无线传感器网络信号处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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方俊，李少谦 著

图书标签:

• 无线传感器网络
• 信号处理
• 传感器网络
• 无线通信
• 数据分析
• 算法
• 通信原理
• 嵌入式系统
• 物联网
• 低功耗设计

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118107111

版次：1

商品编码：12021165

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

编辑推荐

无线通信前沿技术丛书

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内容简介

　　《无线传感器网络信号处理》从信号处理角度来阐述传感器网络的检测、估计问题，特别是分布式的信号处理和通信算法。旨在系统讨论无线传感器网络信号处理理论，为无线传感器网络低功耗信号处理提供了理论基础和方法，因此要求读者具有一定的统计信号处理基础知识背景。全书分为七个部分：分布式检测、无融合中心的分布式检测、估计理论基础、1bit量化、分布式降维估计、分布式一致估计和定位技术，着重于讨论传感器网络分布式信号处理问题。

目录

第1章 概述
1.1 无线传感器网络的特点
1.1.1 无线传感器网络的检测
1.1.2 无线传感器网络的估计
1.1.3 无线传感器网络的定位
1.2 无线传感器网络的应用
1.2.1 大鸭岛实验
1.2.2 狙击手侦测系统
1.2.3 冰川监测
1.2.4 俄勒冈州葡萄园
1.3 无线传感器网络的主要挑战
1.4 本书章节安排
参考文献
第2章 无线传感器网络的分布式检测
2.1 二元假设检验理论
2.1.1 纽曼—皮尔逊准则
2.1.2 贝叶斯准则
2.2 分布式信号检测局部优化
2.2.1 两个传感器的局部优随机信号检测
2.2.2 窄带信号
2.3 非参数分布式检测
2.4 CFAR分布式检测
2.4.1 分布式单元平均恒虚警率（CA—CFAR）检测
2.4.2 分布式有序统计量恒虚警率（OS—CFAR）检测
2.4.3 分布式CFAR检测应用举例
2.5 鲁棒性分布式检测
2.6 分布式序贯检测
2.6.1 集中式序贯检测
2.6.2 融合中心的分布式序贯检测
2.6.3 快速分布式检测
参考文献
窘3章 无融合中心的分布式检测
3.1 分布式检测与网络拓扑设计
3.1.1 分布式贝叶斯检测
3.1.2 全局优检测性能
3.1.3 拓扑优化
3.2 分布式置信传播检测
3.2.1 MAP检测基础
3.2.2 置信传播
3.2.3 一致收敛性
3.2.4 特殊拓扑
3.2.5 修正的BP算法
3.3 连续一致性检测
3.3.1 集中式检测
3.3.2 分布式检测
3.3.3 渐进优检测
3.3.4 实验结果
3.4 扩散式检测
3.4.1 信号模型
3.4.2 集中式检测
3.4.3 分布式检测
3.4.4 分布式RLS与LMS估计
3.4.5 分布式RLS与LMS检测
参考文献
第4章 传感器网络估计理论基础
4.1 估计理论基础
4.1.1 点估计
4.1.2 无偏估计量、小方差估计量
4.1.3 大似然估计量（MLE）
4.1.4 充分性
4.2 估计量的评优准则
4.2.1 无偏性
4.2.2 有效性
4.2.3 一致性
4.3 无线传感器网络的估计
4.3.1 无中心节点的观测和估计
4.3.2 在高斯噪声下的分布式极大似然估计
4.3.3 在稀疏性约束下的分布式回归小平方估计
4.3.4 在空间相关的观测下的分布式的参数估计
参考文献
第5章 分布式估计与1bit量化
5.1 带限无线传感器网络的通用分布式估计
5.1.1 已知噪声分布的分布式估计器设计
5.1.2 未知噪声分布的分布式估计器
5.2 带限信号的自适应分布式估计
5.2.1 固定量化的分布式估计
5.2.2 自适应分布式估计
5.2.3 能量检测与估计中的自适应量化方案
5.2.4 基于GLRT检测器的融合中心
5.3 非均匀感知环境下的分布式估计
5.4 基于超平面向量量化的分布式估计
参考文献
第6章 分布式降维估计
6.1 分布式降维估计概述与佳线性无偏估计方法
6.2 理想信道条件下的分布式降维估计
6.2.1 问题描述
6.2.2 优压缩矩阵设计
6.3 非理想信道条件下的分布式降维估计
6.3.1 降维维度已知情况
6.3.2 降维估计与降维维度优化
参考文献
第7章 分布式一致估计
7.1 介绍
7.2 基本原理
7.2.1 平均一致性更新
7.2.2 收敛率
7.2.3 拉普拉斯矩阵
7.3 常见一致性算法
7.3.1 快速线性迭代一致性估计
7.3.2 小均方差一致性估计SLEM
7.4 优化后的分布式一致性算法
7.4.1 多项式滤波器运用于分布式一致性算法
7.4.2 时序平均分布式一致性估计
7.4.3 考虑连接中断和信道噪声的分布式一致性估计
参考文献
第8章 无线传感器网络中的定位算法
8.1 定位算法简介
8.2 基于能量的定位算法
8.2.1 大似然估计源定位算法
8.2.2 基于凸集投影的源定位算法
8.3 其他定位算法
8.3.1 基于距离的定位算法
8.3.2 非基于测距的定位算法
8.4 高效无线定位算法
8.4.1 基于量化数据的无线传感器网络的源定位算法
8.4.2 基于二值量化数据的无线传感器网络的源定位算法
参考文献

