智能通信：基于深度学习的物理层设计(金石,温朝凯 编著)思维导图
AI使能的信道知识地图高效构建与应用
AI使能的信道知识地图高效构建与应用目录1. 内容概括 (2)1.1 AI与信道知识地图简介 (2)1.2 高效构建与应用的必要性 (3)1.3 本文档结构概览 (4)2. 信道知识地图基础 (6)2.1 信道知识地图定义与构建原则 (7)2.2 数据的收集与整理方法 (9)2.3 分类与组织知识图谱的最佳实践 (10)3. AI技术在信道知识图谱中的角色 (11)3.1 机器学习算法的选择与训练 (12)3.2 自然语言处理在知识提取中的应用 (15)3.3 数据挖掘与深度学习算法 (16)4. 信道知识地图的构建流程 (18)4.1 需求分析 (19)4.2 数据准备 (20)4.3 模型选择与训练 (21)4.4 图谱结构设计 (23)4.5 图谱评估与质量控制 (24)4.6 部署与应用 (25)5. 信道知识地图的应用场景 (27)5.1 企业网络管理 (28)5.2 信息安全与威胁分析 (29)5.3 移动通信网络的优化 (31)5.4 智能交通系统 (33)5.5 其他潜在应用领域 (34)6. 案例研究 (35)6.1 信道知识地图在企业中的应用 (37)6.2 数据特性对信道知识图谱构建的影响 (39)6.3 信道知识图谱在学术研究中的用途 (40)6.4 信道知识图谱未来发展的展望 (41)7. 结论与建议 (42)7.1 总结已有研究成果与挑战 (43)7.2 对构建与应用信道知识图谱的最终建议 (44)7.3 未来的研究方向与发展趋势 (45)1. 内容概括本文档旨在介绍AI使能的信道知识地图高效构建与应用的相关知识和实践。
信道知识地图是一种将信道信息与网络设备、应用和服务相结合的可视化表示，有助于提高网络性能和安全性。
AI技术在信道知识地图的构建和应用过程中发挥着关键作用，包括数据挖掘、模式识别、智能优化等。
本文将详细介绍AI技术在信道知识地图构建中的应用场景、方法和技术，以及如何利用AI技术实现信道知识地图的高效管理和优化。
《6G移动通信系统 理论与技术》读书笔记思维导图
内容提要
6G丛书 编辑委员会
第1章 移动通信系统演进
1.1 第五代 1
移动通信系统 概述
1.2 5G演进 2
与愿景
3 1.3 6G性能
需求和频谱规 划
4 1.4 6G体系
架构和关键技 术
5
参考文献
第2章 毫米波通信技术
01
2.1 无 线频谱
02
2.2 毫 米波通信 特性
03
2.3 毫 米波通信 关键技术
04
2.4 毫 米波通信 组网
06
参考文献
05
2.5 毫 米波通信 标准化
第3章 6G太赫兹与可见光通信
01
3.1 太 赫兹与可 见光通信 概述
02
3.2 太 赫兹与可 见光通信 信道特性
03
3.3 太 赫兹与可 见光通信 组网
04
3.4 太 赫兹与可 见光通信 发展趋势
05
3.5 太 赫兹与可 见光通信 标准化
6.3 空中无人机 组网
6.4 浮空平台区 域无线网络
6.6 无线接入网 切片
6.5 海洋无线组 网
参考文献
第7章 6G雾无线网络
7.1 雾计算与雾 网络
7.2 雾无线接入 网
7.3 NOMA和FRAN
7.4 F-RAN的基 础理论与关键技 术
7.6 F-RAN垂直 行业应用
7.5 F-RAN资源 调配
04
第2章 毫米波通信技 术
06
第4章 6G多址接入 与编码技术
目录
07 第5章 6G随机接入 与大规模天线
09
第7章 6G雾无线网 络
08
第6章 6G无线网络 体系架构
各个单元思维导图模板
