作者：李潍编著
页数：158页
出版社：东南大学出版社
出版日期：2024
ISBN：9787576611519
电子书格式：pdf/epub/txt
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内容简介
本教材编写以仪器科学技术为背景，将传统信号处理方法与人工智能技术相结合，从基础、方法、应用等方面对智能信号处理进行了系统化介绍和阐述。其主要内容有：概述、信号处理基础、人工智能基础、一维信号智能处理、二维信号智能处理、三维信号智能处理、智能信号处理应用等。在介绍智能信号处理方法时按照信号维度的不同进行系统化阐述，使得教材结构更为清晰。还介绍了智能信号处理技术在机器人、定位、农业、城市和医疗等方面的应用。通过智能信号处理技术在实际场景中的应用举例，使读者可以更加深入地理解相关理论知识。
本教材可作为智能感知、电子信息、测控技术与仪器、人工智能等专业的教材，亦可提供给有需求的教师与科研人员参考。
目录
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
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
