超级军网一组有关声信号处理的参考资料
来源：百度文库 编辑：超级军网 时间：2024/04/28 07:04:55
这个帖子首先从一系列转贴开始，
目的 是从一些少儿科普、甚至八卦传言……、以及其它一些八杆子打不到一起的改锥！铁丝！农药瓶！……组装出一种超强杀伤力的武器“要你命3000” Version 0.01版
[:a11:]
然后呢，希望能逐渐构筑起一个山寨版的‘声信号处理算法’
不求多牛，只要能运转起来即可---反正又不会有老师来批改作业:')
每一个军事史或者科技史爱好者都知道，也只有在长期全面战争年代，才会有如自己这样的菜鸟‘跳出来’的可能性：诸如二战，就曾把无数非军事领域的民间菜鸟卷入形形色色 千奇百怪的……（“鸽导炸弹”只不过是其中最普通的一例）而现在，和平年代，也只有在这样一个下着雨的周末的下午，本猪、本猪 、本猪[:a1:] #$*)%)#@_
渐渐的，随后该往哪个方向演进，最终听大伙儿投票决定吧---反正自己只不过是三天打鱼两天晒网的外行而已---用不了多久 就会黔驴技穷，羞愧Ing退出历史舞台。
好了，言归正传，开始！这个帖子首先从一系列转贴开始，
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好了，言归正传，开始！
人类真正对蝙蝠听觉进行全面系统地研究还是近半个多世纪的事。由于声探测器的问世，使得当时还是哈佛大学研究生的格里芬（Griffin）于1938年得以成功地记录到蝙蝠所发出的超声。此外，他和他的同事Galambos还仔细观察了蝙蝠在躲避障碍物时所发声波的有趣变化，加之1942年Galambos又成功地记录到蝙蝠耳蜗微音器电位。至此，蝙蝠具有类似“声纳”系统以声探物的事实才告成立。随后不久，格里芬（1944）把自然界中任何利用类似“声纳”原理探测周围环境的过程称之为“回声定位”（echolocation）。
2.回声定位蝙蝠的类别 根据古生物学研究，在距今约60 00万年前的始新世，地球上便有蝙蝠存在，以后经过漫长的演化过程，许多不同种类的蝙蝠陆续出现。现分布于世界各地的蝙蝠均属哺乳纲翼手目（Chiroptera），该目又分为大蝙蝠亚目（Megachiroptern）和小蝙蝠亚目（Microchiroptera）。业已发现，前者除果蝠属（Rousettus）外均不使用回声定位，而是有发育完善的视觉系统，后者则都有回声定位能力，但视觉系统原始，该类被称之为回声定位蝙蝠。 回声定位蝙蝠分布极为广泛，食性差异也较大。目前发现它们最小的只有2 g，而大的则超过1 kg，其翅翼跨度从0.2032 m到2 m以上不等。它们都有着发达的咽喉肌，能依其快速有力的收缩产生超声波，声波由鼻孔或嘴传出，有的二者兼之。回声定位有效范围约2 m左右。根据它们所发出的回声定位信号特征可将其分为二大类：即FM 蝙蝠和CF/FM 蝙蝠。 所谓FM蝙蝠就是利用调频信号进行回声定位的一类，该类占回声定位蝙蝠的大多数。格里芬等在20世纪50年代的研究中发现，大棕黄蝙蝠（Eptesicus fuscus）在捕获食物时，靠发射强而短的超声信号进行定位，每一信号持续时间约0.5～5.0ms.，该信号具备调频（FM）特征，如果它发现了感兴趣的目标，就会增加单位时间内发放信号的次数（重复率）并降低信号持续时间，以便从不断反射回来的回声中撷取更多、更准确的信息。另一类回声定位信号的发现是德国动物学家默雷斯（Mohres1953），他观察到马蹄蝠（Rhinolophus）所发出的定位信号持续时间大大高于大棕黄蝙蝠，可以达30～60ms乃至200ms之久，信号的主要部分是由一个约80kHz的恒频（CF）组成，在该信号尾部则是一个向下扫描的FM信号，持续约2～6ms，频率下降2～25kHz。利用这种生物声纳信号的蝙蝠被称之为CF/FM蝙蝠，对该类蝙蝠的进一步研究发现，它们发出的CF信号不仅有像马蹄蝠那样的长时程，而且也有时程短至8～10ms以下的。因此，该类蝙蝠又进一步被分为二个亚型：长CF/FM蝙蝠和短CF/FM蝙蝠。