各个单元思维导图模板各个单元思维导图模板导语：思维导图又称脑图、心智地图、脑力激荡图、 HYPERLINK "/item/%E7%81%B5%E6%84%9F%E8%A7%A6%E5%8F%91%E5 %9B%BE" \t "/item/_blank" 灵感触发图、 HYPERLINK"/item/%E6%80%9D%E7%BB%B4%E5%9C%B0%E5%9B%BE" \t "/item/_blank" 思维地图等，是一种图像式思维的工具以及一种利用图像式 HYPERLINK "/item/%E6%80%9D%E8%80%83" \t"/item/_blank" 思考 HYPERLINK"/item/%E8%BE%85%E5%8A%A9%E5%B7%A5%E5%85%B7" \t "/item/_blank" 辅助工具。
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基于自编码器和直接序列扩频的端到端无线通信技术研究
现代电子技术Modern Electronics Technique2024年4月1日第47卷第7期Apr. 2024Vol. 47 No. 70 引 言深度学习作为人工智能、机器学习的新领域，目的是让机器能够像人脑一样学习从而更接近人工智能。
随着深度学习广泛发展，无线通信领域的专家希望应用深度学习在提高数据传输速率及传输可靠性的基础上实现智能通信[1]。
基于深度学习的无线通信物理层技术研究正逐步开展并取得了较好成果，如将深度学习应用于信号调制识别[2⁃3]、信道译码[4]、OFDM 信号处理[5⁃6]、MIMO 通信[7⁃8]、无线通信安全[9]等，但上述应用多是将深度学习用于单独优化无线通信系统某一子模块或联合优化部分子模块，且各个子模块的最佳性能通常是在某一指定环境或者理论条件下仿真得到，在实际应用中并不符合真实信道情况，“模块化”理念指导下的无线通信系统只是实现了“局部优化”，并未在整体性能上实现“全局优化”。
文献[10]使用自编码器替代传统无线通信系统，并采用数据驱动方式开展端到端训练、验证、测试，仿真结果表明，其块误码率性能优于传统BPSK 无线通信系统并具备一定的信道编码增益，实现了无线通信系统整体性能的“全局优化”。
此文献为设计基于深度学习的端到端无线通信系统提供了思路，但也存在以下问题：如若输入数据维度增加将导致网络参数及训练量增加；系统如何应用高阶调制以提高无线传输有效性；系统如何提高无线传输可靠性并应对未知信道下的干扰信号等。
文献[11]采用卷积神经网络降低系统维度和训练量；文献[12]利用差分编码提高传输可靠性，但未针对干扰信号进行研究。
扩频最初用于军事通信抵抗扰码或发送低功率信号进行隐藏，使非目标监听者难以检测发送信号[13]，现也用于商业领域，如数字蜂窝通信、局间无线通信。
扩基于自编码器和直接序列扩频的端到端无线通信技术研究陆 瑞， 江 汉， 任江飞（陆军工程大学， 江苏 南京 210000）摘 要： 基于自编码器和直接序列扩频设计实现了一种无线扩频通信系统，并采用数据驱动方式开展端到端训练、验证、测试，同时重点研究了信道规模、编码速率等超参数和干扰信号对系统块误码率性能的影响。
智能化弱电工程管理人员应有的思维结构(附思维导图)
智能化弱电工程管理人员应有的思维结构想来想去，专栏还是从本文开篇吧，为大家阐述一下智能化弱电工程人员尤其是管理人员应有的思维结构。
一般来说，初入行的新人是不具备这样的思维结构的，毕竟是刚开始接触，什么都不熟悉，经验与见识不足，思维的高度和整体性都存在问题。
犹如即时战略游戏开篇探索地图，任凭你再聪明再有悟性，但见识有限，无法对未知的知识领域进行思考。
新手存在的问题就是见识与经验不足，未探索领域太大。
无法对未知领域进行思考，所以新手带项目很容易犯错。
我们开车都有这样的体会，风雨都不怕，谨慎一点就行了。
但是怕团雾，因为雾限制了我们的视野，让我们看不到障碍和危险，如果不能提前规避风险，再谨慎也无济于事。
做项目也是一样，超出我们认知的风险是无法回避的。
所以新人带项目经常会掉坑，不是他不努力，而是他实在是不晓得坑在哪里或者什么是坑。