《信号的律动：探寻声音、图像与数据的奥秘》 一、 穿越时空的低语：声音的感知与解析 本书将带领读者走进奇妙的声音世界，揭示声音是如何从物理振动转化为我们能够理解的感知。我们将从声音的本质——波的形态出发，深入探讨其频率、振幅、相位等基本属性，并理解这些属性如何赋予声音不同的音高、响度与音色。 在声音的捕获环节，我们会详细解析麦克风的工作原理，从动圈式到电容式，再到MEMS传感器，深入理解它们如何将空气的微小波动转化为电信号。随后，我们将聚焦于声音信号的数字化过程，讲解采样率、量化位数等关键参数对数字声音保真度的影响。 理解了数字声音的形成，我们便能进入信号处理的核心。本书将系统介绍傅里叶变换（FT）、离散傅里叶变换（DFT）及其高效算法——快速傅里叶变换（FFT）在声音分析中的强大应用。读者将学会如何通过频谱分析，揭示声音的频率成分，识别乐器、人声的独特性，甚至探测微弱的背景噪声。 除了频谱分析，我们还将探讨时域与频域的互补性。短时傅里叶变换（STFT）将帮助我们理解声音信号随时间的变化，从而实现对语音的声学特征提取，例如共振峰、基频等，为语音识别、声纹鉴定等应用打下坚实基础。 对声音信号的处理远不止于此。我们将深入研究各种滤波技术，从简单的低通、高通、带通滤波器，到更复杂的陷波滤波器、梳状滤波器，理解它们如何用于噪声抑制、频率均衡以及特定声音成分的增强。读者将掌握如何根据应用场景选择合适的滤波器，并理解其设计原理。 回声消除、混响去除等高级音频处理技术也将是本书的重要组成部分。我们将解析这些问题的根源，并介绍常用的算法，例如自适应滤波算法，帮助读者理解如何在复杂的声学环境中分离目标信号。 此外，本书还会涉及音频编码与压缩技术，例如脉冲编码调制（PCM）、线性预测编码（LPC）、感知线性预测（PLP）等，以及MP3、AAC等音频格式背后的编码思想，让读者了解声音数据如何在保证一定听觉质量的前提下，实现高效存储与传输。 二、 光影的对话：图像的捕捉、还原与理解 步入视觉的殿堂，本书将揭示我们所见的光影世界是如何被转化为计算机能够理解的数字信息，以及如何对其进行精细的加工与解读。 图像的获取是起点。我们将详细介绍数码相机的成像原理，从CCD到CMOS传感器，深入理解像素如何捕捉光子，以及感光元件的尺寸、像素密度等对图像质量的影响。色彩的形成也将被深入剖析，讲解RGB、CMOS等色彩模型，以及它们如何在传感器上被还原。 数字图像的表示形式及其基础处理是下一站。本书将详细介绍像素、灰度值、颜色深度等概念，并着重讲解图像的二维表示。点运算，如亮度调整、对比度增强、颜色空间转换（如RGB到HSV/HSL），将帮助读者理解如何对图像进行基础的色彩和明暗度调整。 噪声是图像处理中不可避免的挑战。我们将系统介绍各种图像噪声的类型，如高斯噪声、椒盐噪声等，并深入讲解各类降噪滤波器的原理与应用，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波，以及更复杂的非局部均值（NL-means）滤波和双边滤波，帮助读者在去除噪声的同时，尽量保留图像的细节。 图像的锐化是提升细节表现力的关键。本书将介绍梯度算子（Sobel, Prewitt, Roberts）以及拉普拉斯算子等边缘检测算子，理解它们如何勾勒出图像的轮廓。拉普拉斯算子及其变种，如LoG（Laplacian of Gaussian）滤波器，在斑点检测中的应用也将被详细阐述。 形态学处理为图像分析提供了强大的工具。我们将讲解腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学操作，并理解它们在去除小噪声、连接断裂的物体、填充小的空洞等方面的作用。