本書將噪聲分析延續(xù)到信息處理的多個領(lǐng)域，特別是在數(shù)據(jù)不完整、環(huán)境不確定的復(fù)雜任務(wù)中，噪聲的引入反而能夠通過信息的擾動與補(bǔ)全，改善模型的穩(wěn)定性和魯棒性。這一理論思路在機(jī)器學(xué)習(xí)、大模型、具身機(jī)器人、臨地安防等應(yīng)用領(lǐng)域中得到了探索，充分體現(xiàn)了理論與應(yīng)用之間的有效銜接，既強(qiáng)調(diào)噪聲在信號空間的本質(zhì)特征，也關(guān)注噪聲如何通過設(shè)計介入實際任務(wù)，從而轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)優(yōu)化的有效手段。隨著智能感知與復(fù)雜系統(tǒng)設(shè)計需求的不斷升級，噪聲的功能性研究將繼續(xù)拓展其理論邊界，有望在未來的信號獲取與處理任務(wù)中扮演更重要的角色。
本書不僅可作為信息系統(tǒng)科學(xué)與技術(shù)相關(guān)學(xué)科專業(yè)的教學(xué)參考書，適合高等院校的本科生和研究生閱讀，也可作為從事機(jī)器學(xué)習(xí)、具身智能、涉水光學(xué)、臨地安防等相關(guān)技術(shù)研究的科研工作者的實踐指導(dǎo)書。本書對大型企業(yè)的技術(shù)管理者、對大模型相關(guān)技術(shù)的研發(fā)人員也具有一定參考價值。
一、內(nèi)容新穎
1.視角獨(dú)到
本書從噪聲的“有害性”出發(fā)，進(jìn)一步思考噪聲的“有益性”，即噪聲如何在特定條件下作為“正激勵”因素，以“正激勵噪聲”為主線，通過大量理論分析與實際案例，展示了噪聲在提升信號處理能力、優(yōu)化算法魯棒性等方面的獨(dú)到作用。傳統(tǒng)領(lǐng)域被視為干擾的噪聲，逐漸被理解為一種可以被操控，甚至加以利用的特殊信號。噪聲的“有益性”不僅改變了我們對噪聲的傳統(tǒng)看法，還為成像探測、圖像表征、多模態(tài)融合等前沿技術(shù)方向提供了新的思路，尤其是在應(yīng)對深海探測、航空試飛等極 端環(huán)境中的信號處理任務(wù)時，噪聲的“正激勵”特性發(fā)揮了重要的作用，為信號處理提供新的途徑與思路。
2.利用巧妙
本書主要圍繞噪聲的基礎(chǔ)理論、形成機(jī)制，以及在信號處理中的建模方法展開，詳細(xì)闡述了噪聲形成與建模、噪聲分析的信息論基礎(chǔ)、噪聲分析在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用、噪聲分析在大模型領(lǐng)域的應(yīng)用、噪聲分析在具身機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用、噪聲分析在臨地安防領(lǐng)域的應(yīng)用。
3.精 準(zhǔn)分析
本書不僅介紹了噪聲分析的傳統(tǒng)方法，還深入探討了如何通過噪聲優(yōu)化信號處理過程、提升系統(tǒng)的魯棒性。尤其在機(jī)器學(xué)習(xí)、大模型和具身機(jī)器人等前沿領(lǐng)域，噪聲不再僅僅是需要消除的干擾因素，而是可以被利用的特殊信號，推動著技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用拓展。
二、核心亮點(diǎn)
1.前沿技術(shù)引入
緊跟人工智能、臨地安防領(lǐng)域的新技術(shù)發(fā)展，如噪聲分析在大模型領(lǐng)域、機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域應(yīng)用、噪聲分析在臨地安防領(lǐng)域應(yīng)用等，確保內(nèi)容的時效性和前瞻性。
2.實戰(zhàn)案例分析
融入了大量的實際案例和應(yīng)用，通過噪聲分析在大模型、具身智能等領(lǐng)域典 型技術(shù)應(yīng)用，幫助讀者更好地理解理論知識在實際操作中的應(yīng)用，增強(qiáng)圖書的實用性和針對性。
3.模塊化設(shè)計
采用模塊化結(jié)構(gòu)，每個模塊聚焦一個具體的技術(shù)應(yīng)用場景，便于讀者按需學(xué)習(xí)或靈活教學(xué)。層次遞進(jìn)，圖書內(nèi)容從基礎(chǔ)知識到高 級應(yīng)用，逐級遞進(jìn)，幫助讀者逐步建立完整的正向激勵噪聲分析知識體系。