蝙蝠在飞行时以耳“视”物并不单纯只确定靶物的方向和距离，实际上的情况比我们想象的要复杂得多。即使同一靶物，也由于靶物本身各部分的结构不同而导致蝙蝠接受到的回声信号强度出现差异。此外，它还要克服来自不同距离和方向的回声干扰，区分那些它喜食的昆虫和不喜食的昆虫。
分开贴的理由，是考虑到大多数网友的脑内存未经升级，
如果一个帖子太长 会吓跑很多弟兄---所以才分开贴
别以为本猪稀罕官衔！俺早说了，‘五级士官’已经是大的不得了的军衔了:D
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具体例子就不举了……
蝙蝠的听觉信号像其它哺乳动物一样也是经由耳蜗核—外侧丘系—下丘—内膝体—听皮层，听觉信号在耳蜗被译成神经信号后还要在中枢听觉系统作进一步分析。一般认为，听觉信号的时间和强度信息是在上橄榄内侧核和上橄榄外侧核被分离的，大部分哺乳动物的上橄榄内侧核接受来自双侧耳蜗核大约等量的兴奋性传入，而蝙蝠则不同，它的上橄榄内侧核主要接受来自对侧的传入。因此，对双耳时间差异性的分析工作显然被移到了更高的神经水平。在脑干水平另一个引人关注的发现是，外侧丘系背核对两个相同声信号的第二个产生一个特别的延迟，这种“最佳延迟”对回声信号或许很有帮助。奥尔森（Olsen）从下丘沿听觉神经传导通路所进行的电生理测量表明，蝙蝠下丘的某些区域内有些神经元是调制到单频的，它们向内膝体的某一区域发送信号，在那里进行信号整合，使之对特定的频率组合产生反应，随后投射到听皮层。根据休格和他的同事研究证实，髭须蝠的听皮层有结构独特的分区，一个区域里包含着只对回声中的某些频率和振幅作出反应，另一个区域则只对脉冲与回声之间的频差起反应，还有一个区域则对脉冲与回声的时间差最敏感。这种听皮层结构上的专门化，可能非常有利于蝙蝠利用回声定位构建立体“视”觉图像。
2004-06-18 自《生物学通报》1997年第7期
下载：
2004-06-18 自《生物学通报》1997年第7期
下载： 太失望了
:Q
这样下去，潜艇帮解散得了，基庭也别唧唧歪歪什么中国潜艇威胁论了，
光去外国买，
自己却不积极扶持菜鸟们的山寨声纳系统的努力，
好搞什么搞呀[:a1:]
:Q
这样下去，潜艇帮解散得了，基庭也别唧唧歪歪什么中国潜艇威胁论了，
光去外国买，
自己却不积极扶持菜鸟们的山寨声纳系统的努力，
好搞什么搞呀[:a1:]
数学只是最终的表达形式---灵感的来源还是与真实的生活！来自于大自然和造物主亿万年的杰作……
至于寄希望于‘高级特工’或者‘修建奇迹大建筑’然后使用‘心灵控制术’（全都是游戏术语，请勿对号入座到地球世界）、拐骗来敌国最新潜艇样本？……省省吧，我自己就是做过底层仿真器调试工具的、与其破解程序 还不如自己动手来得快呢！
至于寄希望于‘高级特工’或者‘修建奇迹大建筑’然后使用‘心灵控制术’（全都是游戏术语，请勿对号入座到地球世界）、拐骗来敌国最新潜艇样本？……省省吧，我自己就是做过底层仿真器调试工具的、与其破解程序 还不如自己动手来得快呢！
没看懂
《Nature》：大脑对信号的分类机制
更新时间：2004-6-7 14:02:00
对于大脑如何处理由数百万神经细胞传递的电子冲动来感知外界信号一直是科学家极欲探索却难以了解的问题。加州大学圣地亚哥分校（UCSD）的神经生物学家在5月30号《Nature》期刊在线版发表了他们的研究成果，对于解开这个谜题提供了一线希望。
由于目前普遍认为大脑是透过识别电子冲动的时间长短和频率大小来获得信号，因此了解大脑中可能参与掌控电路的组织或许能帮助我们对大脑如何处理信号有进一步的认识。基于这样的想法，科学家们锁定大脑皮层中对于大脑电路分析最有直接关连的海马回（hippocampus)来作为研究的对象。结果显示由海马回的角锥状细胞(CA1 pyramidal cell)输出的电子冲动会经由反复、周期性的电路抑制来转化成特殊形式的讯号然后传递到其它区域，而有些神经细胞只会对第一次传达到的讯号做出响应的动作，有的神经细胞则是会对较频率密集、连续性的讯号产生反应。