但是一旦从事弱电行业久了，见识的多了，地图基本就算探索完毕了，那么此时会面临第二层次的问题：如何将见识和经验串联在一起，形成自己的知识体系。
.比如在项目中，业主要求我们在某个房间再增加几台摄像机，我们会如何考虑？1、好的，既然业主说了，那我们马上就去加。
2、增加的摄像机是做什么用途的，像素多少，用枪机还是用球机，是否要有智能分析功能，夜视功能作何要求，是否要和其他系统联动。
3、加摄像机可以，但业主要给我们出签证或者会议纪要，便于我们做工程变更。
4、查一下招标文件和合同，是否可以变更（有些合同会约定不允许任何变更）。
贸然增加会给后期工程款计量和审计增加麻烦。
5、这几台摄像机如何接入系统，本区域的接入交换机端口还够不够，不够的话还要增加交换机。
6、布线也要增加，要增加走线管，墙面开槽修补，通过线管进入桥架，桥架的空间是否还足够。
7、施工队也要去谈，额外的工程量，他们要加钱的。
这些都是成本的增加。
8、存储的空间是否足够，本来设计的硬盘是刚好满足90天的存储要求的，这样一来还要增加硬盘。
5g 物理层算法相关的书籍
5g 物理层算法相关的书籍标题：5G物理层算法相关的书籍引言：随着5G通信技术的快速发展，物理层算法作为5G系统的基础，对系统性能的提升起着重要作用。
本文将为您推荐几本关于5G物理层算法的书籍，帮助您深入了解5G物理层算法的相关原理和应用。
1.《5G无线通信系统物理层技术》（陈童著）《5G无线通信系统物理层技术》是作者陈童针对5G无线通信系统提出的一本全面讲解物理层技术的书籍。
该书内容包含5G无线通信系统的基本原理、包括小区覆盖技术、信道和干扰管理、多天线技术等等。
通过该书的学习，读者能够深入了解5G物理层算法的各个方面，并对5G通信系统性能提升有更加深入的认识。
2.《5G物理层技术与算法》（龚建军等著）《5G物理层技术与算法》是多位作者共同编写的一本全面介绍5G物理层技术与算法的书籍。
该书主要包括：5G移动通信系统介绍、5G物理层技术特点、无线传输技术、调制与编码技术、载波聚合、大规模MIMO技术等等。
通过该书的阅读，读者可以系统全面地了解5G物理层技术与算法的基本原理和应用。
3.《5G物理层：中低层算法导论与设计指南》（吕继民等著）《5G物理层：中低层算法导论与设计指南》是一本由吕继民等人撰写的书籍，旨在为读者提供关于5G物理层中低层算法的导论和设计指南。
该书主要包括：物理层算法的基本框架、具体算法的分析与设计、实际系统中的算法设计、射频学与射频前端技术等。
通过该书的学习，读者可以深入了解5G物理层算法的设计思路和实现方法。
4.《5G物理层链路适应性技术与差纠方法》（杨涛著）《5G物理层链路适应性技术与差纠方法》是杨涛针对5G物理层链路适应性技术和差纠方法所编写的一本专业书籍。
该书主要内容包括：物理层链路适应性技术、物理层链路适应性算法、无线信道差纠方法、差纠算法等。
该书内容深入浅出，适合对5G物理层链路适应性技术和差纠方法感兴趣的读者。
5.《5G通信系统中的物理层算法设计与仿真》（李东涛著）《5G通信系统中的物理层算法设计与仿真》是作者李东涛写作的一本关于5G物理层算法设计与仿真的专业书籍。
人工智能之知识图谱
图表目录图1知识工程发展历程 (3)图2 Knowledge Graph知识图谱 (9)图3知识图谱细分领域学者选取流程图 (10)图4基于离散符号的知识表示与基于连续向量的知识表示 (11)图5知识表示与建模领域全球知名学者分布图 (13)图6知识表示与建模领域全球知名学者国家分布统计 (13)图7知识表示与建模领域中国知名学者分布图 (14)图8知识表示与建模领域各国知名学者迁徙图 (14)图9知识表示与建模领域全球知名学者h-index分布图 (15)图10知识获取领域全球知名学者分布图 (23)图11知识获取领域全球知名学者分布统计 (23)图12知识获取领域中国知名学者分布图 (23)图13知识获取领域各国知名学者迁徙图 (24)图14知识获取领域全球知名学者h-index分布图 (24)图15 语义集成的常见流程 (29)图16知识融合领域全球知名学者分布图 (31)图17知识融合领域全球知名学者分布统计 (31)图18知识融合领域中国知名学者分布图 (31)图19知识融合领域各国知名学者迁徙图 (32)图20知识融合领域全球知名学者h-index分布图 (32)图21知识查询与推理领域全球知名学者分布图 (39)图22知识查询与推理领域全球知名学者分布统计 (39)图23知识查询与推理领域中国知名学者分布图 (39)图24知识表示与推理领域各国知名学者迁徙图 (40)图25知识查询与推理领域全球知名学者h-index分布图 (40)图26知识应用领域全球知名学者分布图 (46)图27知识应用领域全球知名学者分布统计 (46)图28知识应用领域中国知名学者分布图 (47)图29知识应用领域各国知名学者迁徙图 (47)图30知识应用领域全球知名学者h-index分布图 (48)图31行业知识图谱应用 (68)图32电商图谱Schema (69)图33大英博物院语义搜索 (70)图34异常关联挖掘 (70)图35最终控制人分析 (71)图36企业社交图谱 (71)图37智能问答 (72)图38生物医疗 (72)图39知识图谱领域近期热度 (75)图40知识图谱领域全局热度 (75)表1知识图谱领域顶级学术会议列表 (10)表2 知识图谱引用量前十论文 (56)表3常识知识库型指示图 (67)摘要知识图谱（Knowledge Graph）是人工智能重要分支知识工程在大数据环境中的成功应用，知识图谱与大数据和深度学习一起，成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。
《人工智能导论》项目7 自然语言处理
• 自然语言处理的层次理解
（3）句法分析：对句子和短语的结构进行分析，目的是要找出词、短语等的相互关系以 及各自在句中的作用。
例如：“反对│的│是│少数人”，“咬死了|猎人|的|狗” （4）语义分析：找出词义、结构意义及其结合意义，从而确定语言所表达的真正含义或 概念。
NLP被誉为“人工智能皇冠上的珍珠”。
• 自然语言处理应用
我们每天都在享受自然语言处理技术提、欺诈识别等；在 法律领域，案例搜索、判决预测等；在医疗健康领域，病历的辅助录入、医学资料的检索等。
02
思维导图
• 项目五思维导图
• 任务1：智能文本分析
2、技术分析
文本摘要生成：指的是为较长的文本文档创建简短、准确的摘要。目前文本摘要 的生成方式通常可分为生成式、抽取式两类。生成式比抽取式更接近人进行摘要的 过程，这也是本项目采用的文本摘要生成方法。
文本情感分析：指利用自然语言处理和文本挖掘技术，对带有情感色彩的主观性 文本进行分析、处理和抽取的过程。目前主要采用的方法有基于情感词典、基于机 器学习的方法，其中基于机器学习的方法是本项目采用的情感分析技术方法。
• 自然语言处理的层次理解
自然语言的理解和分析是一个层次化的过程，许多语言学家把这一过程分为五个层次，可以更 好地体现语言本身的构成，五个层次分别是语音分析、词法分析、句法分析、语义分析和语用 分析。
（1）语音分析：要根据音位规则，从语音流中区分出一个个独立的音素，再 根据音位形态规则找出音节及其对应的词素或词。 （2）词法分析：找出词汇的各个词素，从中获得语言学的信息。词是汉语中 能够独立的最小语言单位，正确的单词切分取决于对文本语义的正确理解， 而单词切分又是理解语言的最初的一道工序。
智能通信：基于深度学习的物理层设计
本书的目录结构清晰明了，共分为五个部分。第一部分为引言，介绍了智能 通信和深度学习的发展背景及本书的目的和内容。第二部分为基础知识，对智能 通信和深度学习的基本概念进行了介绍。第三部分为智能通信中的深度学习算法， 详细介绍了各种适用于物理层设计的深度学习算法。