4.專家團(tuán)隊支持
圖書編寫團(tuán)隊由人工智能領(lǐng)域頭部企業(yè)中國電信的AI核心團(tuán)隊組成，具有豐富的實踐經(jīng)驗和深厚的理論功底，為全書的質(zhì)量提供了有力保障。
@李學(xué)龍
國家杰青，國家領(lǐng)軍人才，中國電信CTO。長期致力于臨地安防、涉水光學(xué)、成像和圖像處理、智能光電、智傳網(wǎng)。已出版《低空無人機(jī)集群反制技術(shù)》《涉水光學(xué)》等圖書。 擁有國家杰青、歐洲科學(xué)院院士、國際宇航科學(xué)院院士、科技委領(lǐng)域?qū)?家、國家QR、IEEE/AAAS Fellow等稱號。
第1章 概述 1
1.1 無處不在的噪聲 2
1.1.1 噪聲的定義和分類 2
1.1.2 噪聲的普遍性 4
1.2 噪聲的兩面性 5
1.2.1 噪聲的有害性 5
1.2.2 噪聲的有益性 6
1.3 有益噪聲現(xiàn)象 8
1.4 噪聲分析的概念與內(nèi)涵 9
1.4.1 噪聲分析的主要方法 9
1.4.2 噪聲分析的應(yīng)用 13
1.4.3 噪聲分析的前景 13
1.5 本章小結(jié) 15
第2章 噪聲形成與建模 17
2.1 自然條件不確定性誘發(fā)環(huán)境噪聲 19
2.1.1 雨水導(dǎo)致信號強(qiáng)度衰減 19
2.1.2 降雪引發(fā)信號傳輸衰減 19
2.1.3 大氣條件造成信號能量衰減 19
2.2 傳感器感知隨機(jī)性催生數(shù)據(jù)噪聲 20
2.2.1 黑體輻射誘導(dǎo)約翰遜熱噪聲 20
2.2.2 載流子離散性造成散粒噪聲 20
2.2.3 模數(shù)轉(zhuǎn)換近似導(dǎo)致量化噪聲 21
2.2.4 多因素時變性引發(fā)時變噪聲 21
2.3 噪聲建�！�22
2.3.1 高斯白噪聲建�！�22
2.3.2 椒鹽噪聲建模 23
2.3.3 泊松噪聲建�！�24
2.3.4 1/f噪聲建�！�26
2.3.5 相干噪聲建模 27
2.3.6 多模態(tài)噪聲 28
2.4 本章小結(jié) 30
第3章 噪聲分析的信息論基礎(chǔ) 31
3.1 信息熵的基本概念 32
3.1.1 信息熵的源起 32
3.1.2 信息熵的定義 33
3.2 互信息與信息增益 33
3.2.1 互信息的定義 33
3.2.2 信息增益的定義 34
3.2.3 互信息與信息增益在噪聲分析中的應(yīng)用 34
3.3 信容理論 36
3.3.1 信容的基本概念 37
3.3.2 信容的特性 37
3.3.3 信容的計算 38
3.3.4 信容理論在噪聲分析中的應(yīng)用 39
3.4 正激勵噪聲理論 40
3.4.1 正激勵噪聲定義 40
3.4.2 單標(biāo)簽分類下的正激勵噪聲 43
3.4.3 隨機(jī)共振現(xiàn)象下的正激勵噪聲 45
3.4.4 多任務(wù)學(xué)習(xí)與對抗訓(xùn)練任務(wù)下的正激勵噪聲 46
3.5 本章小結(jié) 47
第4章 噪聲分析在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用 49
4.1 正激勵噪聲在模態(tài)處理任務(wù)的應(yīng)用 50
4.1.1 視覺分類任務(wù)中的應(yīng)用 51
4.1.2 視覺語言任務(wù)中的應(yīng)用 54
4.1.3 時序信號處理任務(wù)中的應(yīng)用 58
4.2 正激勵噪聲在表征學(xué)習(xí)中的應(yīng)用 62
4.2.1 正激勵噪聲增強(qiáng)對比學(xué)習(xí) 63
4.2.2 正激勵噪聲增強(qiáng)圖表征學(xué)習(xí) 65
4.2.3 正激勵噪聲增強(qiáng)錨點(diǎn)選取 67
4.3 深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)中的有益噪聲 69
4.3.1 隨機(jī)失活技術(shù) 70
4.3.2 隨機(jī)池化技術(shù) 72
4.4 基于噪聲的擴(kuò)散生成模型 74
4.4.1 去噪擴(kuò)散概率模型（DDPM） 74
