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方勇 著

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• 网络编码
• 通信系统
• 编码理论
• 分布式系统
• 信息处理
• 无线通信

店铺： 天启发行图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118091700

商品编码：29330778575

包装：平装

出版时间：2015-05-01

基本信息

书名：分布式信源编码

定价：35.00元

作者：方勇

出版社：国防工业出版社

出版日期：2015-05-01

ISBN：9787118091700

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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分布式信源编码是信息论的一个重要分支，在无线传感器网络、视频编码、超光谱图像压缩等领域具有广阔的应用前景。《分布式信源编码--基础与前沿》一书的作者方勇长期在分布式信源编码的相关领域从事科学研究，取得了多项重要成果，已经在业内初步具有的知名度。该书系统、全面、深入地陈述了分布式信源编码的基础理论、算法实现、核心问题、*研究成果及其在不同领域中的应用，重点介绍了分布式信源编码领域的*进展一分布式算术码码谱和滑窗置信传播算法。该书图文并茂、深入浅出，并附完备详尽的参考文献。本书适合作为计算机、通信工程专业研究生或高年级本科生的理论教材，也可作为科技人员、工程师的参考书。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《信息爆炸时代的感知与解读：多模态信号处理新进展》 在这个信息以前所未有的速度涌现和增长的时代，我们正面临着前所未有的挑战与机遇。文字、图像、声音、视频，甚至更为复杂的生物信号和环境数据，如同潮水般席卷而来，蕴藏着巨大的价值，同时也带来了巨大的分析处理难题。传统的单模态信息处理方法已难以应对如此庞杂和多样化的信息洪流，《信息爆炸时代的感知与解读：多模态信号处理新进展》正是在这样的背景下应运而生，它系统地梳理了近年来多模态信号处理领域的前沿理论、关键技术和典型应用，为读者提供了一套深入理解和有效利用海量异构信息的研究视角和方法论。 本书并非简单地罗列各种处理技术，而是着力于构建一个多模态信息处理的理论框架，探讨如何从不同来源、不同维度、不同语义层级的信息中提取有效知识，并实现信息的融合与互补。我们认识到，单一模态的信息往往是片面的，如同盲人摸象，难以全面把握事物的本质。《信息爆炸时代的感知与解读》的核心在于探索如何将分散在不同模态中的“碎片化”信息整合起来，通过相互参照、相互印证，构建出更全面、更精准、更深刻的认知模型。 第一部分：多模态信号处理的理论基石 本部分将首先深入剖析多模态信号处理的理论基础。我们将从信息论、信号理论、统计学等经典学科出发，回顾和梳理其在多模态场景下的演化与发展。其中，模态表征学习将是重点关注的对象。我们不再满足于对单一模态数据的独立分析，而是探讨如何学习能够捕捉不同模态之间共享信息和互补信息的通用表示。这包括但不限于： 联合表征学习： 如何在同一潜在空间中同时学习和编码多个模态的数据，使得不同模态的相似性或关联性能够被有效地度量。我们将介绍基于深度神经网络的各种联合表征学习模型，例如跨模态自编码器、图神经网络在多模态联合表征中的应用等。 模态对齐与映射： 探讨如何建立不同模态之间的对应关系，使得具有相同语义或信息的内容能够被准确地关联起来。这涉及跨模态检索、跨模态生成等应用场景下的关键技术，例如基于注意力机制的模态对齐方法。 模态融合策略： 在充分理解和表征各模态信息后，如何有效地将它们融合起来，以提升整体的感知和理解能力。我们将介绍早期融合、晚期融合以及混合融合等多种策略，并分析它们各自的优缺点以及适用的场景。这包括基于张量分解、概率图模型、以及基于深度学习的融合网络。 此外，本部分还将探讨多模态信息的不确定性与鲁棒性。在真实世界的多模态数据中，噪声、缺失、不一致性是普遍存在的。如何有效地处理这些不确定性，提高模型的鲁棒性，是实现可靠多模态信息处理的关键。我们将介绍概率模型、对抗性学习等方法在提升多模态模型鲁棒性方面的应用。 第二部分：关键多模态信号处理技术与模型 本部分将聚焦于当前多模态信号处理领域的核心技术和前沿模型。我们将从具体的模态组合出发，深入讲解各种场景下的技术实现细节和创新思路。 文本与图像的交互： 这是多模态研究中最活跃的领域之一。我们将详细介绍： 图像描述生成： 如何让机器“看懂”图像并用自然语言描述其内容。我们将探讨基于循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer等生成模型的最新进展，以及注意力机制在图像描述生成中的关键作用。 视觉问答（VQA）： 如何让机器回答关于图像内容的问题。我们将分析各种VQA模型的结构，包括如何结合图像特征和问题表示，并进行有效的推理。 跨模态检索： 如何根据文本查询找到相关的图像，或根据图像查询找到相关的文本。我们将介绍基于度量学习和联合嵌入空间的跨模态检索方法。 语音与文本的协同处理： 语音识别与自然语言理解的结合： 如何在语音识别的同时，更深入地理解语音中蕴含的语义信息，实现更智能的语音交互。 语音合成中的情感与风格迁移： 如何让合成的语音更具表现力，能够传递特定的情感和风格。 视频信号的深度解析： 视频是集时空信息、视觉信息、听觉信息于一体的复杂模态。 视频内容理解： 包括场景识别、动作识别、事件检测等。我们将介绍基于3D卷积网络、时空图卷积网络等深度学习模型在视频理解中的应用。 多模态视频摘要与生成： 如何从长视频中提取关键信息生成摘要，或者根据文本描述生成短视频。 新兴模态与交叉模态融合： 除了常见的文本、图像、语音、视频，我们还将探讨涉及更广泛的模态，例如： 传感器数据与物联网信号： 如何融合来自不同传感器的数据，例如环境监测、健康监测等，实现更全面的状态感知。 社交媒体多模态信息分析： 如何处理社交媒体中融合文本、图片、短视频等多种信息的内容，挖掘用户行为、情感趋势等。 多模态情感计算： 如何通过融合多种模态的信号（如面部表情、语音语调、文本内容），更准确地识别和理解人的情感状态。 在这一部分，我们不仅会介绍经典的算法，更会深入剖析近年来在各个子领域取得突破性进展的最新模型和技术，例如各种基于Transformer的跨模态预训练模型，以及在特定任务上表现优异的端到端多模态学习架构。 第三部分：多模态信号处理的应用与未来展望 本部分将转向多模态信号处理在各个领域的实际应用，并对未来的发展趋势进行展望。 智能交互与人机对话： 如何构建更自然、更智能的人机交互系统，使机器能够理解和回应人类的多种模态输入。 医疗健康领域的创新应用： 辅助诊断： 利用医学影像、病理报告、患者生理信号等多模态信息，提高疾病诊断的准确性和效率。 个性化治疗方案制定： 结合患者的基因信息、生活习惯、治疗反应等多模态数据，为患者提供定制化的治疗建议。 老年人监护与照料： 通过多模态传感器，监测老年人的活动、生理状态，及时发现异常情况。 自动驾驶与智慧交通： 融合激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器数据，实现对周围环境的精准感知和决策。 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）： 如何通过多模态交互，创造更沉浸、更真实的虚拟体验，并将虚拟信息与现实世界无缝融合。 内容创作与推荐： 智能内容生成： 结合用户需求和多模态数据，自动生成文本、图像、音乐等创意内容。 个性化内容推荐： 综合分析用户的浏览历史、偏好、实时行为等多模态信息，提供更精准的内容推荐。 安防监控与公共安全： 利用视频、音频、传感器等多模态信息，实现异常行为检测、身份识别、事件追踪等。 最后，本书将对多模态信号处理领域的未来发展进行展望。我们将探讨可解释性多模态AI、联邦学习在多模态场景下的应用、以及多模态伦理问题等重要议题。我们相信，随着技术的不断进步，多模态信号处理将在理解和改造我们所处的世界中发挥越来越重要的作用。 《信息爆炸时代的感知与解读：多模态信号处理新进展》旨在为科研人员、工程师、以及对前沿技术感兴趣的读者提供一份全面、深入的学习资源。通过阅读本书，您将能够掌握多模态信号处理的核心理念，理解先进的技术方法，并能够将这些知识应用于解决实际问题，共同迎接信息爆炸时代带来的挑战，并充分发掘其蕴含的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

