本書將噪聲分析延續(xù)到信息處理的多個領域，特別是在數據不完整、環(huán)境不確定的復雜任務中，噪聲的引入反而能夠通過信息的擾動與補全，改善模型的穩(wěn)定性和魯棒性。這一理論思路在機器學習、大模型、具身機器人、臨地安防等應用領域中得到了探索，充分體現了理論與應用之間的有效銜接，既強調噪聲在信號空間的本質特征，也關注噪聲如何通過設計介入實際任務，從而轉化為系統(tǒng)優(yōu)化的有效手段。隨著智能感知與復雜系統(tǒng)設計需求的不斷升級，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中扮演更重要的角色。
本書不僅可作為信息系統(tǒng)科學與技術相關學科專業(yè)的教學參考書，適合高等院校的本科生和研究生閱讀，也可作為從事機器學習、具身智能、涉水光學、臨地安防等相關技術研究的科研工作者的實踐指導書。本書對大型企業(yè)的技術管理者、對大模型相關技術的研發(fā)人員也具有一定參考價值。
一、內容新穎
1.視角獨到
本書從噪聲的“有害性”出發(fā)，進一步思考噪聲的“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到作用。傳統(tǒng)領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)融合等前沿技術方向提供了新的思路，尤其是在應對深海探測、航空試飛等極 端環(huán)境中的信號處理任務時，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理論、形成機制，以及在信號處理中的建模方法展開，詳細闡述了噪聲形成與建模、噪聲分析的信息論基礎、噪聲分析在機器學習領域的應用、噪聲分析在大模型領域的應用、噪聲分析在具身機器人領域的應用、噪聲分析在臨地安防領域的應用。
3.精 準分析
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。尤其在機器學習、大模型和具身機器人等前沿領域，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，推動著技術創(chuàng)新和應用拓展。
二、核心亮點
1.前沿技術引入
緊跟人工智能、臨地安防領域的新技術發(fā)展，如噪聲分析在大模型領域、機器學習領域應用、噪聲分析在臨地安防領域應用等，確保內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用，通過噪聲分析在大模型、具身智能等領域典 型技術應用，幫助讀者更好地理解理論知識在實際操作中的應用，增強圖書的實用性和針對性。
3.模塊化設計
采用模塊化結構，每個模塊聚焦一個具體的技術應用場景，便于讀者按需學習或靈活教學。層次遞進，圖書內容從基礎知識到高 級應用，逐級遞進，幫助讀者逐步建立完整的正向激勵噪聲分析知識體系。
4.專家團隊支持
圖書編寫團隊由人工智能領域頭部企業(yè)中國電信的AI核心團隊組成，具有豐富的實踐經驗和深厚的理論功底，為全書的質量提供了有力保障。
@李學龍
國家杰青，國家領軍人才，中國電信CTO。長期致力于臨地安防、涉水光學、成像和圖像處理、智能光電、智傳網。已出版《低空無人機集群反制技術》《涉水光學》等圖書。 擁有國家杰青、歐洲科學院院士、國際宇航科學院院士、科技委領域專 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 有益噪聲現象 8
1.4 噪聲分析的概念與內涵 9
1.4.1 噪聲分析的主要方法 9
1.4.2 噪聲分析的應用 13
1.4.3 噪聲分析的前景 13
1.5 本章小結 15
第2章 噪聲形成與建�！�17
2.1 自然條件不確定性誘發(fā)環(huán)境噪聲 19
2.1.1 雨水導致信號強度衰減 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 傳感器感知隨機性催生數據噪聲 20
2.2.1 黑體輻射誘導約翰遜熱噪聲 20
2.2.2 載流子離散性造成散粒噪聲 20
2.2.3 模數轉換近似導致量化噪聲 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�！�23
2.3.3 泊松噪聲建�！�24
2.3.4 1/f噪聲建模 26
2.3.5 相干噪聲建�！�27
2.3.6 多模態(tài)噪聲 28
2.4 本章小結 30
第3章 噪聲分析的信息論基礎 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 單標簽分類下的正激勵噪聲 43
3.4.3 隨機共振現象下的正激勵噪聲 45
3.4.4 多任務學習與對抗訓練任務下的正激勵噪聲 46
3.5 本章小結 47
第4章 噪聲分析在機器學習領域的應用 49
4.1 正激勵噪聲在模態(tài)處理任務的應用 50
4.1.1 視覺分類任務中的應用 51
4.1.2 視覺語言任務中的應用 54
4.1.3 時序信號處理任務中的應用 58
4.2 正激勵噪聲在表征學習中的應用 62
4.2.1 正激勵噪聲增強對比學習 63
4.2.2 正激勵噪聲增強圖表征學習 65
4.2.3 正激勵噪聲增強錨點選取 67
4.3 深度學習結構中的有益噪聲 69
4.3.1 隨機失活技術 70
4.3.2 隨機池化技術 72
4.4 基于噪聲的擴散生成模型 74
4.4.1 去噪擴散概率模型（DDPM） 74
4.4.2 去噪擴散隱式模型（DDIM） 77
4.4.3 穩(wěn)定擴散模型（SDM） 78
4.5 噪聲魯棒的數據挖掘算法 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 噪聲魯棒的現代深度學習算法 81
4.6.1 噪聲魯棒性的理論基礎 81
4.6.2 現代噪聲魯棒性技術 89
4.6.3 基于噪聲分析的現代深度學習算法 96
4.6.4 噪聲魯棒性提升的方法 98
4.6.5 實際應用與挑戰(zhàn) 104
4.7 本章小結 105
第5章 噪聲分析在大模型領域的應用 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 確定性解碼與重復生成 116
5.3.2 隨機采樣的噪聲控制 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 138
第6章 噪聲分析在具身機器人領域的應用 139
6.1 正激勵噪聲具身環(huán)境感知 140
6.1.1 機器人狀態(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建模 145
6.2.1 隱空間機器人動力學模型 146
6.2.2 擴散模型驅動的世界模型 152
6.3 噪聲驅動的具身策略學習 157
6.3.1 噪聲驅動的主動環(huán)境探索 157
6.3.2 噪聲驅動的價值函數建�！�163
6.3.3 噪聲驅動的離線強化學習 168
6.3.4 噪聲驅動的具身軌跡規(guī)劃 174
6.4 噪聲驅動的具身策略遷移 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 189
第7章 噪聲分析在臨地安防領域的應用 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用 193
7.1.2 噪聲分析在態(tài)勢評估中的應用 195
7.1.3 噪聲分析在目標偵測中的應用 197
7.1.4 噪聲分析在多智能體中的應用 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)測中的應用 202
7.2.2 噪聲分析在水下通信中的應用 205
7.2.3 噪聲分析在漁業(yè)養(yǎng)殖中的應用 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用 209
7.3.2 噪聲分析在車路協同中的應用 212
7.3.3 噪聲分析在災害救援中的應用 214
7.3.4 噪聲分析在水陸兩棲飛行器中的應用 216
7.3.5 噪聲分析在跨介質通信中的應用 218
7.3.6 噪聲分析在試飛監(jiān)測中的應用 221
7.4 本章小結 223
第8章 總結與展望 225
8.1 內容回顧 225
8.2 未來展望 227
參考文獻 231
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