这样的结果显示大脑中的神经细胞在接受信号上是采用一种分工合作的方式，因此虽然在任何时刻大脑中的任何神经细胞都可能接受到数以万计的讯号，但是只有特定强弱、频率的讯号才能对特定种类的神经细胞产生作用。
为什么特定的时间、强弱和频率这么重要呢？
假设我们现在正跟朋友碰面，然后寒暄、握手，想想看，如果大脑里的神经细胞对讯号送达的时间没有区别性的话，那么可能会先感到和某人握手、寒暄然后才知道原来是和熟悉的朋友碰面的怪异感受。
至于讯号强度、频率则是会对大脑决定做出如何的反应有重要的影响：如果只是轻微的疼痛感那么我们所产生的瞬间反应就不如巨大的疼痛来的明显和强烈。这种区分讯号大小的功能能够帮助我们对信号的重要性做出判断并选择响应的顺序。
当然，这项以海马回当作研究目标的研究成果只显示了大脑如何处理信号的一小部分。期待未来陆续会有相关的成果发表来帮助我们早日了解错综复杂的大脑！ 原文：Nature, published online, 30 May 2004(doi:10.1038/nature02615)
更新时间：2004-6-7 14:02:00
对于大脑如何处理由数百万神经细胞传递的电子冲动来感知外界信号一直是科学家极欲探索却难以了解的问题。加州大学圣地亚哥分校（UCSD）的神经生物学家在5月30号《Nature》期刊在线版发表了他们的研究成果，对于解开这个谜题提供了一线希望。
由于目前普遍认为大脑是透过识别电子冲动的时间长短和频率大小来获得信号，因此了解大脑中可能参与掌控电路的组织或许能帮助我们对大脑如何处理信号有进一步的认识。基于这样的想法，科学家们锁定大脑皮层中对于大脑电路分析最有直接关连的海马回（hippocampus)来作为研究的对象。结果显示由海马回的角锥状细胞(CA1 pyramidal cell)输出的电子冲动会经由反复、周期性的电路抑制来转化成特殊形式的讯号然后传递到其它区域，而有些神经细胞只会对第一次传达到的讯号做出响应的动作，有的神经细胞则是会对较频率密集、连续性的讯号产生反应。
这样的结果显示大脑中的神经细胞在接受信号上是采用一种分工合作的方式，因此虽然在任何时刻大脑中的任何神经细胞都可能接受到数以万计的讯号，但是只有特定强弱、频率的讯号才能对特定种类的神经细胞产生作用。
为什么特定的时间、强弱和频率这么重要呢？
假设我们现在正跟朋友碰面，然后寒暄、握手，想想看，如果大脑里的神经细胞对讯号送达的时间没有区别性的话，那么可能会先感到和某人握手、寒暄然后才知道原来是和熟悉的朋友碰面的怪异感受。
至于讯号强度、频率则是会对大脑决定做出如何的反应有重要的影响：如果只是轻微的疼痛感那么我们所产生的瞬间反应就不如巨大的疼痛来的明显和强烈。这种区分讯号大小的功能能够帮助我们对信号的重要性做出判断并选择响应的顺序。
当然，这项以海马回当作研究目标的研究成果只显示了大脑如何处理信号的一小部分。期待未来陆续会有相关的成果发表来帮助我们早日了解错综复杂的大脑！ 原文：Nature, published online, 30 May 2004(doi:10.1038/nature02615)
原帖由 danaan 于 2009-2-22 19:22 发表
没看懂
小子！
哪条道上的？敢耍我！
没看到#2楼插图 “八年级……课外阅读”嘛！
敢说没看懂？
拖出去切JJ……[:a16:]
听觉现象及其机制的各种学说。声波如何产生听觉，一直是人们感兴趣的问题。一个完整的听觉理论应当是对整个听觉机制的阐述。但是，历史上的一些经典的听觉理论,实际上只涉及到耳是如何辨别音高的,因而只是一种耳蜗的音高学说。随着近代电子计算机技术和神经电生理学的进展，虽然对听觉中枢的功能有了某些了解，但总的说来，对听觉系统如何加工来自外周的听觉信息以及如何产生听觉，仍然知道很少。