这些操作是物体识别、分割等高级任务的基础。 在图像分割方面，本书将介绍多种经典方法。阈值分割，包括全局阈值和自适应阈值，将帮助读者理解如何根据像素值将图像划分为不同的区域。区域生长法、Watershed算法等将揭示如何基于像素的相似性或邻近性进行区域的合并与划分。 图像的特征提取是理解图像内容的重要一步。我们将介绍SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF（Speeded Up Robust Features）等尺度不变特征提取算法，理解它们如何识别图像中的关键点及其描述符，为图像匹配、目标识别奠定基础。HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征及其在行人检测中的应用也将是重点。 本书还将涉及图像复原技术，包括去模糊（deblurring）以及深度估计（depth estimation）的原理，为理解更复杂的计算机视觉应用打下基础。 三、 数据的脉搏：统计推断与模式识别的智能 超越声音与图像的感知，本书将深入数据领域，探索如何从海量信息中提炼出有价值的规律，并做出智能的判断。 统计推断是理解数据驱动决策的基石。我们将从描述性统计开始，讲解均值、方差、标准差、中位数等基本统计量，理解它们如何概括数据的分布特征。随后，我们将进入推断性统计的领域，介绍概率分布（如正态分布、二项分布、泊松分布），以及假设检验、置信区间的概念，帮助读者理解如何根据样本数据对总体进行推断。 回归分析是建立变量之间关系的重要工具。本书将详细讲解线性回归模型，包括简单线性回归和多元线性回归，理解模型的构建、参数估计以及模型的评估。非线性回归模型及其在复杂数据建模中的应用也将被提及。 分类问题是模式识别的核心任务之一。我们将系统介绍多种经典的分类算法。逻辑回归（Logistic Regression）将作为入门，帮助读者理解如何处理二分类问题。支持向量机（SVM）及其核技巧将揭示如何构建高效的分类边界。决策树（Decision Tree）及其集成方法（如随机森林、梯度提升树）将展现如何通过一系列规则进行分类，并具备强大的泛化能力。 聚类分析是无监督学习的重要分支。我们将介绍K-means、层次聚类等算法，理解如何将相似的数据点分组，从而发现数据中的潜在结构。DBSCAN等基于密度的聚类方法也将被讲解。 对于序列数据的处理，本书将介绍马尔可夫模型（Markov Models）及其在语音识别、自然语言处理等领域的应用。隐马尔可夫模型（HMM）将是重点，理解其在序列对齐、语音信号建模等方面的作用。 特征选择与降维是应对高维数据挑战的关键。我们将介绍主成分分析（PCA）等线性降维技术，理解如何提取数据中最具代表性的维度。互信息、卡方检验等特征选择方法将帮助读者理解如何筛选出对预测任务最有用的特征。 此外，本书还将触及一些更前沿的统计与机器学习概念，例如贝叶斯定理及其在概率模型中的应用，以及交叉验证（Cross-validation）等模型评估技术，帮助读者更全面地理解数据的内在规律，并构建出更具鲁棒性的智能系统。 《信号的律动：探寻声音、图像与数据的奥秘》是一本面向广大学子、研究人员以及对信号处理、数据分析和模式识别充满好奇的读者的综合性读物。本书力求在理论深度和实践应用之间取得平衡，通过深入浅出的讲解和丰富的实例，帮助读者构建扎实的知识体系，掌握解决实际问题的能力，从而在瞬息万变的科技浪潮中，洞察信号的律动，解锁数据的智能，开启无限可能。

