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多模態信號處理基礎 版權信息
- ISBN：9787111771999
- 條形碼：9787111771999 ; 978-7-111-77199-9
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
多模態信號處理基礎 本書特色
本書遵循教指委相關指導文件和高等院校學生學習規律編寫而成。踐行四新理念，融入思政元素，注重理論與實踐相結合。
多模態信號處理基礎 內容簡介
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能、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、人工智能、機器人工程、通信工程、計算機科學與技術、智能制造、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。 本書配有電子課件、習題答案、教學視頻、教學大綱、程序代碼等教學資源，歡迎選用本書作教材的教師登錄www.cmpedu.com注冊后下載，或發郵件至jinacmp@163.com索取。
多模態信號處理基礎多模態信號處理基礎 前言
前言
隨著信息技術的迅猛發展，多模態信號處理已成為當前信號處理領域的重要研究方向。多模態信號處理是指綜合利用來自不同傳感器或不同信息源的多種模態信號，通過融合、分析和解釋這些信號，提取出有用的信息，以支持各種實際應用。對多模態信號處理的研究不僅有助于提升信號處理的性能和準確性，還為人工智能、機器學習、模式識別等領域的發展提供了強有力的支撐。
多模態信號處理基礎 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2
1.1信號的描述與分類3
1.1.1信號的描述3
1.1.2信號的分類4
1.2信號的基本處理與分析7
1.2.1信號的加減與乘除7
1.2.2信號的反轉與平移8
1.2.3信號的尺度變換（橫坐標展縮）9
1.2.4連續信號的微積分12
1.2.5離散信號的差分與求和12
1.2.6信號分析12
1.3典型信號13
1.3.1沖激信號與階躍信號13
1.3.2指數信號與正弦信號17
1.3.3抽樣信號18
1.4系統的描述與分類19
1.4.1系統的描述19
1.4.2系統的分類23
1.4.3系統分析26
習題與思考題27
第2章系統的時域分析30
2.1LTI系統的描述及特點30
2.1.1連續系統的數學描述30
2.1.2離散系統的數學描述31
2.2LTI連續系統的響應33
2.2.1微分方程經典解33
2.2.20-到0+的問題34
2.2.3零輸入響應和零狀態響應36
2.2.4沖激響應和階躍響應39
2.3卷積積分41
2.3.1卷積積分的定義與計算42
2.3.2卷積積分的性質44
2.4LTI離散系統的響應47
2.4.1差分方程經典解47
2.4.2零輸入響應與零狀態響應49
2.4.3單位序列響應和單位階躍響應51
2.5序列卷積和53
2.5.1卷積和的定義與計算53
2.5.2卷積和的性質56
2.5.3離散系統卷積和的分析方法56
習題與思考題57
第3章信號的頻域分析60
3.1信號分解與傅里葉級數60
3.1.1信號的正交分解60
3.1.2周期信號的傅里葉級數形式62
3.1.3周期信號的頻譜特點及帶寬66
3.2傅里葉變換69
3.2.1非周期信號的分解與頻譜69
3.2.2傅里葉變換的定義70
3.2.3傅里葉變換的性質70
3.3常用周期信號和非周期信號的傅里葉變換73
3.3.1周期信號的傅里葉變換與頻譜73
3.3.2典型非周期信號的傅里葉變換與頻譜76
3.4傅里葉逆變換81
3.5能量譜與功率譜84
3.6離散信號的傅里葉分析85
3.6.1周期序列的離散傅里葉級數85
3.6.2非周期序列的離散時間傅里葉變換87
3.6.3離散傅里葉變換88
習題與思考題89
第4章LTI系統頻域分析93
4.1連續系統的頻域分析93
4.1.1頻率響應的定義93
4.1.2頻率響應的求解95
4.1.3連續系統頻域分析95
4.2無失真傳輸系統與理想低通濾波器98
4.2.1無失真傳輸系統98
4.2.2理想低通濾波器102
4.3采樣定理110
4.3.1信號的采樣110
4.3.2時域采樣定理113
4.3.3頻域采樣定理115
4.3.4應用舉例116
4.4離散系統的頻域分析119
4.4.1離散系統的頻率響應119
4.4.2頻率響應和單位樣值響應的計算120
習題與思考題121
第5章信號的拉普拉斯變換與z變換124