（待续）
（待续）
H.von赫尔姆霍茨提出耳蜗是一排在空间上对不同频率调谐的分析器。在基底膜上有长短不同的横纤维，其作用很像一个微小的共鸣器,每一根纤维都与不同的频率相调谐。位于耳蜗基底部的短纤维对高频发生反应，而在耳蜗顶部的长纤维则对低频发生反应。基底膜的纤维由短到长连续排列，与其相调谐的频率也由高到低连续变化。当受到某一音调刺激时，基底膜相应区域的共鸣器便发生共振，与其相联系的神经纤维因而也发生兴奋。音调的频率不同它所刺激的基底膜上的共鸣器和相应的神经元也不同。因此，每一种音调在基底膜上都有其特定的位置和神经代表。
此后，新的科学事实的发现使赫尔姆霍茨的共鸣说不断受到冲击。例如，研究发现，基底膜是由相互交织在一起的纤维组成的。因此，每一根横纤维作为一种共鸣器对不同的频率单独发生反应看来是不可能的。此外，从横纤维的数量来看，也远不能与我们可以辨别的音高数目相比。对共鸣器的调谐、选择性等其他特性，赫尔姆霍茨也没能给予很好的解释。
此后，新的科学事实的发现使赫尔姆霍茨的共鸣说不断受到冲击。例如，研究发现，基底膜是由相互交织在一起的纤维组成的。因此，每一根横纤维作为一种共鸣器对不同的频率单独发生反应看来是不可能的。此外，从横纤维的数量来看，也远不能与我们可以辨别的音高数目相比。对共鸣器的调谐、选择性等其他特性，赫尔姆霍茨也没能给予很好的解释。
行波学说 1928年以来,G.von贝凯西进行了一系列的实验。他首先注意到，任何具有弹性的物体受到振动时，总要产生一种波的运动，即行波。他进而发现基底膜的横向和纵向的张力几乎是相同的。因此，基底膜的横纤维不可能是对不同频率调谐的共鸣器。后来他又发现，基底膜不同部位的弹性很不同，其基底与蜗顶相差约100倍。同时,自耳蜗基底到蜗顶基底膜的宽度和硬度也逐渐变化。耳蜗基底膜的这些物理特性，可以完成对声波频率的初步分析。贝凯西首先在耳蜗模型上，后来又在显微镜下直接观察人的耳蜗基底膜的运动，发现当蹬骨底板运动时，在基底膜上的确产生一种行波，它们从比较硬的基底向比较柔韧的蜗顶运动，该行波的波幅逐渐加大，当达到最大值时便迅速下降。行波在各瞬间的波峰所联成的包络的最大值在基底膜上形成一个区域，这一区域内的基底膜偏转也最大，基底膜的不同区域与不同的声波频率有关。高频位于耳蜗的基底，而低频则位于耳蜗的顶部，这与赫尔姆霍茨的早期假定是一致的。
频率学说 以W.卢瑟福为代表的频率学说认为，耳蜗的基底膜是作为一个整体与外界的声波频率发生相应振动的，音高辨别不依赖声音频率在基底膜上的空间分析,听神经发放的神经脉冲可以复制外界声波的频率。耳的作用就像电话机的送话器一样，是声音刺激的转换机制。因此，人们常常把这种学说称作电话学说。虽然卢瑟福在当时已经注意到破坏耳蜗的不同部位会给音高辨别带来不同的影响，即不同频率的听力与耳蜗基底膜的不同部位有一定的对应关系，这一事实是电话学说所无法解释的。
排放学说 又称共振－排放学说。它既承认不同的刺激频率在基底膜上起作用的部位不同，也肯定声刺激引起的神经脉冲能反映声音的频率，所以它是频率与位置学说的结合。
排放学说 又称共振－排放学说。它既承认不同的刺激频率在基底膜上起作用的部位不同，也肯定声刺激引起的神经脉冲能反映声音的频率，所以它是频率与位置学说的结合。
神经电生理学的研究证明,虽然由数千条神经纤维组成的听神经的放电频率可以与刺激的声波频率相同步。但是，单个听神经纤维的放电频率却不超过每秒数百次。为了解释整个听神经的这种同步活动，E.G.韦弗1949年提出了排放学说。这种学说认为，整条听神经对高频的同步放电，可能是听神经内具有不同兴奋时相的许多神经纤维协同活动的结果，由于对不同时相发生反应的神经纤维之间的交替排放，便能达到与较高的刺激频率相同步。但是，当声波频率超过5000赫时，听神经就不再产生同步放电，这时，赫尔姆霍茨所假定的共振－位置原则就可能起作用了。