第四部分为基于深度学习的物理层设计，着重介绍了如何将深度学习应用于 物理层设计，包括信号处理、信道编码等。第五部分为实验设计与结果分析，通 过实际案例展示了基于深度学习的物理层设计的有效性和优越性。
阅读感受
《智能通信：基于深度学习的物理层设计》读后感
在现代社会，通信技术已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。而在这 个领域，智能通信技术正逐渐崭露头角，它以更加智能化、高效化的特点，为我 们提供了更为便捷、快速的通信服务。最近，我读了一本名为《智能通信：基于 深度学习的物理层设计》的书，对于智能通信技术有了更深入的了解和认识。
接下来，周教授详细介绍了智能通信的科技基础和关键技术。他指出，深度 学习是智能通信的核心技术之一，可以用于物理层设计、信号处理、网络安全等 领域。通过深度学习算法，可以对海量数据进行处理和分析，挖掘出更多的信息 和规律，从而优化通信系统的性能和提高通信质量。
书中还列举了智能通信提供的服务与应用案例分析。周教授指出，智能通信 可以提供诸如智能网、物联网、云计算、大数据等多样化的服务，广泛应用于工 业、医疗、交通、军事等领域。通过智能通信技术的应用，可以提高生产效率和 生活品质，促进社会经济的发展。
“智能通信将引领未来通信技术的新方向，为人们的生活带来前所未有的便 利和高效。”
这本书的精彩摘录不仅为我们展示了智能通信的未来趋势和发展方向，同时 也提供了一系列基于深度学习的物理层设计方法和技术。相信通过深入研究和探 索，未来的智能通信将会更加智能、高效、可靠，为人类社会的发展进步做出更 大的贡献。
5G终端射频及协议测试技术与实践
目录分析
《5G终端射频及协议测试技术与实践》是一本全面介绍5G终端射频及协议测 试技术的专业书籍。通过对本书的目录进行深入分析，我们可以了解到5G测试领 域的核心技术和实践应用。
从整体结构上看，这本书的目录条理清晰，层次分明。全书共分为五个部分， 分别是基础理论、射频测试技术、协议测试技术、测试实践和案例分析。这种组 织方式有助于读者系统地了解5G终端测试的各个方面，从理论到实践，从技术到 应用。
协议测试技术部分则深入探讨了5G协议栈测试、接口测试、业务流程测试等 方面的内容。这部分目录反映了5G协议的复杂性，以及协议测试在终端测试中的 重要地位。通过这一部分的介绍，读者可以了解如何对5G终端的协议实现进行全 面检测，以确保终端设备符合标准要求和具备良好的互操作性。
测试实践部分是本书的特色之一，该部分目录提供了丰富的测试案例和实施 方案。这些案例涵盖了各种场景下的5G终端测试，包括室内外环境、不同网络配 置等。通过这些案例分析，读者可以深入了解5G终端测试的实际操作过程，提高 解决实际问题的能力。
本书还对5G终端测试的未来发展趋势进行了展望，为读者提供了更多的思考和探索空间。随着5G 技术的不断发展和演进，终端测试技术也将不断更新和完善。未来，终端测试将更加注重智能化、 自动化和云化等方面的技术应用和创新。
《5G终端射频及协议测试技术与实践》这本书是一本全面介绍5G终端射频及协议测试技术的专业 书籍。通过阅读本书，读者可以深入了解5G终端测试的核心问题和实践技巧，为从事5G技术研究 和应用开发提供有价值的参考和帮助。
精彩摘录
《5G终端射频及协议测试技术与实践》精彩摘录
在科技飞速发展的今天，5G技术已经深入到我们生活的方方面面。而《5G终 端射频及协议测试技术与实践》这本书，无疑为我们提供了深入了解5G技术的窗 口。这本书不仅涵盖了5G终端射频技术的核心原理，还详细介绍了协议测试的实 践应用，是每一位希望深入了解5G技术的读者的必读之作。
归纳计算思维与思维导图.ppt
10