《分布式信源编码》这本书带给我的，是关于信息世界运作机制的一种全新的认识。在阅读过程中，我发现作者对分布式信源编码的“分布式”这一概念有着非常深入和独到的见解。书中不仅仅局限于传统的集中式编码方法，而是着重探讨了信息在多个独立信源之间如何进行编码和协同处理。我印象最深刻的是作者对于“协调器”角色的讨论，它如何在不完全知晓所有信源信息的情况下，依然能够有效地指导整体的编码过程。书中对“公共信息”和“私有信息”的区分，以及如何利用这些信息来设计高效的编码方案，让我受益匪浅。虽然书中关于“信息理论安全”的章节，在理论深度上略有欠缺，并未触及到最新的密码学进展，但其在分布式系统中的信息安全问题上的初步探讨，仍然为我提供了一个思考的起点。总而言之，这本书以其独特的视角，让我对分布式信源编码有了更全面的理解，也激发了我对相关领域更深入探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书《分布式信源编码》的写作风格十分独特，作者仿佛是一位经验丰富的工程师，在娓娓道来之间，将复杂的理论知识抽丝剥茧地呈现在读者面前。我尤其欣赏书中对于实际工程问题的关注。在阐述理论的同时，作者并没有忽略这些理论在现实世界中的应用。书中大量的案例分析，例如在多媒体信号压缩、图像传输以及大数据存储等领域，都给了我深刻的启发。我特别对书中关于“率失真优化”部分的讲解印象深刻，作者通过具体的例子，展示了如何在满足用户可接受的失真程度的前提下，最大限度地压缩数据量。这对于我们这些需要在有限资源下进行数据处理的从业者来说，无疑是宝贵的经验。虽然书中对于一些最新的编解码标准（如H.265/HEVC）的介绍稍显滞后，但其对基础理论的强调，让读者能够理解这些新标准背后所蕴含的原理。这本书给我最大的感受是，理论与实践紧密结合，它不仅仅是一本学术著作，更是一本指导实践的工具书，让我对未来的工作有了更明确的方向。