评分☆☆☆☆☆

（评价五） 我对现代科技的发展一直保持着浓厚的兴趣，尤其是那些能够改变我们生活方式的新兴技术。当听说无线传感器网络（WSN）在智慧城市、智能家居和工业自动化等领域有着广泛的应用前景时，我便迫不及待地想深入了解。我以为这本书会侧重于WSN的应用场景，会描绘出各种令人兴奋的未来生活图景，或者会详细介绍如何设计和部署一个WSN系统。所以，当我打开这本书，看到它大量篇幅都在讨论“信号处理”时，我感到有些意外。我原本的预期是能够了解到更多的“是什么”和“怎么用”，但这本书却深入探讨了“为什么”和“如何做到”。书中关于“鲁棒信号估计”和“低复杂度信号解码”的章节，让我对WSN中的数据采集和传输过程有了更深刻的理解。它揭示了在实际环境中，信号传输会面临的各种挑战，以及如何通过精妙的信号处理算法来克服这些困难。特别是书中对不同算法在能耗、计算复杂度和精度方面的权衡分析，让我认识到信号处理在WSN设计中的重要性。这本书不仅拓宽了我的知识面，更重要的是，它让我对WSN的底层技术有了更深刻的认识，也让我对未来传感器网络的进一步发展充满了好奇。

评分☆☆☆☆☆

（评价三） 作为一名计算机科学的学生，我一直致力于拓宽自己的知识边界，希望能够掌握一些跨学科的技能。在学习了基础的网络通信和数据结构后，我开始将目光投向那些与实际应用紧密结合的领域。朋友推荐了这本书，我以为它会更多地关注WSN的应用层面，比如如何设计一个智能安防系统，或者如何构建一个智能交通网络。然而，这本书的内容远远超出了我的预料，它将我带入了一个全新的世界——信号处理。我原以为信号处理是通信工程或电子工程的专属领域，但这本书巧妙地将它与WSN巧妙地结合起来，让我看到了其中的无限可能。书中的一些章节，例如“基于压缩传感的低开销数据采集”和“分布式信号检测与估计”，让我对如何在资源受限的WSN环境中高效地处理数据有了全新的认识。我特别欣赏书中对不同算法的理论分析和仿真结果的展示，这让我在理论学习的同时，也能直观地感受到这些算法的实际效果。这本书帮助我理解了，为什么我们能够从各种看似杂乱的传感器数据中提取出有用的信息，以及如何通过精密的信号处理技术来提升WSN的整体性能。这是一次非常有价值的学习经历。

