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智能信號處理 版權信息
- ISBN：9787576611519
- 條形碼：9787576611519 ; 978-7-5766-1151-9
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
智能信號處理 內容簡介
本教材編寫以儀器科學技術為背景，將傳統信號處理方法與人工智能技術相結合，從基礎、方法、應用等方面對智能信號處理進行了系統化介紹和闡述。其主要內容有：概述、信號處理基礎、人工智能基礎、一維信號智能處理、二維信號智能處理、三維信號智能處理、智能信號處理應用等。在介紹智能信號處理方法時按照信號維度的不同進行系統化闡述，使得教材結構更為清晰。還介紹了智能信號處理技術在機器人、定位、農業、城市和醫療等方面的應用。通過智能信號處理技術在實際場景中的應用舉例，使讀者可以更加深入地理解相關理論知識。 本教材可作為智能感知、電子信息、測控技術與儀器、人工智能等專業的教材，亦可提供給有需求的教師與科研人員參考。
智能信號處理 目錄
前言
第1章 概述
1.1 信號處理的基本概念
1.2 智能信號處理的時代背景與發展歷程
1.3 智能信號處理技術介紹與重要意義
1.4 智能信號處理應用
1.5 信號處理技術的發展特點
1.6 智能信號處理科學發展展望
習題
第2章 信號處理基礎
2.1 時域分析
2.1.1 簡介
2.1.2 定義及原理
2.1.3 時域分析方法發展
2.1.4 時域分析的優缺點
2.1.5 相關應用
2.2 頻域分析
2.2.1 簡介
2.2.2 定義及原理
2.2.3 常見的理論方法
2.2.4 頻域分析的優缺點
2.2.5 相關應用
2.3 時頻域分析
2.3.1 頻域與時域的聯系
2.3.2 時頻域分析法
2.3.3 相關應用
習題
第3章 人工智能基礎
3.1 特征工程
3.1.1 引言
3.1.2 定義及原理
3.1.3 數據預處理
3.1.4 特征構建
3.1.5 特征提取
3.1.6 特征選擇
3.1.7 相關應用
3.2 分類學習
3.2.1 引言
3.2.2 定義及原理
3.2.3 分類學習方法
3.2.4 相關應用
3.3 深度學習
3.3.1 簡介
3.3.2 深度學習模型介紹
3.3.3 相關應用
習題
第4章 一維信號智能處理
4.1 一維信號向量數據去噪
4.1.1 引言
4.1.2 定義
展開全部
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