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多模態信號處理基礎(新一代信息技術人工智慧與機器人戰略性新興領域十四五高等教育系列教材)

  • 作者：編者:李樹濤|責編:吉玲//趙曉峰
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111771999
  • 出版日期：2024/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：298
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    多模態信號處理是一個跨學科的領域，它涉及多個專業和領域的知識與技能。本書以講授信號處理與分析基礎知識以及多模態信號應用為主要目標，在闡述單模態信號處理與變換、系統特性與系統作用等理論的基礎上，進一步介紹相關理論在語音、圖像、高鐵鋼軌檢測、腦電信號中的應用以及多模態信號融合處理的方法、技術和實現方法。本書輔以大量Python程序與應用案例，幫助學生更加直觀地理解相關理論知識，提高學生運用知識解決工程領域相關問題的能力。全書共計11章，由基礎篇和應用篇構成。基礎篇共6章，主要闡述信號與系統的基本概念、基本理論與方法。應用篇共5章，主要從多模態信號處理的角度出發，介紹多模態信號處理、融合相關理論以及面向人工智慧、機器視覺等新興領域的應用。
    本書可作為普通高校電氣工程、電子信息工程、人工智慧、機器人工程、通信工程、電腦科學與技術、智能製造、生物醫學工程等專業，以及一些與多模態信號處理相關的交叉學科和領域，如認知科學、心理學、神經科學等領域相關專業的教材，也可作為以上學科和領域中專業人士的參考書。
作者介紹
編者:李樹濤|責編:吉玲//趙曉峰
目錄
序
前言
基礎篇  信號處理與分析基礎理論
  第1章  信號與系統的基本概念
    1.1  信號的描述與分類
      1.1.1  信號的描述
      1.1.2  信號的分類
    1.2  信號的基本處理與分析
      1.2.1  信號的加減與乘除
      1.2.2  信號的反轉與平移
      1.2.3  信號的尺度變換（橫坐標展縮）
      1.2.4  連續信號的微積分
      1.2.5  離散信號的差分與求和
      1.2.6  信號分析
    1.3  典型信號
      1.3.1  衝激信號與階躍信號
      1.3.2  指數信號與正弦信號
      1.3.3  抽樣信號
    1.4  系統的描述與分類
      1.4.1  系統的描述
      1.4.2  系統的分類
      1.4.3  系統分析
    習題與思考題
  第2章  系統的時域分析
    2.1  LTI系統的描述及特點
      2.1.1  連續系統的數學描述
      2.1.2  離散系統的數學描述
    2.2  LTI連續系統的響應
      2.2.1  微分方程經典解
      2.2.20  -到0+的問題
      2.2.3  零輸入響應和零狀態響應
      2.2.4  衝激響應和階躍響應
    2.3  卷積積分
      2.3.1  卷積積分的定義與計算
      2.3.2  卷積積分的性質
    2.4  LTI離散系統的響應
      2.4.1  差分方程經典解
      2.4.2  零輸入響應與零狀態響應
      2.4.3  單位序列響應和單位階躍響應
    2.5  序列卷積和
      2.5.1  卷積和的定義與計算
      2.5.2  卷積和的性質
      2.5.3  離散系統卷積和的分析方法
    習題與思考題
  第3章  信號的頻域分析
    3.1  信號分解與傅里葉級數
      3.1.1  信號的正交分解
      3.1.2  周期信號的傅里葉級數形式
      3.1.3  周期信號的頻譜特點及帶寬
    3.2  傅里葉變換