评分☆☆☆☆☆

（评价四） 我原本对无线传感器网络（WSN）的概念非常感兴趣，觉得它在物联网的未来扮演着至关重要的角色。我一直想象着，这本书会详细介绍如何构建一个复杂的WSN系统，如何选择合适的传感器，如何进行网络拓扑的设计，以及如何实现高效的数据传输。所以，当我拿到这本书时，我怀揣着一份期待，希望能从中学习到一些关于WSN整体架构和实现方法的知识。但是，这本书的内容却给了我一个意想不到的“惊喜”。它没有过多地探讨WSN的宏观构建，而是将重点放在了“信号处理”这个我之前并不熟悉的领域。一开始，我有些困惑，但随着阅读的深入，我逐渐被书中精彩的分析所吸引。它详细地介绍了如何从传感器采集到的原始信号中提取有用的信息，如何在存在噪声和干扰的情况下保持信号的完整性。书中关于“协作信号处理”和“分布式感知”的章节尤其令我印象深刻，它展示了如何通过节点之间的协同工作，来提升WSN的整体性能和鲁棒性。这本书让我意识到，信号处理是WSN能够实现其强大功能的底层支撑，没有先进的信号处理技术，WSN的优势将大打折扣。

评分☆☆☆☆☆

（评价二） 坦白说，我选择这本书的初衷，是希望能对那些日常生活中随处可见的智能设备背后的原理有一个更宏观的认识。我常常在想，那些小小的传感器是如何能够收集到如此丰富的信息，又是如何将这些信息传递出去的。所以，我满心期待着能从这本书中读到一些关于传感器技术、网络协议、数据传输的精彩介绍。然而，当我深入阅读后，我发现它的重点完全放在了“信号处理”这个我之前几乎没有涉足过的领域。一开始，我确实有些担心自己能否跟上，毕竟涉及大量的数学公式和算法。但是，作者的写作风格非常独特，他并没有直接抛出艰深的理论，而是通过大量的类比和形象的说明，将复杂的概念解释得生动有趣。比如，在讲解“信道估计”时，他用“在嘈杂的环境中分辨出朋友的声音”来比喻，让我立刻就抓住了问题的本质。书中的一些章节，比如关于“能量收集与信号传输的协同优化”，就让我大开眼界。它详细阐述了如何在保证数据可靠传输的同时，最大限度地利用环境中的能量，这对于那些需要长期部署、难以供电的传感器节点来说，简直是革命性的技术。这本书让我意识到，信号处理是WSN能否真正发挥其潜力的关键，没有强大的信号处理能力，再多的传感器也只是摆设。

评分☆☆☆☆☆

（评价一） 这本书的内容实在太令人惊喜了！我一直对现代通信技术的发展充满好奇，尤其是在物联网（IoT）和智能家居的浪潮下，无线传感器网络（WSN）的地位愈发重要。我原本以为这本书会聚焦于WSN的构建、节点部署或者能源管理这些更基础的层面，但没想到它深入到了信号处理这个更核心、也更具挑战性的领域。当我翻开目录，看到“低功耗信号采集”、“多普勒效应在目标检测中的应用”、“节点间协同信号融合”这类章节时，我简直兴奋不已。这本书不仅仅是理论的堆砌，它还大量引用了最新的研究成果和实际案例，让我看到了WSN信号处理在环境监测、工业自动化、医疗健康等领域的真实应用场景。比如，关于如何从极其微弱的信号中提取有效信息，书中提供了多种滤波算法和降噪技术，并且对它们的优缺点进行了细致的比较，这对于我理解如何在复杂的无线环境中可靠地获取数据非常有帮助。此外，它还探讨了如何利用先进的机器学习和深度学习技术来优化信号处理过程，例如如何实现更精准的目标识别和异常检测，这些内容让我对WSN的未来充满了期待。总而言之，这是一本内容丰富、深度十足的专业书籍，它不仅满足了我对WSN信号处理的求知欲，还为我打开了新的研究思路。