智能信号处理--聚文网

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内容简介

本教材由浅入深地从基础、方法、应用等部分对智能信号处理进行了介绍与阐述。全书共分为七个章节。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，从应用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

4.1.3 常见的理论方法

4.1.4 向量数据信号去噪优缺点

4.1.5 相关应用

4.2 一维信号向量数据特征表示

4.2.1 引言

4.2.2 定义

4.2.3 常见的理论方法

4.2.4 向量数据特征显示优缺点

习题

第5章二维信号智能处理

5.1 二维信号矩阵数据去噪

5.1.1 简介

5.1.2 定义

5.1.3 常见的理论方法

5.1.4 矩阵数据去噪优缺点

5.1.5 相关应用

5.2 二维信号矩阵数据特征表示

5.2.1 简介

5.2.2 定义

5.2.3 常见的理论方法

5.2.4 矩阵数据特征显示优缺点

5.2.5 相关应用

5.3 矩阵数据模式分类

5.3.1 简介

5.3.2 定义

5.3.3 理论方法

5.3.4 矩阵数据模式分类优缺点

5.3.5 相关应用

习题

第6章三维（张量）信号智能处理

6.1 三维（张量）数据信号去噪

6.1.1 简介

6.1.2 定义

6.1.3 常见的理论方法

6.1.4 相关应用

6.2 三维（张量）数据特征显示

6.2.1 简介

6.2.2 定义

6.2.3 常见的理论方法

6.2.4 张量数据特征显示优缺点

6.2.5 相关应用

6.3 张量数据模式分类

6.3.1 简介

6.3.2 定义

6.3.3 常见的理论方法

6.3.4 张量数据模式分类优缺点

6.3.5 相关应用

习题

第7章智能信号处理应用

7.1 智能机器人感知技术应用

7.1.1 背景介绍

7.1.2 关键技术

7.1.3 应用实例

7.1.4 发展前景

7.2 智能室内外定位技术应用

7.2.1 背景介绍

7.2.2 简介

7.2.3 关键技术

7.2.4 应用实例

7.2.5 发展前景

7.3 智能农业物联网技术应用

7.3.1 简介

7.3.2 关键技术

7.3.3 应用实例

7.3.4 发展前景

7.4 智能数字城市技术应用

7.4.1 背景介绍

7.4.2 关键技术

7.4.3 应用实例

7.4.4 发展前景

7.5 智能医疗康复技术应用

7.5.1 引言

7.5.2 医学信号

7.5.3 医学信号及医学信号处理应用

习题

参考文献

后记

智能信号处理

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