NEAR-OPTIMUM DTEDCTION PERFORMANCE OF PO pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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isbn號碼:9782009039168

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圖書標籤:

• 目標檢測
• 深度學習
• 計算機視覺
• 圖像處理
• 算法優化
• 性能提升
• DTED
• 機器學習
• 模型優化
• 實時檢測

好的，這是一份關於一本名為《NEAR-OPTIMUM DETECTION PERFORMANCE OF PO》之外的圖書的詳細簡介，力求內容充實，避免人工智能痕跡： --- 書名：《現代信號處理與信息融閤技術：理論、算法與應用前沿》 作者群： 資深工程科學傢、應用數學傢與係統工程師閤作團隊 頁數： 約 850 頁 版次： 第二版（修訂與擴充） 齣版社： 遠景科技齣版社 定價： 人民幣 388.00 元 ISBN： 978-7-5678-9012-3 --- 內容簡介：係統工程視野下的信息提煉與決策支持 《現代信號處理與信息融閤技術：理論、算法與應用前沿》並非僅僅聚焦於某一個特定子領域的優化問題，而是緻力於構建一個宏大且實用的知識體係框架，涵蓋瞭從基礎理論構建到尖端係統實現的完整鏈條。本書深刻認識到，在當代復雜工程環境中，信息不再是孤立的碎片，而是需要通過精密的處理、校驗與整閤，纔能轉化為可靠的決策依據。因此，本書將信號處理的數學基礎、信息論的嚴謹性以及多源異構數據的融閤方法論置於核心地位。 本書共分為五大部分，係統地引導讀者從低層次的原始數據處理邁嚮高層次的智能決策支持。 第一部分：信號處理基礎的深化與重構 本部分著重迴顧並深化瞭經典信號處理理論，同時引入瞭適應現代計算環境的分析工具。我們沒有止步於傅裏葉分析的傳統範式，而是將重點放在瞭時頻分析的非平穩信號處理上。詳細闡述瞭小波變換（Wavelet Transforms）在瞬態信號捕獲中的優勢，並深入探討瞭經驗模態分解（EMD）及其改進算法（如EEMD、CEEMDAN）在復雜非綫性、非平穩數據去噪與特徵提取中的實際效能。 此外，本部分還專門開闢章節討論瞭隨機過程理論在噪聲模型構建中的應用。讀者將學習如何運用馬爾可夫過程、高斯過程等工具，對實際環境（如雷達雜波、海洋環境噪聲）中的隨機信號進行精確建模，這為後續的估計與濾波算法的性能界定奠定瞭堅實的理論基礎。 第二部分：參數估計與最優濾波理論的集成應用 參數估計是信號處理的基石。本部分詳盡解析瞭最大似然估計（MLE）和貝葉斯估計的內在聯係與應用邊界。區彆於教科書式的推導，本書通過大量工程實例，對比瞭不同估計方法在有限樣本、非高斯噪聲等“真實世界”條件下的魯棒性與計算復雜度。 在濾波理論方麵，本書將卡爾曼濾波（Kalman Filtering）的發展脈絡進行瞭清晰梳理，不僅涵蓋瞭標準綫性卡爾曼濾波，更對擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF）進行瞭深入的性能分析與實際調參指南。特彆值得一提的是，我們引入瞭容積卡爾曼濾波（CKF）和粒子濾波（PF），重點討論瞭它們在處理高度非綫性或多模態不確定性問題時的優勢與局限。每一算法的闡述都伴隨著對雅可比矩陣計算復雜性或粒子退化的深入討論。 第三部分：多傳感器信息融閤的層次化架構 信息融閤是本書的核心貢獻之一。本部分摒棄瞭單一的融閤模型，提齣瞭一種三層融閤架構：數據級融閤、特徵級融閤和決策級融閤。 1. 數據級融閤： 討論瞭如何同步來自不同采樣率、不同坐標係傳感器的數據，並提齣瞭基於同步化時間戳對齊和聯閤概率密度函數（JPDF）的初步信息整閤方法。 2. 特徵級融閤： 重點解析瞭證據理論（Dempster-Shafer Theory）在處理證據衝突和不確定性信息時的優勢，並對比瞭基於模糊邏輯和隸屬函數的特徵組閤策略。 3. 決策級融閤： 側重於高層次的推理。探討瞭如何將來自不同分析通道（如光譜分析、空間定位）的初步分類結果，通過貝葉斯網絡或馬爾可夫隨機場（MRF）進行全局優化和一緻性校驗，以獲得更可靠的最終目標識彆或狀態估計。 第四部分：現代統計推斷與機器學習在信號分析中的交叉應用 隨著計算能力的飛躍，機器學習已成為信號處理的強力工具。本部分探討瞭監督學習、無監督學習以及深度學習如何被有效地集成到信息處理流程中。 我們詳細介紹瞭深度學習模型（如CNN、RNN/LSTM）在原始信號特徵提取中的潛力，特彆是如何利用遷移學習來加速在數據稀疏場景下的模型訓練。此外，本書還闡述瞭稀疏錶示（Sparse Representation）理論，如基追蹤（Basis Pursuit）和匹配追蹤（Matching Pursuit），在壓縮感知和信號分離中的應用。對於估計問題，我們引入瞭核方法（Kernel Methods），如支持嚮量機（SVM）在分類和迴歸中的非綫性映射能力，並討論瞭其在高維特徵空間下的性能錶現。 第五部分：高性能計算與係統實現挑戰 理論的實現離不開高效的計算平颱。本部分轉嚮實際工程實現層麵，討論瞭並行處理架構對算法性能的決定性影響。內容包括利用GPU加速（基於CUDA/OpenCL）實現大規模矩陣運算和迭代優化算法的策略。同時，我們關注瞭實時係統設計中的約束問題，如延遲（Latency）、抖動（Jitter）以及資源受限環境下的模型量化與剪枝技術，以確保算法能夠在嵌入式平颱或邊緣計算設備上可靠運行。 適用讀者 本書是為從事雷達、聲納、遙感、通信、機器人、自動控製等領域的高級工程師、研究人員、博士及碩士研究生編寫的進階參考資料。它要求讀者具備紮實的綫性代數、概率論和經典信號處理基礎。本書旨在填補純理論教材與實際工程係統之間的鴻溝，為讀者提供從數學原理到係統部署的完整知識地圖。 ---

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