5.1連續信號的拉普拉斯變換124
5.1.1拉普拉斯變換的定義124
5.1.2單邊拉普拉斯變換的性質126
5.1.3拉普拉斯逆變換129
5.2離散信號的z變換132
5.2.1z變換的定義132
5.2.2z變換的性質135
5.2.3逆z變換139
5.3拉普拉斯變換與z變換的特點及應用144
習題與思考題146
第6章系統的變換域分析149
6.1LTI連續系統的復頻域分析149
6.1.1LTI連續系統的復頻域模型149
6.1.2LTI連續系統的復頻域分析152
6.2LTI離散系統的z域分析156
6.2.1LTI離散系統的z域模型157
6.2.2LTI離散系統的z域分析160
6.3系統函數與系統特性161
6.3.1系統函數的零極點分布162
6.3.2系統函數與時域響應163
6.3.3系統的因果性與穩定性165
6.4信號流圖與系統結構167
6.4.1信號流圖167
6.4.2系統結構170
習題與思考題175
應用篇多模態信號處理及應用
第7章多模態信號處理179
7.1多模態信號處理的概念179
7.2多模態信號處理模型181
7.2.1線性回歸182
7.2.2隨機森林183
7.2.3支持向量機184
7.2.4稀疏表示185
7.2.5卷積神經網絡186
7.2.6Transformer模型191
7.2.7多模態大模型196
7.3多模態信號處理技術199
7.3.1多模態融合199
7.3.2多模態增強201
7.3.3多模態識別202
7.3.4多模態轉換204
7.4多模態信號處理技術的應用領域205
第8章在多模態圖像處理中的應用207
8.1多模態圖像概述207
8.1.1多模態圖像成像207
8.1.2圖像基本要素210
8.1.3圖像處理系統的基本組成214
8.2圖像的基本處理216
8.2.1圖像濾波216
8.2.2圖像增強219
8.2.3圖像恢復221
8.2.4圖像分割222
8.3多模態醫學圖像的應用226
8.3.1醫學圖像配準227
8.3.2醫學圖像分割230
8.3.3醫學圖像診斷232
第9章語音信號處理、識別與多模態融合應用235
9.1語音信號采集與預處理235
9.1.1語音信號采集236
9.1.2語音信號預處理236
9.2短時語音信號的時域與頻域特征分析239
9.2.1時域特征分析239
9.2.2頻域特征分析241
9.3語音識別241
9.3.1語音信號端點檢測241
9.3.2基于DTW的語音識別242
9.3.3基于深度學習的語音識別246
9.4基于多模態融合的語音分離249
9.4.1純語音分離原理249
9.4.2多模態語音分離252
第10章在高速鐵路軌道檢測中的應用256
10.1高鐵鋼軌磨耗的典型檢測方法256
10.1.1斷面輪廓檢測257
10.1.2鋼軌波磨檢測259
10.2傅里葉變換理論在弦測法中的應用261
10.2.1兩點弦測法261
10.2.2三點弦測法262
10.3鋼軌表面缺陷與機器視覺識別方法265
10.4多模態融合的鋼軌表面磨耗檢測266
第11章融合腦電信號的處理及應用270
11.1腦電信號概述270
11.1.1腦電信號的頻域特
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2
1.1信號的描述與分類3
1.1.1信號的描述3
1.1.2信號的分類4
1.2信號的基本處理與分析7
1.2.1信號的加減與乘除7
1.2.2信號的反轉與平移8
1.2.3信號的尺度變換（橫坐標展縮）9
1.2.4連續信號的微積分12
1.2.5離散信號的差分與求和12
1.2.6信號分析12
1.3典型信號13
1.3.1沖激信號與階躍信號13
1.3.2指數信號與正弦信號17
1.3.3抽樣信號18
1.4系統的描述與分類19
1.4.1系統的描述19
1.4.2系統的分類23
1.4.3系統分析26
習題與思考題27
第2章系統的時域分析30
2.1LTI系統的描述及特點30
2.1.1連續系統的數學描述30
2.1.2離散系統的數學描述31
2.2LTI連續系統的響應33
2.2.1微分方程經典解33
2.2.20-到0+的問題34
2.2.3零輸入響應和零狀態響應36
2.2.4沖激響應和階躍響應39
2.3卷積積分41
2.3.1卷積積分的定義與計算42
2.3.2卷積積分的性質44
2.4LTI離散系統的響應47
2.4.1差分方程經典解47
2.4.2零輸入響應與零狀態響應49
2.4.3單位序列響應和單位階躍響應51
2.5序列卷積和53
2.5.1卷積和的定義與計算53
2.5.2卷積和的性質56
2.5.3離散系統卷積和的分析方法56
習題與思考題57