O 抽象和分解 来迎接庞杂的任务或者设 计巨大复杂的系统。它是关注的分离 （SOC方法）。它是选择合适的方式去陈 述一个问题，或者是选择合适的方式对 一个问题的相关方面建模使其易于处理。 它是利用不变量简明扼要且表述性地刻 画系统的行为。它使我们在不必理解每 一个细节的情况下就能够安全地使用、 调整和影响一个大型复杂系统的信息。 它就是为预期的未来应用而进行的预取 和缓存。
.精品课件.
11
应用方向
O 计算思维在其他学科中有很大影响。例如，机器学习已经改 变了统计学。各种组织的统计部门都聘请了计算机科学家。 计算机学院（系）正在与已有或新开设的统计学系联姻。
O 计算机学家们对生物科学越来越感兴趣，因为他们坚信生物 学家能够从计算思维中获益。计算机科学对生物学的贡献决 不限于其能够在海量序列数据中搜索寻找模式规律的本领。 最终希望是数据结构和算法（我们自身的计算抽象和方法） 能够以其体现自身功能的方式来表示蛋白质的结构。计算生 物学正在改变着生物学家的思考方式。类似地，计算博弈理 论正改变着经济学家的思考方式，纳米计算改变着化学家的 思考方式，量子计算改变着物理学家的思考方式。
O 国内关于计算思维的研讨大部分都是在与计算机方法 论一起研究的。桂林电子科技大学计算机与控制学院董荣 胜教授在对计算思维和计算机方法论的研究中指出：计算 思维与计算机方法论虽有各自的研究内容与特色，但它们 的互补性很强，可以相互促进，计算机方法论可以对计算 思维研究方面取得的成果进行再研究和吸收，最终丰富计 算机方法论的内容；反之，计算思维能力的培养也可以通 过计算机方法论的学习得到更大的提高。两者之间的关系 与.精现品代课件数. 学思维和数学方法论之间的关系非常相似。 6
O 计算思维这一概念提出后，立即得到美国教育界的
基于人工智能的无线传输技术最新研究进展
基于人工智能的无线传输技术最新研究进展张静;金石;温朝凯;高飞飞;江涛【摘要】智能通信被认为是5G之后无线通信发展的主流方向之一,其基本思想是将人工智能引入无线通信系统的各个层面,实现无线通信与人工智能技术的有机融合.目前,该方面研究正在向物理层快速推进,无线传输技术与人工智能的融合还处于初步探索阶段.面向基于人工智能的无线传输关键技术,从信道估计、信号检测、信道状态信息反馈与重建、信道解码、端到端的无线通信系统方面展开了详细介绍,阐述了近年来国际学术界在该方向的最新研究进展,并在此基础上对利用人工智能的无线传输技术发展趋势进行了进一步展望.【期刊名称】《电信科学》【年(卷),期】2018(034)008【总页数】10页(P46-55)【关键词】人工智能;无线传输技术;深度学习【作者】张静;金石;温朝凯;高飞飞;江涛【作者单位】东南大学移动通信国家重点实验室,江苏南京210096;东南大学移动通信国家重点实验室,江苏南京210096;台湾中山大学通讯工程研究所,台湾高雄000800;清华大学自动化系,北京100084;华中科技大学武汉光电国家研究中心,湖北武汉430074【正文语种】中文【中图分类】TN929.5自2010年以来，5G技术备受学术界和工业界的关注，其主要特点为高维度、高容量、更密的网络、更低的时延。
相比于已经商用化的4G系统，5G无线传输速率提升10~100倍，峰值传输速率达到10 Gbit/s，端到端时延减至毫秒级，连接设备密度增加10~100倍，流量密度提高1 000倍，频谱效率提升5~10倍，能够在500 km/h的速度下保证用户体验。
与面向人与人通信的2G/3G/4G不同，5G在设计之初，就考虑了人与人、人与物、物与物的互连。
国际电信联盟发布的5G八大指标包括：基站峰值速率、用户体验速率、频谱效率、流量空间容量、移动性能、网络能效、连接密度和时延。
迄今为止，5G主要从3个维度实现上述指标，即空口增强、更宽的频谱以及网络密集化。
通信原理第7版第1章樊昌信版 ppt课件
通信原理第7版第1章樊昌信版
课件制作：曹丽娜
1.1.1 通信的发展
个人化 移动化 综合化