      3.2.1  非周期信號的分解與頻譜
      3.2.2  傅里葉變換的定義
      3.2.3  傅里葉變換的性質
    3.3  常用周期信號和非周期信號的傅里葉變換
      3.3.1  周期信號的傅里葉變換與頻譜
      3.3.2  典型非周期信號的傅里葉變換與頻譜
    3.4  傅里葉逆變換
    3.5  能量譜與功率譜
    3.6  離散信號的傅里葉分析
      3.6.1  周期序列的離散傅里葉級數
      3.6.2  非周期序列的離散時間傅里葉變換
      3.6.3  離散傅里葉變換
    習題與思考題
  第4章  LTI系統頻域分析
    4.1  連續系統的頻域分析
      4.1.1  頻率響應的定義
      4.1.2  頻率響應的求解
      4.1.3  連續系統頻域分析
    4.2  無失真傳輸系統與理想低通濾波器
      4.2.1  無失真傳輸系統
      4.2.2  理想低通濾波器
    4.3  採樣定理
      4.3.1  信號的採樣
      4.3.2  時域採樣定理
      4.3.3  頻域採樣定理
      4.3.4  應用舉例
    4.4  離散系統的頻域分析
      4.4.1  離散系統的頻率響應
      4.4.2  頻率響應和單位樣值響應的計算
    習題與思考題
  第5章  信號的拉普拉斯變換與z變換
    5.1  連續信號的拉普拉斯變換
      5.1.1  拉普拉斯變換的定義
      5.1.2  單邊拉普拉斯變換的性質
      5.1.3  拉普拉斯逆變換
    5.2  離散信號的z變換
      5.2.1  z變換的定義
      5.2.2  z變換的性質
      5.2.3  逆z變換
    5.3  拉普拉斯變換與z變換的特點及應用
    習題與思考題
  第6章  系統的變換域分析
    6.1  LTI連續系統的復頻域分析
      6.1.1  LTI連續系統的復頻域模型
      6.1.2  LTI連續系統的復頻域分析
    6.2  LTI離散系統的z域分析
      6.2.1  LTI離散系統的z域模型
      6.2.2  LTI離散系統的z域分析
    6.3  系統函數與系統特性
      6.3.1  系統函數的零極點分佈

      6.3.2  系統函數與時域響應
      6.3.3  系統的因果性與穩定性
    6.4  信號流圖與系統結構
      6.4.1  信號流圖
      6.4.2  系統結構
    習題與思考題
應用篇  多模態信號處理及應用
  第7章  多模態信號處理
    7.1  多模態信號處理的概念
    7.2  多模態信號處理模型
      7.2.1  線性回歸
      7.2.2  隨機森林
      7.2.3  支持向量機
      7.2.4  稀疏表示
      7.2.5  卷積神經網路
      7.2.6  Transformer模型
      7.2.7  多模態大模型
    7.3  多模態信號處理技術
      7.3.1  多模態融合
      7.3.2  多模態增強
      7.3.3  多模態識別
      7.3.4  多模態轉換
    7.4  多模態信號處理技術的應用領域
  第8章  在多模態圖像處理中的應用
    8.1  多模態圖像概述
      8.1.1  多模態圖像成像
      8.1.2  圖像基本要素
      8.1.3  圖像處理系統的基本組成
    8.2  圖像的基本處理
      8.2.1  圖像濾波
      8.2.2  圖像增強
      8.2.3  圖像恢復
      8.2.4  圖像分割
    8.3  多模態醫學圖像的應用
      8.3.1  醫學圖像配准
      8.3.2  醫學圖像分割
      8.3.3  醫學圖像診斷
  第9章  語音信號處理、識別與多模態融合應用
    9.1  語音信號採集與預處理
      9.1.1  語音信號採集
      9.1.2  語音信號預處理
    9.2  短時語音信號的時域與頻域特徵分析
      9.2.1  時域特徵分析
      9.2.2  頻域特徵分析
    9.3  語音識別
      9.3.1  語音信號端點檢測
      9.3.2  基於DTW的語音識別
      9.3.3  基於深度學習的語音識別
    9.4  基於多模態融合的語音分離
      9.4.1  純語音分離原理

      9.4.2  多模態語音分離
  第10章  在高速鐵路軌道檢測中的應用
    10.1  高鐵鋼軌磨耗的典型檢測方法
      10.1.1  斷面輪廓檢測
      10.1.2  鋼軌波磨檢測
    10.2  傅里葉變換理論在弦測法中的應用
      10.2.1  兩點弦測法
      10.2.2  三點弦測法
    10.3  鋼軌表面缺陷與機器視覺識別方法
    10.4  多模態融合的鋼軌表面磨耗檢測
  第11章  融合腦電信號的處理及應用
    11.1  腦電信號概述
      11.1.1  腦電信號的頻域特點
      11.1.2  腦電信號的採集方法
      11.1.3  腦電信號分析的用途
    11.2  腦電信號採集前端電路與系統分析
      11.2.1  腦電信號採集前端電路原理框圖
      11.2.2  前端電路設計與系統分析
    11.3  腦電信號後端處理
      11.3.1  視覺誘發腦電信號的處理
      11.3.2  腦機介面信號的處理
    11.4  融合腦電信號的情感識別
      11.4.1  基本概念
      11.4.2  多模態信號數據集
      11.4.3  腦電信號與人臉圖像融合情感識別
      11.4.4  融合腦電信號的多模態信號處理領域
參考文獻

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