4.4.2 去噪擴(kuò)散隱式模型（DDIM） 77
4.4.3 穩(wěn)定擴(kuò)散模型（SDM） 78
4.5 噪聲魯棒的數(shù)據(jù)挖掘算法 79
4.5.1 噪聲魯棒的降維算法 79
4.5.2 噪聲魯棒的聚類算法 80
4.6 噪聲魯棒的現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)算法 81
4.6.1 噪聲魯棒性的理論基礎(chǔ) 81
4.6.2 現(xiàn)代噪聲魯棒性技術(shù) 89
4.6.3 基于噪聲分析的現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)算法 96
4.6.4 噪聲魯棒性提升的方法 98
4.6.5 實際應(yīng)用與挑戰(zhàn) 104
4.7 本章小結(jié) 105
第5章 噪聲分析在大模型領(lǐng)域的應(yīng)用 107
5.1 大模型簡介 108
5.2 基于噪聲分析的模型量化 111
5.2.1 由量化引入的噪聲 112
5.2.2 量化噪聲的正激勵性 113
5.2.3 量化噪聲的定量分析 114
5.3 大模型解碼采樣生成策略的噪聲控制 115
5.3.1 確定性解碼與重復(fù)生成 116
5.3.2 隨機(jī)采樣的噪聲控制 119
5.3.3 解碼過程的噪聲控制 126
5.3.4 測試時間采樣 127
5.3.5 采樣噪聲控制優(yōu)化 129
5.4 大模型推理中的噪聲分析 130
5.4.1 蒙特卡洛樹搜索與推理優(yōu)化 130
5.4.2 長序列建模與高級注意力 133
5.4.3 大模型的噪聲攻防策略 137
5.5 本章小結(jié) 138
第6章 噪聲分析在具身機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用 139
6.1 正激勵噪聲具身環(huán)境感知 140
6.1.1 機(jī)器人狀態(tài)空間中的噪聲感知 140
6.1.2 圖像觀測空間中的噪聲感知 143
6.2 基于噪聲的具身動力學(xué)建�！�145
6.2.1 隱空間機(jī)器人動力學(xué)模型 146
6.2.2 擴(kuò)散模型驅(qū)動的世界模型 152
6.3 噪聲驅(qū)動的具身策略學(xué)習(xí) 157
6.3.1 噪聲驅(qū)動的主動環(huán)境探索 157
6.3.2 噪聲驅(qū)動的價值函數(shù)建�！�163
6.3.3 噪聲驅(qū)動的離線強(qiáng)化學(xué)習(xí) 168
6.3.4 噪聲驅(qū)動的具身軌跡規(guī)劃 174
6.4 噪聲驅(qū)動的具身策略遷移 179
6.4.1 魯棒的策略跨域遷移 179
6.4.2 仿真-真實策略遷移 183
6.5 本章小結(jié) 189
第7章 噪聲分析在臨地安防領(lǐng)域的應(yīng)用 191
7.1 低空安防中的噪聲分析 193
7.1.1 噪聲分析在空域管理中的應(yīng)用 193
7.1.2 噪聲分析在態(tài)勢評估中的應(yīng)用 195
7.1.3 噪聲分析在目標(biāo)偵測中的應(yīng)用 197
7.1.4 噪聲分析在多智能體中的應(yīng)用 199
7.2 水下安防中的噪聲分析 202
7.2.1 噪聲分析在水下遙感監(jiān)測中的應(yīng)用 202
7.2.2 噪聲分析在水下通信中的應(yīng)用 205
7.2.3 噪聲分析在漁業(yè)養(yǎng)殖中的應(yīng)用 207
7.3 跨域安防中的噪聲分析 209
7.3.1 噪聲分析在跨域偵察中的應(yīng)用 209
7.3.2 噪聲分析在車路協(xié)同中的應(yīng)用 212
7.3.3 噪聲分析在災(zāi)害救援中的應(yīng)用 214
7.3.4 噪聲分析在水陸兩棲飛行器中的應(yīng)用 216
7.3.5 噪聲分析在跨介質(zhì)通信中的應(yīng)用 218
7.3.6 噪聲分析在試飛監(jiān)測中的應(yīng)用 221
7.4 本章小結(jié) 223
第8章 總結(jié)與展望 225
8.1 內(nèi)容回顧 225
8.2 未來展望 227
參考文獻(xiàn) 231
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