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

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 无线传感器网络
• 信号处理
• 通信
• 传感器网络
• 无线通信
• 低功耗
• 数据传输
• 网络协议
• 嵌入式系统
• 物联网

店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 西安交通大学出版社

ISBN：9787560561240

商品编码：29705879387

包装：平装

出版时间：2015-12-01

基本信息

书名:无线传感器网络 信号处理与通信

：69.00元

售价：46.9元,便宜22.1元,折扣67

作者: 阿南萨拉姆·斯瓦米,赵青,洪乐文 ；任

出版社：西安交通大学出版社

出版日期：2015-12-01

ISBN：9787560561240

字数：

页码：381

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

一个无线传感器网络使用大量自治的设备通过一个无线网络来协作检测物理或环境条件。自它作为战场监察这一军事用途开始，这一技术的实际使用已经扩展至包括环境监测、自然灾害预测和救援、健康监测和火灾检测在内的一系列民用领域。技术的进步连同降低的成本使得无线传感器网络将会对21世纪的生活产生重要影响。n
　　无线传感器网络的设计要求考虑多个学科，如分布式信号处理、通信和跨层设计。《无线传感器网络 信号处理与通信》致力于无线传感器网络的理论方面，并从信号处理和通信的角度为读者提供大规模网络设计的知识。《无线传感器网络 信号处理与通信》还阐述了现有的设计理论和技水，并重点强调了大规模传感器网络的基础特性。其特色在于：从一个全新的角度走进无线传感器网络——分布式信号处理、通信算法和新颖的跨层设计范例。将思想和说明从经典理论应用至无线传感器网络的新型领域。给出了用于特定应用无线传感器网络设计所使用的重要的分析工具。n
　　《无线传感器网络 信号处理与通信》适合信号处理和通信领域的研究者与从业人员阅读，以使他们能够将经典理论应用到网络设计中。《无线传感器网络 信号处理与通信》还有助于高年级本科生和研究生确定研究方向，并为读者提供了丰富的参考文献用于进一步的阅读和研究。