宽带化
高速化 智能化 数字化
击鼓
烽火
鸣金 。。。
电报
电话 电视 因特网 。。。
西安电子科技大学 通信工程学院
通信原理第7版第1章樊昌信版
课件制作：曹丽娜
1.1.2 消息 信息 信号
发射天线将AM信号感应成 可以辐射到大气中的电磁波 （无线电波）
频带利用率
Ｂ：
bR B b1 22 40 00 02b/(sH z)
西安电子科技大学 通信工程学院
通信原理第7版第1章樊昌信版
√
课件制作：曹丽娜
例题
２、某数字传输系统传送二进制码元的速率为1200b/sBaud， 求该系统的信息速率。若该系统改为传送八进制信号码 元，码元速率不变，则系统信息速率为多少？
声音
音频信号
接收天线将电磁波转换为
AM信号（含有噪声）
将音频信号放大、调制， 产生 AM信号，并耦合到 发射天线
将AM信号解调还原为音频 信号，再经音频功放后，驱 动扬声器，还原为声音。
西安电子科技大学 通信工程学院
调幅（AM）无线广播系统
课件制作：曹丽娜
消息
：通信系统传输 的对象。形式多种:
信号
：消息的电表示 形式/传输载体。
➢连续消息： 语音、温度、图像 ➢离散消息： 数据、文字、符号
➢模拟信号： 信号参量取值连续
➢数字信号： 信号参量取值离散
信息
：消息中蕴含的有效内容。
西安电子科技大学 通信工程学院
通信原理第7版第1章樊昌信版
课件制作：曹丽娜
三者关系
《物联网工程导论》课件第1章
1.1 物联网的定义
物联网自诞生以来便引起了巨大关注，被认为是继计算 机、互联网、移动通信网之后的又一次信息产业浪潮。 其理念是基于射频识别(RFID)、电子代码(EPC)等技术，在 互联网的基础上构造一个实现全球物品信息实时共享的实物 互联网，即物联网，如图1.1所示。
从1999年概念的提出到2010年的崛起，物联网经历了十 年历程，特别是最近两年其发展极为迅速，不再停留在单纯 的概念、设想阶段，而是逐渐成为国家战略、政策扶植的对 象。表1.2列出了物联网发展历程中的关键点。
表1.2 物联网发展历程中的关键点
2005 年 2009 年初 2009 年 6 月 2009 年 8 月 2009 年 8 月
1.3 物联网的三大推动力
1.3.1 第一大推动力：政府
1998年1月31日，美国副总统戈尔在加利福尼亚科学中 心做了题为《数字地球：展望21世纪我们这颗行星》的长篇 演讲。他在这篇演讲中首次提到并系统阐述了“数字地球” 这个新概念，其构想如图1.3所示。
图1.3 数字地球构想
智慧地球的应用领域如图1.4所示。ຫໍສະໝຸດ 图1.4 智慧地球应用领域
1.3.2 第二大推动力：企业
2008年，IBM提出的“智慧地球”发展战略(如图1.5所 示)，受到美国政府的高度重视。
图1.5 智慧地球的构成
1.3.3 第三大推动力：教育界与科技界
追求先进科学与前沿技术是科学家的天职。
1.4 国家的“战略性新兴产业”解析
一、抓住机遇，加快培育和发展战略性新兴产业 二、坚持创新发展，将战略性新兴产业加快培育成为先 导产业和支柱产业 三、立足国情，努力实现重点领域快速健康发展 四、强化科技创新，提升产业核心竞争力 五、积极培育市场，营造良好市场环境 六、深化国际合作，提高国际化发展水平 七、加大财税金融政策扶持力度，引导和鼓励社会投入 八、推进体制机制创新，加强组织领导
人工智能导论
04 计算机视觉与图像处理技 术
计算机视觉概述及挑战
计算机视觉定义
研究如何让计算机从图像或视频 中获取信息、理解内容并作出决
策的科学。
挑战与问题
光照变化、遮挡、形变、背景干扰 、计算复杂度等。
应用领域
智能交通、安防监控、工业自动化 、医疗诊断等。
图像特征提取与分类识别方法
特征提取
从图像中提取出对于后续任务有 用的信息，如边缘、角点、纹理
。
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基本原理