如上所述，在耳蜗内对频率进行分析，位置学说和频率学说二者在一定范围内可能都是正确的。正像贝凯西（1960）所证明的那样,对低于100赫以下的频率来说，基底膜的振动模式不再按频率的函数而变化，这说明位置原则对低频来说不适用，然而频率学说所说的在信号的特定相位上发生反应的低频神经元这时可能发生作用。同样，当刺激的频率超过5000赫时，听神经也不再发生同步放电反应，这时位置原则中的行波学说可能在发生作用。对比较宽的中频范围来说，两种学说可能都有效。由此可见，在听觉理论中，位置学说中的行波学说与频率原则中的排放学说相结合，在耳蜗中便可以初步完成对整个可听声频范围的频率分析。
辨别音高的神经机制目前还不十分清楚，从神经解剖学来看，自耳蜗到大脑听皮层的神经通路是所有感觉通路中最复杂的。神经电生理学的研究已证实，单个神经纤维的放电多发生在刺激波形的特定相位上。因此,在听神经纤维的放电模式中包含着刺激的时间信息。此外，不同的听神经纤维对不同的声刺激频率也有其特有的频率选择性。并且具有不同频率选择性的纤维，在听神经中又是按一定次序排列的。对高频选择反应的纤维在听神经束的外周，从神经束的外周到中心，神经纤维可选择的频率由高到低依次降低。这表明，频率分析沿基底膜分布的位置原则在听神经中被保存了下来。近年来的一些研究还证明，这种音调定位的组织结构沿着听觉系统传导通路直到大脑听皮层区也都明显地存在着。
听觉系统高级中枢的多数神经元都和视觉系统的神经元一样,只对刺激的某些特征发生反应。也就是说,听觉系统也有不同的特征觉察器。这些特征觉察器使不同水平的中枢都具有相当复杂的功能。大量的动物实验表明,对于声音频率的识别不一定必须在大脑皮层进行。因此，对于人类来说，音高的辨别似乎也可以在听觉中枢的低级水平上进行，而大脑皮层的功能很可能是存储和分析那些比音高更为复杂的刺激因素，如言语、音乐旋律的时间序列等。
如上所述，在耳蜗内对频率进行分析，位置学说和频率学说二者在一定范围内可能都是正确的。正像贝凯西（1960）所证明的那样,对低于100赫以下的频率来说，基底膜的振动模式不再按频率的函数而变化，这说明位置原则对低频来说不适用，然而频率学说所说的在信号的特定相位上发生反应的低频神经元这时可能发生作用。同样，当刺激的频率超过5000赫时，听神经也不再发生同步放电反应，这时位置原则中的行波学说可能在发生作用。对比较宽的中频范围来说，两种学说可能都有效。由此可见，在听觉理论中，位置学说中的行波学说与频率原则中的排放学说相结合，在耳蜗中便可以初步完成对整个可听声频范围的频率分析。
辨别音高的神经机制目前还不十分清楚，从神经解剖学来看，自耳蜗到大脑听皮层的神经通路是所有感觉通路中最复杂的。神经电生理学的研究已证实，单个神经纤维的放电多发生在刺激波形的特定相位上。因此,在听神经纤维的放电模式中包含着刺激的时间信息。此外，不同的听神经纤维对不同的声刺激频率也有其特有的频率选择性。并且具有不同频率选择性的纤维，在听神经中又是按一定次序排列的。对高频选择反应的纤维在听神经束的外周，从神经束的外周到中心，神经纤维可选择的频率由高到低依次降低。这表明，频率分析沿基底膜分布的位置原则在听神经中被保存了下来。近年来的一些研究还证明，这种音调定位的组织结构沿着听觉系统传导通路直到大脑听皮层区也都明显地存在着。
听觉系统高级中枢的多数神经元都和视觉系统的神经元一样,只对刺激的某些特征发生反应。也就是说,听觉系统也有不同的特征觉察器。这些特征觉察器使不同水平的中枢都具有相当复杂的功能。大量的动物实验表明,对于声音频率的识别不一定必须在大脑皮层进行。因此，对于人类来说，音高的辨别似乎也可以在听觉中枢的低级水平上进行，而大脑皮层的功能很可能是存储和分析那些比音高更为复杂的刺激因素，如言语、音乐旋律的时间序列等。
参考书目
E.G.Wever,Theory of Hearing, Wiley, New York,1949.