评分☆☆☆☆☆

说实话，初拿到《分布式信源编码》这本书时，我对它寄予了很高的期望，毕竟“分布式”这个词本身就意味着信息在多个节点之间传播和处理，这在当今网络化时代具有极其重要的意义。读到后面，我发现作者在探讨分布式信源编码的架构和算法时，确实展现了其深厚的功底。书中详细介绍了诸如联合编码、独立编码以及协同编码等不同策略的优劣势，以及它们各自适用的场景。例如，在讨论联合编码时，作者通过一个模拟无线传感器网络的应用场景，生动地说明了如何通过共享全局信息来提高编码效率，但同时也指出了其在通信开销上的限制。而对于独立编码，书中则着重分析了其鲁棒性和可扩展性，尤其是在节点故障或通信延迟较大的情况下，独立编码所展现出的优势。此外，书中还深入探讨了分布式信源编码在实际系统中的实现难点，比如如何处理信道噪声、如何保证编码的实时性等问题。虽然书中在部分章节对于算法的复杂度分析不够深入，一些具体的优化技巧也提及不多，但对于想要理解分布式信源编码的基本原理和架构的读者来说，这本书无疑提供了一个扎实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本《分布式信源编码》的封面设计着实引人注目，封面上深邃的蓝色背景搭配着跳跃的橙色线条，仿佛在描绘着信息的流动与交织，让人在翻开书页之前，就对书中探讨的复杂概念产生了浓厚的兴趣。当我深入阅读时，发现作者在理论构建上倾注了大量心血，从最基础的熵概念出发，循序渐进地阐述了信源模型、信息率失真理论等核心内容。对于像我这样并非信息论专业背景的读者而言，书中大量严谨的数学推导和公式证明，起初确实带来了一些挑战。然而，作者巧妙地穿插了大量的图表和实例，将抽象的理论具象化，使得理解过程变得更为生动。特别是关于香农定理的深入剖析，作者不仅给出了严谨的证明，还详细解释了其在实际应用中的意义，比如如何在有限的带宽内实现最高效的数据传输。同时，书中对于不同类型的信源（如马尔可夫信源、平稳信源）的特性及其编码策略的讨论，也让我对信息的本质有了更深层次的认识。虽然书中对一些前沿研究成果的介绍略显简略，但整体而言，它为我打开了一扇通往信息论殿堂的大门，让我对如何高效、可靠地处理和传输信息有了全新的视角。

评分☆☆☆☆☆

这本书《分布式信源编码》的内容，犹如一幅宏大的信息流动的画卷，在我的脑海中徐徐展开。作者在开篇就奠定了坚实的理论基础，从信息的度量单位到信息论的基本定理，都进行了清晰而系统的阐述。我尤其欣赏作者在讲解复杂概念时的耐心和细致，比如在解释“霍夫曼编码”和“算术编码”时，作者都提供了详细的步骤和直观的图示，使得原本晦涩的算法变得易于理解。当我深入到分布式编码的章节时，我发现作者对不同应用场景下的编码需求有着深刻的洞察。书中关于“低复杂度分布式编码”的讨论，为我们在资源受限的环境下设计高效编码器提供了重要的指导。虽然书中在“编码效率与解码复杂度之间的权衡”方面，探讨得不够深入，更多的是提出问题而非给出明确的解决方案，但这种引导性的思考方式，也正是这本书的价值所在。它鼓励读者独立思考，并在实践中探索最优解。总的来说，这本书不仅教授了知识，更培养了解决问题的能力。