包括声学模型、语言模型和解码器三大部分，其中声学模型负责将语音 信号转换为特征向量，语言模型负责计算文字序列的概率，解码器负责 将特征向量和文字序列进行匹配。
系统架构
包括前端处理、特征提取、声学模型、语言模型、解码器等多个模块， 其中深度学习技术在声学模型和语言模型中得到了广泛应用。
发展历程
人工智能的发展经历了符号主义、连接主义和行为主义等阶 段，目前正处于深度学习等机器学习技术快速发展的时期。
人工智能技术体系架构
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基础层
包括芯片、传感器、算法 框架等基础技术，为人工 智能提供计算、感知和学 习能力。
技术层
包括自然语言处理、计算 机视觉、语音识别等技术 ，实现人工智能的交互和 认知能力。
循环神经网络
RNN基本原理、LSTM与GRU等变体 结构、自然语言处理等应用。
生成对抗网络
GAN基本原理、DCGAN与WGAN 等改进方法、图像生成与风格迁移等 应用。
03 自然语言处理与语音识别 技术
自然语言处理概述及挑战
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自然语言处理（NLP）定义
研究计算机处理、理解和运用人类语言的一门技 术科学，旨在实现人机交互中的语言智能。
人工智能导论PPT第一章人工智能导引
人工智能和大数据
外推：它是在原始观测范围之外，根测：它包括标识不符合预期模 式的识别数据项、事件或观测，或数据集中的其它项。异 常检测可以识别诸如银行欺诈之类的事件。它也适用于几 个其它领域，包括：故障检测、系统健康监测、传感器网 络和生态系统干扰。
深度学习也很好的实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅 助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至 是更好的电影推荐，都即将实现。
什么是人工智能
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开 发用于模拟、延伸和扩展人的智能活动，是计算机科学的一个研究分支， 是研究发展的结晶。人工智能是一门基于计算机科学，生物学，心理学， 神经科学，数学和哲学等学科的科学和技术。
（WIKI）In computer science, artificial intelligence (AI), sometimes called machine intelligence, is intelligence demonstrated by machines, in contrast to the natural intelligence displayed by humans and animals. Leading AI textbooks define the field as the study of "intelligent agents": any device that perceives its environment and takes actions that maximize its chance of successfully achieving its goals. Colloquially, the term "artificial intelligence" is often used to describe machines (or computers) that mimic "cognitive" functions that humans associate with the human mind, such as "learning" and "problem solving".