第3章信號的頻域分析60
3.1信號分解與傅里葉級數60
3.1.1信號的正交分解60
3.1.2周期信號的傅里葉級數形式62
3.1.3周期信號的頻譜特點及帶寬66
3.2傅里葉變換69
3.2.1非周期信號的分解與頻譜69
3.2.2傅里葉變換的定義70
3.2.3傅里葉變換的性質70
3.3常用周期信號和非周期信號的傅里葉變換73
3.3.1周期信號的傅里葉變換與頻譜73
3.3.2典型非周期信號的傅里葉變換與頻譜76
3.4傅里葉逆變換81
3.5能量譜與功率譜84
3.6離散信號的傅里葉分析85
3.6.1周期序列的離散傅里葉級數85
3.6.2非周期序列的離散時間傅里葉變換87
3.6.3離散傅里葉變換88
習題與思考題89
第4章LTI系統頻域分析93
4.1連續系統的頻域分析93
4.1.1頻率響應的定義93
4.1.2頻率響應的求解95
4.1.3連續系統頻域分析95
4.2無失真傳輸系統與理想低通濾波器98
4.2.1無失真傳輸系統98
4.2.2理想低通濾波器102
4.3采樣定理110
4.3.1信號的采樣110
4.3.2時域采樣定理113
4.3.3頻域采樣定理115
4.3.4應用舉例116
4.4離散系統的頻域分析119
4.4.1離散系統的頻率響應119
4.4.2頻率響應和單位樣值響應的計算120
習題與思考題121
第5章信號的拉普拉斯變換與z變換124
5.1連續信號的拉普拉斯變換124
5.1.1拉普拉斯變換的定義124
5.1.2單邊拉普拉斯變換的性質126
5.1.3拉普拉斯逆變換129
5.2離散信號的z變換132
5.2.1z變換的定義132
5.2.2z變換的性質135
5.2.3逆z變換139
5.3拉普拉斯變換與z變換的特點及應用144
習題與思考題146
第6章系統的變換域分析149
6.1LTI連續系統的復頻域分析149
6.1.1LTI連續系統的復頻域模型149
6.1.2LTI連續系統的復頻域分析152
6.2LTI離散系統的z域分析156
6.2.1LTI離散系統的z域模型157
6.2.2LTI離散系統的z域分析160
6.3系統函數與系統特性161
6.3.1系統函數的零極點分布162
6.3.2系統函數與時域響應163
6.3.3系統的因果性與穩定性165
6.4信號流圖與系統結構167
6.4.1信號流圖167
6.4.2系統結構170
習題與思考題175
應用篇多模態信號處理及應用
第7章多模態信號處理179
7.1多模態信號處理的概念179
7.2多模態信號處理模型181
7.2.1線性回歸182
7.2.2隨機森林183
7.2.3支持向量機184
7.2.4稀疏表示185
7.2.5卷積神經網絡186
7.2.6Transformer模型191
7.2.7多模態大模型196
7.3多模態信號處理技術199
7.3.1多模態融合199
7.3.2多模態增強201
7.3.3多模態識別202
7.3.4多模態轉換204
7.4多模態信號處理技術的應用領域205
第8章在多模態圖像處理中的應用207
8.1多模態圖像概述207
8.1.1多模態圖像成像207
8.1.2圖像基本要素210
8.1.3圖像處理系統的基本組成214
8.2圖像的基本處理216
8.2.1圖像濾波216
8.2.2圖像增強219
8.2.3圖像恢復221
8.2.4圖像分割222
8.3多模態醫學圖像的應用226
8.3.1醫學圖像配準227
8.3.2醫學圖像分割230
8.3.3醫學圖像診斷232
第9章語音信號處理、識別與多模態融合應用235
9.1語音信號采集與預處理235
9.1.1語音信號采集236
9.1.2語音信號預處理236
9.2短時語音信號的時域與頻域特征分析239
9.2.1時域特征分析239
9.2.2頻域特征分析241
9.3語音識別241
9.3.1語音信號端點檢測241
9.3.2基于DTW的語音識別242
9.3.3基于深度學習的語音識別246
9.4基于多模態融合的語音分離249
9.4.1純語音分離原理249
9.4.2多模態語音分離252
第10章在高速鐵路軌道檢測中的應用256
10.1高鐵鋼軌磨耗的典型檢測方法256
10.1.1斷面輪廓檢測257
10.1.2鋼軌波磨檢測259
10.2傅里葉變換理論在弦測法中的應用261
10.2.1兩點弦測法261
10.2.2三點弦測法262
10.3鋼軌表面缺陷與機器視覺識別方法265
10.4多模態融合的鋼軌表面磨耗檢測266
第11章融合腦電信號的處理及應用270
11.1腦電信號概述270
11.1.1腦電信號的頻域特
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