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| 启发式信号处理及其应用进展 | 发布于:2014/11/05 | |
| 复杂的、顶尖的信号处理算法的研究和应用在过去的40多年中一直保持活跃，特别是通信、控制理论、评估、模式识别、电器电子系统、机械系统设计等领域。一维信号处理与多维信号处理，即图像和视频处理，近年来受到了惊人的关注，研究的焦点从最初发展的传统算法，逐渐演变成采用基于启发式的方法解决信号处理问题。在这本书中，作者展示了通用算法及针对专门应用问题的算法，并强调了采用现代进化技术和基于群智能技术的启发式迭代优化方法。本书分析了诸如估计和跟踪、无线传感器网络、生物信号分类、图像去噪和图像特征跟踪等领域的应用，以期能使得在相关领域的读者对启发式迭代方法研究产生兴趣并引发读者的创新思考。 全书由16章组成：1.采用联合模松散序列二次规划法及填充函数法的非凸优化，在优化两通道线性相位的有限脉冲响应（Finite Impulse Response， FIR）正交镜像滤波器组（Quadrature Mirror Filter Bank， QMFB）设计中的应用；2.基于参数联合迭代优化算法的稳健降秩自适应的线性约束最小方差（Linearly Constrained Minimum Variance， LCMV）的波束形成算法；3.利用多目标优化的目标检测中的正交频分多路技术的（Orthogonal Frequency Division Multiplexing， OFDM）雷达波形设计；4.目标的相互作用中的粒子群优化的多目标跟踪技术；5.改进的基于生物地理学优化（the Biogeography based Optimization， BBO）的变分法和其他用于无线传感器最优功率分配算法的比较研究；6.自适应雷达系统中跟踪检测的联合优化；7.FIR滤波器的迭代设计；8.二维递归数字滤波器设计的一种启发式方法；9.多输入单输出（Multiple Input Single Output， MISO）的源分离和均衡峰度优化方案研究；10.群智能技术应用于非线性系统进行状态估计；介绍粒子群优化算法和蚁群优化算法在用于估计和优化中良好性能；11.无乘法器的数字滤波器的启发式优化设计；12.混合神经网络的协作应用于步态信号分类器；13.图像的小波去噪：在医学影像中的应用；14.使用稀疏表示的先验知识的信号分离器；15.离散彩色单基因的小波变换；16.将图像匹配和特征跟踪应用于嵌入式系统。 本书适合通信、信号处理、图像处理等专业高年级硕士研究生和进行启发式算法研究的研究人员参考与使用，亦可作为对信号处理、控制理论、模式识别、群智能优化方法研究等领域感兴趣的相关教师、研究人员及从业人员的参考书。 张进兴，硕士研究生 来源：国外科技新书评介 |
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