目录

作者介绍

文摘

序言

《人工智能的黎明：从感知到认知的飞跃》 内容简介 这是一部深入探索人工智能领域前沿发展的著作，它并非局限于某个单一技术分支，而是以一种宏大而系统的视角，勾勒出人工智能从“感知”迈向“认知”的壮丽图景。本书旨在为读者呈现一个全面、深刻且富含洞见的AI世界，揭示其核心驱动力、关键技术突破、以及即将重塑人类社会与文明的深刻变革。 第一部分：人工智能的基石——从海量数据到智能感知 在本部分，我们将追溯人工智能发展的源动力——数据。从早期基于规则的专家系统，到如今深度学习驱动下的感知智能，我们详细阐述了数据在AI发展中所扮演的关键角色。 大数据时代的崛起与挑战： 分析了大数据产生的背景、规模以及其对传统计算范式的颠覆。我们将探讨海量数据如何为AI模型提供训练的“养分”，以及如何有效地存储、管理和处理这些庞杂的数据集，包括分布式存储、云计算、数据清洗与预处理等关键技术。 机器学习的演进与核心算法： 详细梳理了监督学习、无监督学习、半监督学习以及强化学习的发展脉络。我们将深入剖析支撑这些学习范式下各类经典算法的数学原理和实现机制，例如支持向量机（SVM）、决策树、集成学习（如随机森林、梯度提升），以及贝叶斯网络等。对于深度学习，我们将着重介绍卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及Transformer等模型，并阐述它们在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的卓越表现。 感知智能的突破与应用： 重点聚焦于AI在模拟人类感知能力方面的成就。 计算机视觉： 详述了图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、姿态估计等技术。我们将剖析CNN在特征提取上的优势，介绍数据增强、迁移学习等提升模型泛化能力的技术，并探讨其在安防监控、自动驾驶、医疗影像分析、智能零售等领域的实际应用案例。 语音与自然语言处理： 深入探讨了语音识别（ASR）、语音合成（TTS）以及自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）的核心技术。我们将解析声学模型、语言模型，介绍词向量、注意力机制等技术在提升语义理解精度上的作用，并展示其在智能助手、机器翻译、文本摘要、情感分析等方面的广泛应用。 其他感知模态： 提及了触觉、嗅觉等其他传感器的AI化探索，以及多模态融合技术，即如何将不同来源的感知信息进行整合，以获得更丰富、更准确的认知。 第二部分：人工智能的升华——迈向认知智能的新纪元 如果说感知智能是将信息“输入”大脑，那么认知智能则是在此基础上进行“思考”、“推理”和“创造”，实现更深层次的智能。本部分将深入探讨AI向认知能力迈进的关键技术和前沿探索。 知识图谱与符号推理： 介绍了知识图谱作为结构化知识表示的强大能力，以及如何通过本体论、实体链接、关系抽取等技术构建和管理知识图谱。我们将讨论基于知识图谱的推理技术，包括逻辑推理、概率推理，以及如何将符号知识与统计模型相结合，实现更鲁棒的推理能力。这部分将揭示AI如何从“数据驱动”转向“知识驱动”。 复杂决策与规划： 深入研究AI在复杂环境下的决策制定和规划能力。 强化学习的深度探索： 详细讲解了马尔科夫决策过程（MDP）、Q-learning、深度Q网络（DQN）、策略梯度方法（如REINFORCE, A2C, A3C, PPO）以及Actor-Critic架构。我们将剖析其在游戏AI（如AlphaGo）、机器人控制、资源调度、自动交易等领域的成功案例，并探讨如何解决探索与利用的平衡、奖励函数设计等挑战。 规划与搜索算法： 介绍了经典搜索算法（如A搜索）在状态空间探索中的应用，以及更高级的规划技术，如分层任务网络（HTN）、基于模型和无模型的规划方法。我们将展示AI如何自主规划一系列行动以达成目标，例如在机器人导航、物流配送、项目管理等场景。 常识推理与因果推断： 探讨AI如何获取和运用常识，以及理解事物之间的因果关系。 常识的获取与表达： 研究了通过众包、自然语言文本挖掘、甚至是模拟现实世界交互来赋予AI常识的多种途径。我们将讨论常识知识库的构建，以及如何将常识融入到AI的推理过程中。 因果推断的挑战与进展： 详细介绍了因果模型、因果发现算法（如PC算法、Granger因果关系）、以及反事实推理。我们将阐述理解因果关系对于AI进行更深层次理解、预测干预效果以及进行合理决策的重要性，并探讨其在科学研究、政策制定、医疗诊断等领域的潜在影响。 具身智能与具身认知： 关注AI与物理世界的交互，即AI如何通过身体（机器人）在现实环境中进行感知、学习、决策和行动。我们将探讨机器人学、传感器融合、运动规划、操作控制等技术，以及“具身认知”这一前沿概念，即认为智能的产生离不开身体的体验与互动。 