G.von Békésy, Experiments in Hearing,McGraw-Hill,New York,1960.
E. C.Carterette and M.P.Friedman, Handbook of Perception,Vol.Ⅳ, Hearing, Academic Press,New York,1978.
E.G.Wever,Theory of Hearing, Wiley, New York,1949.
G.von Békésy, Experiments in Hearing,McGraw-Hill,New York,1960.
E. C.Carterette and M.P.Friedman, Handbook of Perception,Vol.Ⅳ, Hearing, Academic Press,New York,1978.
/* 编者按： 这一段貌似只对待孕妈妈有用，其实对于关心声信号处理的伙伴 更有启发*/
听觉
听觉是宝宝出生时的本能，所以人天生对于声音的感受力特别强。宝宝听觉发展有一定的进程：
0～6个月 已经对声音有初步的辨识能力，如太大的声音会造成惊吓，或者会找声音来源。
6个月～1岁 对声音有理解能力，可以分辨各种声音的不同，尤其可以听出妈妈的声音，这时叫宝宝的名字多半会有反应；另外宝宝饿的时候，妈咪摇奶瓶的声音，也会令宝宝很兴奋。
1岁～1岁半 这是宝宝语言发展的关键时期，宝宝会按照大人的指令做动作，还会模仿大人发出的声音，如拍拍手、坐下等，已经能跟大人有互动及对应，并且会跟从指令。
1岁半～2岁 宝宝这时多半已经会讲单字，用字卡、图卡引导他们，已经认得出其中的字及会发单音，并且学习意愿高。
2岁以后 这时的宝宝说话已经可以连成句子了，有时会增加语言，将自己的意见表达出来。
听觉
听觉是宝宝出生时的本能，所以人天生对于声音的感受力特别强。宝宝听觉发展有一定的进程：
0～6个月 已经对声音有初步的辨识能力，如太大的声音会造成惊吓，或者会找声音来源。
6个月～1岁 对声音有理解能力，可以分辨各种声音的不同，尤其可以听出妈妈的声音，这时叫宝宝的名字多半会有反应；另外宝宝饿的时候，妈咪摇奶瓶的声音，也会令宝宝很兴奋。
1岁～1岁半 这是宝宝语言发展的关键时期，宝宝会按照大人的指令做动作，还会模仿大人发出的声音，如拍拍手、坐下等，已经能跟大人有互动及对应，并且会跟从指令。
1岁半～2岁 宝宝这时多半已经会讲单字，用字卡、图卡引导他们，已经认得出其中的字及会发单音，并且学习意愿高。
2岁以后 这时的宝宝说话已经可以连成句子了，有时会增加语言，将自己的意见表达出来。
插队赞一下！楼猪其实可以作为一个项目在首贴里作先一个项目概述，大家知道你的大致运作模式，才好响应啊！
非常好的科普知识，留个名慢慢品读。
faint. 如果这些都可以作为算法依据, 我们就没有必要去研究数学证明和逻辑了. 心理学不是科学.
