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深度学习与波束形成;理论.方法与实践 版权信息
- ISBN：9787560669366
- 条形码：9787560669366 ; 978-7-5606-6936-6
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
深度学习与波束形成;理论.方法与实践 本书特色
书按原理、框架、方法和应用的顺序组织内容，并以提高用智能算法原理解决实际问题的能力为目标，具有以下特点: (1) 起点高: 阅读每个篇章的内容，都需要读者有一定的知识储备。 (2) 延展性强: 先阐述基本模型，后阐述进阶模型，递进延伸拓展。 (3) 实践性强: 从问题引入、原理分析、模型建立、仿真实验及结果讨论等方面，详细分析实践案例，有助于读者自行实践。
深度学习与波束形成;理论.方法与实践 内容简介
本书系统阐述了智能算法在波束形成设计、波达方向估计与声源定位中的应用。全书分三篇，共11章，主要涉及仿人智能算法、仿生物进化智能算法、群体智能优化算法和深度学习等的原理、方法及实现框架，宽带波束形成、稳健自适应波束形成、混响背景下波束形成的设计原理与方法，以及宽带信号波达方向估计与近场声源定位算法，也给出了智能算法在波束形成器设计、波达方向估计和声源定位中的应用实例。 本书内容涉及较广，在内容组织上力求系统、科学、合理，特别注重逻辑性，介绍由浅入深，便于自学。本书可作为人工智能、信号处理等相关学科专业的本科生、研究生和教师的参考书，也可作为相关知识领域的科学研究与工程技术人员的参考书。
深度学习与波束形成;理论.方法与实践 目录
**篇 智能算法篇
第1章 仿人智能算法
1.1 模糊聚类与模糊逻辑
1.1.1 模糊集合
1.1.2 模糊聚类
1.1.3 模糊逻辑
1.2 神经网络
1.2.1 多层感知器
1.2.2 RBF神经网络
1.2.3 BP神经网络
1.2.4 LVQ神经网络
第2章 仿生物进化智能算法
2.1 遗传算法
2.1.1 标准遗传算法
2.1.2 自适应遗传算法
2.2 DNA计算与DNA遗传算法
2.2.1 DNA计算
2.2.2 DNA遗传算法
2.3 RNA计算与RNA遗传算法
2.3.1 RNA计算
2.3.2 RNA遗传算法
第3章 群体智能优化算法
3.1 粒子群优化算法
3.1.1 粒子群优化算法基本原理
3.1.2 粒子群优化算法参数分析
3.1.3 免疫克隆粒子群优化算法
3.1.4 量子粒子群优化算法
3.2 人工鱼群算法
3.2.1 标准人工鱼群算法
3.2.2 模拟退火人工鱼群算法
3.2.3 混沌人工鱼群优化算法
3.2.4 免疫人工鱼群优化算法
3.2.5 DNA遗传人工鱼群算法
3.2.6 DNA遗传混沌人工鱼群算法
3.3 人工蜂群算法
3.3.1 基于蜜蜂采蜜机制的蜂群算法
3.3.2 混沌人工蜂群优化算法
第4章 深度学习
4.1 卷积神经网络
4.1.1 基本概念
4.1.2 各层功能与操作
4.1.3 卷积连接
4.1.4 卷积神经网络训练
4.2 深度玻尔兹曼机
4.2.1 玻尔兹曼机
4.2.2 玻尔兹曼机学习算法
4.2.3 玻尔兹曼机的运行步骤
4.2.4 受限玻尔兹曼机及稀疏受限玻尔兹曼机
4.3 循环递归神经网络
4.3.1 循环神经网络
4.3.2 长短期记忆神经网络
第二篇 传感器阵列信号处理篇
第5章 基于麦克风阵列的宽带波束形成
5.1 宽带波束形成基础理论
5.1.1 波动方程及求解
5.1.2 窄带信号模型
5.1.3 宽带波束形成方法
5.1.4 宽带信号模型
5.1.5 波束形成
5.2 经典的波束形成方法
5.2.1 经典的窄带波束形成方法
5.2.2 经典的宽带波束形成方法
第6章 稳健自适应波束形成
6.1 稳健自适应加权约束 小二乘频率不变波束形成
6.1.1 约束 小二乘频率不变波束形成
6.1.2 稳健约束 小二乘频率不变波束形成
6.1.3 稳健自适应加权约束 小二乘频率不变波束形成
6.2 稳健自适应近场宽带波束形成
6.2.1 稳健自适应加权凸优化近场宽带波束形成
6.2.2 近场线性约束 小方差的稳健频率不变波束形成
第7章 混响环境下麦克风阵列波束形成
7.1 混响环境下的信号模型与语言信号预处理
7.1.1 混响环境下的信号模型
7.1.2 语音信号预处理
7.2 基于线性约束 小方差的维纳滤波波束形成算法
7.2.1 基于线性约束 小方差的维纳前置滤波波束形成算法
7.2.2 基于线性约束 小方差的维纳后置滤波波束形成算法
7.3 混响环境下线性约束 小方差维纳滤波波束形成算法
7.4 仿真实验与结果分析
第8章 麦克风阵列波达方向估计与声源定位
8.1 常规DOA估计
8.1.1 多重信号分类算法
8.1.2 广义互相关时延估计算法
8.1.3 基于相位加权的可控响应功率算法
8.2 基于稀疏贝叶斯在未知噪声场的欠定宽带信号DOA估计
8.2.1 互质阵列的宽带信号模型
8.2.2 离网稀疏贝叶斯学习方法
8.2.3 性能评价指标
8.2.4 仿真实验与结果分析
8.3 基于支持向量机可控功率响应的MUSIC-DOA估计
8.3.1 支持向量机（SVM）
8.3.2 基于可控功率响应的声源定位算法
8.3.3 基于可控功率响应的MUSIC归一化算法
8.3.4 基于支持向量机可控功率响应的MUSIC-DOA估计算法
8.3.5 仿真实验与结果分析
8.4 基于圆形集成互功率谱的麦克风阵列声源定位
8.4.1 常规互功率谱相位声源定位算法
8.4.2 基于圆形集成互功率谱的麦克风阵列声源定位算法
8.4.3 仿真实验与结果分析
8.5 基于一致聚焦变换 小二乘法的麦克风阵列双声源定位
8.5.1 多声源定位算法
8.5.2 基于一致聚焦变换 小二乘法的双声源定位算法
8.5.3 仿真实验与结果分析
8.6 基于自适应多通道双L型麦克风阵列声源定位
8.6.1 自适应特征值分解法
8.6.2 基于自适应多通道的时延估计算法及其改进
8.6.3 双L型麦克风阵列几何定位算法
8.6.4 仿真实验与结果分析
第三篇 实践篇
第9章 基于智能算法的波束形成
9.1 基于遗传算法的延迟叠加麦克风阵列优化
9.1.1 延迟叠加波束形成
9.1.2 遗传算法
9.1.3 仿真实验与结果分析
9.2 基于粒子群优化
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