元学习与迁移学习的融合： 探讨AI如何“学会学习”，即通过少量数据快速适应新任务，以及如何将已学知识迁移到相关或不相关的任务中。我们将介绍元学习的各种范式（如模型无关的元学习MAML、基于度量的元学习）、度量学习、以及迁移学习的策略（如特征提取、微调）。这部分展示了AI泛化能力的进一步提升。 第三部分：人工智能的未来图景——机遇、挑战与伦理边界 在深入剖析了AI的技术内核之后，本书的第三部分将视角转向AI的未来发展趋势、潜在机遇以及我们必须审慎面对的挑战。 通用人工智能（AGI）的探索： 探讨了AGI的定义、实现路径以及当前面临的巨大技术鸿沟。我们将分析现有AI的局限性，并展望AGI可能带来的颠覆性变革，同时审慎评估实现AGI所需突破的关键瓶颈。 AI与人类社会的深度融合： 详细阐述了AI在各个行业领域的渗透与重塑。 医疗健康： AI在疾病诊断、药物研发、个性化治疗、智能手术机器人等方面的应用。 教育： 个性化学习、智能辅导、教育资源优化等。 金融： 智能投顾、风险评估、反欺诈等。 交通： 自动驾驶、智能交通管理、物流优化等。 科学研究： 加速新材料发现、蛋白质折叠预测、天体物理学研究等。 创意产业： AI辅助艺术创作、音乐生成、文学创作等。 AI的伦理、安全与治理： 这是一个至关重要的章节，我们将系统地探讨AI发展所伴随的伦理困境与社会挑战。 偏见与公平性： 分析AI模型中数据偏见、算法偏见如何导致歧视性结果，并探讨如何构建公平、无偏的AI系统。 隐私保护： 讨论AI应用中个人数据收集、使用所带来的隐私泄露风险，以及差分隐私、联邦学习等隐私保护技术。 可解释性与透明度（XAI）： 阐述理解AI决策过程的重要性，探讨可解释AI技术，以及如何增强AI系统的透明度，建立信任。 安全性与鲁棒性： 分析AI系统面临的对抗性攻击、模型脆弱性等安全威胁，以及提升AI系统鲁棒性的方法。 失业与经济转型： 评估AI自动化对就业市场的影响，探讨劳动力的再培训与社会保障体系的调整。 AI的责任与法律框架： 探讨当AI系统造成损害时，责任应如何界定，以及现有法律体系如何适应AI时代。 AI治理与国际合作： 呼吁建立有效的AI治理框架，促进国际间的合作与协调，共同应对AI带来的全球性挑战。 人类与AI的共生关系： 展望AI并非取代人类，而是成为人类强大的助手和伙伴。我们将讨论如何发挥人类的创造力、同理心和批判性思维，与AI协同工作，共同创造一个更美好的未来。 结语 《人工智能的黎明：从感知到认知的飞跃》是一次对人工智能前沿疆域的深度探索，它旨在为您提供一个理解AI演进脉络、掌握核心技术原理、洞察未来发展趋势的权威指南。本书将带领您穿越技术的迷雾，抵达智慧的彼岸，理解人工智能如何从冰冷的机器，一步步走向拥有感知、思考乃至创造能力的智能体，并最终重塑我们所知的世界。本书适合对人工智能感兴趣的科研人员、工程师、学生，以及所有希望了解科技前沿、把握时代脉搏的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书最难能可贵的一点，在于它在内容深度和可读性之间找到了一个绝妙的平衡点，这在技术书籍中是相当罕见的。很多作者为了追求深度，会不自觉地将叙述变得晦涩难懂，但这本书的作者似乎对读者的学习曲线有着极高的同理心。例如，在介绍路由协议时，作者没有一股脑地抛出AODV、DSR等全套协议的细节，而是先搭建了一个“理想网络”的模型，然后逐步引入节点移动性、数据突发性等现实干扰因素，观察这些因素如何“破坏”理想模型，并引导出特定协议的出现是为了解决哪个具体“破坏点”。这种“问题导向”的学习路径，使得每一个新概念的引入都显得顺理成章，极大地降低了学习的心理门槛。每当我对某个复杂的机制感到困惑时，翻到书后的术语索引或者参考文献部分，总能找到清晰的指引去深入挖掘，它既能满足快速浏览的需求，也为深度钻研提供了坚实的支撑，这本书的结构设计简直是教科书级别的典范。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排逻辑，简直是为我这种喜欢追根溯源的读者量身定做的。很多书籍往往只关注于“是什么”和“怎么做”，但对于“为什么会这样设计”却一带而过。这本书却在关键的拐点上进行了深入的剖析，尤其是在探讨功耗管理策略的部分，这种深度探究体现得淋漓尽致。作者没有仅仅介绍几种节能协议（比如TDMA或CSMA/CA的节能变种），而是花费大量篇幅去分析传感器本身的能耗瓶颈——是CPU计算耗能大，还是无线电收发环节是耗能大头？通过对不同工作模式下电能消耗曲线的详细描绘，我清晰地理解了为什么某些网络设计必须将设备置于深度睡眠状态，以及如何通过精妙的唤醒机制来平衡响应速度和电池寿命。这种基于物理限制的反推设计思路，极大地提升了我对网络优化的底层认知。此外，书中对数据融合算法的介绍也很有见地，它区分了集中式和分布式融合的优缺点，并结合了实际的定位精度要求，展示了不同算法在计算负载和通信开销上的权衡，非常具有工程实践指导意义。