如果大路边果树上真的有果子的话……除非人类出现在这条路上才几分钟---否则那果子必定是苦的！
你明白我的意思么;P 特别是对于那些高度重要 竞争高度激烈的领域、玻璃天花板……只是迟早的事儿，也许随后就是一种僵持阶段--研究思路陷入一种亚稳态……直到其它因素的介入（--可即便是数学工具的再次发展、也离不开具体的实践原型---我可不认为数学是 处女怀胎 ）。
看得出也许你很爱数学。我猜测真正喜爱数学的人不可能‘不喜欢和数学有关的八卦……历史……来龙去脉’之类的，他会喜欢和数学有关的一切。
我很想认真的来回答，容我稍微用笔整理一下自己的思路 再回来，好么？
你明白我的意思么;P 特别是对于那些高度重要 竞争高度激烈的领域、玻璃天花板……只是迟早的事儿，也许随后就是一种僵持阶段--研究思路陷入一种亚稳态……直到其它因素的介入（--可即便是数学工具的再次发展、也离不开具体的实践原型---我可不认为数学是 处女怀胎 ）。
看得出也许你很爱数学。我猜测真正喜爱数学的人不可能‘不喜欢和数学有关的八卦……历史……来龙去脉’之类的，他会喜欢和数学有关的一切。
我很想认真的来回答，容我稍微用笔整理一下自己的思路 再回来，好么？
中午回81tech点名领取国防币，被拒之门外…起先还心存侥幸 以为只不过是论坛内部维护。刚才再试 才明白…那个讨论气氛极差 学习资料极丰富的论坛正式对外人关上大门了:') 。
那些家伙…不知道哪个小子上传资料触犯底线…连累到自己这样的门外菜鸟也遭殃:-( 真要是保密借口的话 那网站早不知道被蜘蛛爬过多少遍了
孤苦伶仃当中 只好又徘徊回超大。
短信上见到赌王几周前的加亮鼓励，于是从伤心中 顽强的走出来…继续前面的帖子！
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假如哪位兄台误以为我是挖坑不填的害人精，那这冤枉 我也就认了！
上次看到20楼贼兄一句善意的鼓励，我跟遭雷劈了一样 机灵灵打个冷颤…
原本自己只是跟小孩子放学了 在野外乱窜似的，随着潜意识 自言自语。
因为胆怯 所以挂起‘山寨和恶搞’的遮羞旗--当然了 所谓幻想着“有真正懂行的老师或师兄来点拨…”的话 也只是酸溜溜牢骚罢了。
但一句鼓励 让自己倍感惭愧：就算是恶作剧也得拿出点专业操守来…才成,对不？
当即且战且退，去拜拜Google神 摸到81tech那个水声资料丰富的地方，开始耐心下载本科基础教材
… 一心准备给某兄交出一份答卷、一份《开题报告》。
然后好些天没回来，全花在补习入门基础知识上了[:a9:]
那些家伙…不知道哪个小子上传资料触犯底线…连累到自己这样的门外菜鸟也遭殃:-( 真要是保密借口的话 那网站早不知道被蜘蛛爬过多少遍了
孤苦伶仃当中 只好又徘徊回超大。
短信上见到赌王几周前的加亮鼓励，于是从伤心中 顽强的走出来…继续前面的帖子！
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假如哪位兄台误以为我是挖坑不填的害人精，那这冤枉 我也就认了！
上次看到20楼贼兄一句善意的鼓励，我跟遭雷劈了一样 机灵灵打个冷颤…
原本自己只是跟小孩子放学了 在野外乱窜似的，随着潜意识 自言自语。
因为胆怯 所以挂起‘山寨和恶搞’的遮羞旗--当然了 所谓幻想着“有真正懂行的老师或师兄来点拨…”的话 也只是酸溜溜牢骚罢了。
但一句鼓励 让自己倍感惭愧：就算是恶作剧也得拿出点专业操守来…才成,对不？
当即且战且退，去拜拜Google神 摸到81tech那个水声资料丰富的地方，开始耐心下载本科基础教材
… 一心准备给某兄交出一份答卷、一份《开题报告》。
然后好些天没回来，全花在补习入门基础知识上了[:a9:]
1 一定要有自己的切入点和想法--只有这样才能真正领会前人知识、而不是反被僵化套住…
切忌一开始就下载或借阅一大堆最新进展文献-“虚不受补”呀--大家可别忘了公开信息分析领域有关‘内源性知识’的基本概念！信息越多 所知越少呀！/*算了，那概念不过本猪胡扯…不会有人知道*/
2 研究工作 注定了是一条不计个人得失的不归路。
假如有了自己的注意和方向，那接下去要的就是在绝境中坚持下去的精神支柱了。
