用 3.2 分类学习 3.2.1 引言 3.2.2 定义及原理 3.2.3 分类学习方法 3.2.4 相关应用 3.3 深度学习 3.3.1 简介 3.3.2 深度学习模型介绍 3.3.3 相关应用习题第4章一维信号智能处理 4.1 一维信号向量数据去噪 4.1.1 引言 4.1.2 定义

智能信号处理

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