评分☆☆☆☆☆

我接触过不少通信领域的教材，通常都会在介绍完基本原理后，就一头扎进傅里叶变换、拉普拉斯变换这些硬核数学工具里，让人感觉像是在攀登一座几乎垂直的知识壁垒。但这本书的处理方式截然不同，它似乎有一种神奇的魔力，能够将那些令人望而生畏的数学公式“软化”并“情境化”。记得我在阅读关于信道编码的那一章时，起初我还担心会是那种纯粹的代数证明，结果作者用了大量的比喻，将纠错码的原理比作“在信息传输中留下冗余的印记，以便接收方能够识别和修正‘笔误’”。这种贴近日常生活的类比，一下子就打通了我理解这些复杂算法的“任督二脉”。书中对调制解调技术的讲解也特别有条理，它没有将PSK、QAM等技术堆砌在一起，而是从频谱效率和抗干扰能力这两个核心矛盾出发，层层递进地分析每种技术是如何在不同的应用需求下被取舍和优化的。最让我印象深刻的是，每当引入一个新的数学工具时，作者总会立即紧接着给出一个实际的工程案例来展示这个工具的实用价值，而不是让读者抱着一堆公式不知所措，这使得学习过程充满了目标感和成就感，而不是徒劳的记忆。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面那种深邃的蓝色调，配上简洁的银色字体，很有现代科技感。我本来是抱着试一试的心态买的，毕竟市面上讲授基础理论的书籍汗牛充栋，很容易陷入枯燥的公式推导和过于学术化的描述中。然而，这本书在引人入胜的视觉引导之外，更让我惊喜的是其内容的组织方式。它并没有直接跳入复杂的数学模型，而是先用一些生动的应用场景作为引子，比如智能家居环境下的数据采集挑战，或者灾难现场的快速部署需求。这种“先画饼再给馅料”的叙事结构，极大地激发了我继续深入阅读的兴趣。特别是关于网络拓扑结构的介绍部分，作者巧妙地运用了大量的流程图和对比表格，将星型、网状、集群等不同结构在能耗、鲁棒性和扩展性上的优劣进行了可视化分析，这对于初学者来说简直是福音，我不需要费力去想象那些抽象的连接关系，直接就能看到不同设计选择带来的实际后果。而且，章节之间的过渡非常自然流畅，每读完一个概念，都能感觉到自己对整个系统认知又上了一个台阶，而不是简单地记住了一个孤立的知识点。总体来说，这是一本从封面到内容排版都体现出极高专业素养的入门读物，让人愿意沉下心来细细品味。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在案例的前沿性把握上做得非常到位，它没有停留在十年前的经典理论上打转悠，而是紧密结合了当前的研究热点。例如，书中专门用了独立的一章来探讨面向物联网（IoT）的资源受限设备通信挑战。这部分内容非常贴合当前行业发展的脉搏，它详细阐述了LPWAN（低功耗广域网）技术如LoRa、NB-IoT在物理层和MAC层是如何针对海量、低速率、深覆盖场景进行特殊设计的。书中对频谱共享和干扰缓解的讨论也足够深入，它不仅仅停留在理论层面的互ference抑制，而是具体分析了在城市高密度部署下，如何利用认知无线电的思想来动态调整传输参数以避开冲突信道。阅读这些内容时，我感觉自己不是在读一本教科书，而是在与一位经验丰富的行业专家进行深度交流，他不仅告诉我标准是什么，更告诉我标准背后的设计哲学和未来演进的方向。这种前瞻性的视角，对我规划未来的研究方向提供了极大的启发。