智能信號處理 李濰 9787576611519 【台灣高等教育出版社】

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書名:智能信號處理
ISBN:9787576611519
出版社:東南大學
著編譯者:李濰
頁數:158
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1675004
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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慧技術相結合,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、人工智慧基礎、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、人工智慧等專業的教材,亦可提供給有需求的教師與科研人員參考。

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 頻域與時域的聯繫
2 3 2 時頻域分析法
2 3 3 相關應用
習題
第3章 人工智慧基礎
3 1 特徵工程
3 1 1 引言
3 1 2 定義及原理
3 1 3 數據預處理
3 1 4 特徵構建
3 1 5 特徵提取
3 1 6 特徵選擇
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
4 1 3 常見的理論方法
4 1 4 向量數據信號去噪優缺點
4 1 5 相關應用
4 2 一維信號向量數據特徵表示
4 2 1 引言
4 2 2 定義
4 2 3 常見的理論方法
4 2 4 向量數據特徵顯示優缺點
習題
第5章 二維信號智能處理
5 1 二維信號矩陣數據去噪
5 1 1 簡介
5 1 2 定義
5 1 3 常見的理論方法
5 1 4 矩陣數據去噪優缺點
5 1 5 相關應用
5 2 二維信號矩陣數據特徵表示
5 2 1 簡介
5 2 2 定義
5 2 3 常見的理論方法
5 2 4 矩陣數據特徵顯示優缺點
5 2 5 相關應用
5 3 矩陣數據模式分類
5 3 1 簡介
5 3 2 定義
5 3 3 理論方法
5 3 4 矩陣數據模式分類優缺點
5 3 5 相關應用
習題
第6章 三維(張量)信號智能處理
6 1 三維(張量)數據信號去噪
6 1 1 簡介
6 1 2 定義
6 1 3 常見的理論方法
6 1 4 相關應用
6 2 三維(張量)數據特徵顯示
6 2 1 簡介
6 2 2 定義
6 2 3 常見的理論方法
6 2 4 張量數據特徵顯示優缺點
6 2 5 相關應用
6 3 張量數據模式分類
6 3 1 簡介
6 3 2 定義
6 3 3 常見的理論方法
6 3 4 張量數據模式分類優缺點
6 3 5 相關應用
習題
第7章 智能信號處理應用
7 1 智能機器人感知技術應用
7 1 1 背景介紹
7 1 2 關鍵技術
7 1 3 應用實例
7 1 4 發展前景
7 2 智能室內外定位技術應用
7 2 1 背景介紹
7 2 2 簡介
7 2 3 關鍵技術
7 2 4 應用實例
7 2 5 發展前景
7 3 智能農業物聯網技術應用
7 3 1 簡介
7 3 2 關鍵技術
7 3 3 應用實例
7 3 4 發展前景
7 4 智能數字城市技術應用
7 4 1 背景介紹
7 4 2 關鍵技術
7 4 3 應用實例
7 4 4 發展前景
7 5 智能醫療康復技術應用
7 5 1 引言
7 5 2 醫學信號
7 5 3 醫學信號及醫學信號處理應用
習題
參考文獻
後記
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