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信号处理和机器学习理论
Signal Processing and Machine Learning Theory
适合人群
想把经典信号处理方法、理论与最新的深度学习、机器学习算法融合在一起（做论文创新）、以及想深入理解机器学习算法思想的人。
为什么要学信号处理？
机器学习中的很多算法和信号处理中的方法有相似之处，例如线性回归和傅里叶变换等。学习信号处理可以让你更好地理解这些算法的原理和应用场景。
这本书的作者
由近60位信号处理和机器学习领域大佬联合制作
由研究电气工程和人工智能近五十年的电气电子工程师协会终身院士保罗·迪尼兹编辑
这本书的特点
这本书介绍了信号处理和机器学习的基础理论和最新技术、方法、原理。
每个章节都由该领域的顶尖大佬编写，内容包含机器学习、自动驾驶汽车、物联网、未来无线通信、医学成像等，
建议大家可以根据目录找到自己感兴趣的方向，去仔细阅读研究，其他方向可以等到有时间的时候慢慢学。
目录
- 信号处理和机器学习理论简介
- 连续时间信号和系统
- 离散时间信号和系统
- 随机信号和随机过程
- 采样和量化
- 数字滤波器结构及其实现
- 软件无线电架构的多速率信号处理
- 用于实用音频/图像/视频编码的现代变换设计 应用
- 数据表示：从多尺度变换到神经网络
- 网络
- 信号处理中的帧
- 参数估计
- 自适应滤波器
- 机器学习
- 图信号处理入门
- 深度学习中的张量方法
- 非凸图学习：稀疏性、重尾和聚类
- 机器学习词典
缺点
全英文（可以用deepl或者其他翻译软件解决）
篇幅较长（可以先把基础章节读完，再选读感兴趣的章节）
PDF一共1235页非常非常全面，需要PDF学习的同学可以分享本文，再进群获取。
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最后祝大家天天进步！！