深度學習與波束形成-理論,方法與實踐 郭業才 9787560669366 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：西安電子科技大學
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202312*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：深度學習與波束形成-理論,方法與實踐 ISBN：9787560669366 出版社：西安電子科技大學 著編譯者：郭業才 頁數：302 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1630082 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書系統闡述了智能演算法在波束形成設計、波達方向估計與聲源定位中的應用。全書分三篇，共11章，主要涉及仿人智能演算法、仿生物進化智能演算法、群體智能優化演算法和深度學習等的原理、方法及實現框架，寬頻波束形成、穩健自適應波束形成、混響背景下波束形成的設計原理與方法，以及寬頻信號波達方向估計與近場聲源定位演算法，也給出了智能演算法在波束形成器設計、波達方向估計和聲源定位中的應用實例。 本書內容涉及較廣，在內容組織上力求系統、科學、合理，特別注重邏輯性，介紹由淺入深，便於自學。本書可作為人工智慧、信號處理等相關學科專業的本科生、研究生和教師的參考書，也可作為相關知識領域的科學研究與工程技術人員的參考書。目錄 第一篇 智能演算法篇第1章 仿人智能演算法 1 1 模糊聚類與模糊邏輯 1 1 1 模糊集合 1 1 2 模糊聚類 1 1 3 模糊邏輯 1 2 神經網路 1 2 1 多層感知器 1 2 2 RBF神經網路 1 2 3 BP神經網路 1 2 4 LVQ神經網路 第2章 仿生物進化智能演算法 2 1 遺傳演算法 2 1 1 標準遺傳演算法 2 1 2 自適應遺傳演算法 2 2 DNA計算與DNA遺傳演算法 2 2 1 DNA計算 2 2 2 DNA遺傳演算法 2 3 RNA計算與RNA遺傳演算法 2 3 1 RNA計算 2 3 2 RNA遺傳演算法 第3章 群體智能優化演算法 3 1 粒子群優化演算法 3 1 1 粒子群優化演算法基本原理 3 1 2 粒子群優化演算法參數分析 3 1 3 免疫克隆粒子群優化演算法 3 1 4 量子粒子群優化演算法 3 2 人工魚群演算法 3 2 1 標準人工魚群演算法 3 2 2 模擬退火人工魚群演算法 3 2 3 混沌人工魚群優化演算法 3 2 4 免疫人工魚群優化演算法 3 2 5 DNA遺傳人工魚群演算法 3 2 6 DNA遺傳混沌人工魚群演算法 3 3 人工蜂群演算法 3 3 1 基於蜜蜂采蜜機制的蜂群演算法 3 3 2 混沌人工蜂群優化演算法 第4章 深度學習 4 1 卷積神經網路 4 1 1 基本概念 4 1 2 各層功能與操作 4 1 3 卷積連接 4 1 4 卷積神經網路訓練 4 2 深度玻爾茲曼機 4 2 1 玻爾茲曼機 4 2 2 玻爾茲曼機學習演算法 4 2 3 玻爾茲曼機的運行步驟 4 2 4 受限玻爾茲曼機及稀疏受限玻爾茲曼機 4 3 循環遞歸神經網路 4 3 1 循環神經網路 4 3 2 長短期記憶神經網路 第二篇 感測器陣列信號處理篇 第5章 基於麥克風陣列的寬頻波束形成 5 1 寬頻波束形成基礎理論 5 1 1 波動方程及求解 5 1 2 窄帶信號模型 5 1 3 寬頻波束形成方法 5 1 4 寬頻信號模型 5 1 5 波束形成 5 2 經典的波束形成方法 5 2 1 經典的窄帶波束形成方法 5 2 2 經典的寬頻波束形成方法 第6章 穩健自適應波束形成 6 1 穩健自適應加權約束最小二乘頻率不變波束形成 6 1 1 約束最小二乘頻率不變波束形成 6 1 2 穩健約束最小二乘頻率不變波束形成 6 1 3 穩健自適應加權約束最小二乘頻率不變波束形成 6 2 穩健自適應近場寬頻波束形成 6 2 1 穩健自適應加權凸優化近場寬頻波束形成 6 2 2 近場線性約束最小方差的穩健頻率不變波束形成 第7章 混響環境下麥克風陣列波束形成 7 1 混響環境下的信號模型與語言信號預處理 7 1 1 混響環境下的信號模型 7 1 2 語音信號預處理 7 2 基於線性約束最小方差的維納濾波波束形成演算法 7 2 1 基於線性約束最小方差的維納前置濾波波束形成演算法 7 2 2 基於線性約束最小方差的維納後置濾波波束形成演算法 7 3 混響環境下線性約束最小方差維納濾波波束形成演算法 7 4 模擬實驗與結果分析 第8章 麥克風陣列波達方向估計與聲源定位 8 1 常規DOA估計 8 1 1 多重信號分類演算法 8 1 2 廣義互相關時延估計演算法 8 1 3 基於相位加權的可控響應功率演算法 8 2 基於稀疏貝葉斯在未知雜訊場的欠定寬頻信號DOA估計 8 2 1 互質陣列的寬頻信號模型 8 2 2 離網稀疏貝葉斯學習方法 8 2 3 性能評價指標 8 2 4 模擬實驗與結果分析 8 3 基於支持向量機可控功率響應的MUSIC-DOA估計 8 3 1 支持向量機（SVM） 8 3 2 基於可控功率響應的聲源定位演算法 8 3 3 基於可控功率響應的MUSIC歸一化演算法 8 3 4 基於支持向量機可控功率響應的MUSIC-DOA估計演算法 8 3 5 模擬實驗與結果分析 8 4 基於圓形集成互功率譜的麥克風陣列聲源定位 8 4 1 常規互功率譜相位聲源定位演算法 8 4 2 基於圓形集成互功率譜的麥克風陣列聲源定位演算法 8 4 3 模擬實驗與結果分析 8 5 基於一致聚焦變換最小二乘法的麥克風陣列雙聲源定位 8 5 1 多聲源定位演算法 8 5 2 基於一致聚焦變換最小二乘法的雙聲源定位演算法 8 5 3 模擬實驗與結果分析 8 6 基於自適應多通道雙L型麥克風陣列聲源定位 8 6 1 自適應特徵值分解法 8 6 2 基於自適應多通道的時延估計演算法及其改進 8 6 3 雙L型麥克風陣列幾何定位演算法 8 6 4 模擬實驗與結果分析 第三篇 實踐篇 第9章 基於智能演算法的波束形成 9 1 基於遺傳演算法的延遲疊加麥克風陣列優化 9 1 1 延遲疊加波束形成 9 1 2 遺傳演算法 9 1 3 模擬實驗與結果分析 9 2 基於粒子群優化 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