别人只会比咱们更聪明、至少绝不会比自己懒……所以只好努力让自己的搜索路径和别人有异
‘一无所获’固然是大概率事件，可至少证明在此冷门思路下…XXX是这么一个结果，好歹也算问心无愧了。
(否则重复别人已做过的工作，那 失败 就不是什么大不大概率事件--而是必然事件了)
3 更具体地说，一方面的确会分配较少的注意力资源去搜集阅读一些水声方面的入门教材/*X楼就是当时一段读书笔记上摘下来的*/
更主要的 我想尽量别动用已有的DSP方法……去重走一遍水声信号处理的演进历史:-)
请注意这段文字真的很重要：
① 搞清楚现有数字信号处理方法的来龙去脉--少拿……来充数……我要的是真正的来龙去脉！
② 找出自己所信奉的‘直觉主义’(生物平台、或者说挂羊头卖狗肉多年的NN或遗传算法或类似的东东)…和DSP方法的对照关系
③ 如果能找到现有数学方法的误区或盲点……嘿 那我算是中大奖了！
即便不能…至少也会带动自己本职工作中…有所深入(我有一些关系到人工智能领域的商业任务在运作)…
…最不济…至少还能顺手把科普化工作做得比较好/*就像十佳科普作品《密码传奇》作者1001n*/
无论哪一种情形…都符合一个更大的心愿，“历史齿轮(计划)”…而这 恰是这组声学资料恶作剧帖子的初衷:-)
切忌一开始就下载或借阅一大堆最新进展文献-“虚不受补”呀--大家可别忘了公开信息分析领域有关‘内源性知识’的基本概念！信息越多 所知越少呀！/*算了，那概念不过本猪胡扯…不会有人知道*/
2 研究工作 注定了是一条不计个人得失的不归路。
假如有了自己的注意和方向，那接下去要的就是在绝境中坚持下去的精神支柱了。
别人只会比咱们更聪明、至少绝不会比自己懒……所以只好努力让自己的搜索路径和别人有异
‘一无所获’固然是大概率事件，可至少证明在此冷门思路下…XXX是这么一个结果，好歹也算问心无愧了。
(否则重复别人已做过的工作，那 失败 就不是什么大不大概率事件--而是必然事件了)
3 更具体地说，一方面的确会分配较少的注意力资源去搜集阅读一些水声方面的入门教材/*X楼就是当时一段读书笔记上摘下来的*/
更主要的 我想尽量别动用已有的DSP方法……去重走一遍水声信号处理的演进历史:-)
请注意这段文字真的很重要：
① 搞清楚现有数字信号处理方法的来龙去脉--少拿……来充数……我要的是真正的来龙去脉！
② 找出自己所信奉的‘直觉主义’(生物平台、或者说挂羊头卖狗肉多年的NN或遗传算法或类似的东东)…和DSP方法的对照关系
③ 如果能找到现有数学方法的误区或盲点……嘿 那我算是中大奖了！
即便不能…至少也会带动自己本职工作中…有所深入(我有一些关系到人工智能领域的商业任务在运作)…
…最不济…至少还能顺手把科普化工作做得比较好/*就像十佳科普作品《密码传奇》作者1001n*/
无论哪一种情形…都符合一个更大的心愿，“历史齿轮(计划)”…而这 恰是这组声学资料恶作剧帖子的初衷:-)
[:a6:] 嗯，顶一下。
看看楼主最后能不能钻出些靠谱的东西。
看看楼主最后能不能钻出些靠谱的东西。
拣最近的反面例子来说吧：#22楼reede兄就是一个最现成的反面样本。
数学有用这个没人会否认，可是数学是从哪来的？
显然，reede大主教对此有自己的看法，主教大人说了：圣母玛利亚是处女怀胎……
听好了--懂不？处女怀胎的意思;P 数学么，那自然是灵感、凭空而来的灵感喽！否则当人们知道伟大的数学也是从猴子进化来的、那还了得[:a9:] 天都要塌下来了也
但俺觉得：如果你看到有个人在你面前从天上飞过--
（这是很有可能的，数学党也会拿这个做证据：比方说伽罗华、图灵…那都跟空中飞人一样酷儿）
那只有一种可能：有根钢丝…你没瞅见。
而这根被无意或有意PS掉的钢丝--就是俺们科普党的价值所在：
科普党存在的理论基础是：任何哪怕再玄奥的科学或数学、都必定有一个无需那么晦涩-无需什么什么文凭-就能看懂的原型！
-----------------------------
正是由于许多同学在填鸭式 应试式学习中变傻了--才把数学或科学神秘化 晦涩化。以至于他们把照着葫芦画瓢 当成是真的理解了基本知识、
拘泥于自身学科的狭隘视野中 毫不关心隔壁有什么发现 更不关心也许N年前小学生都知道的常识……
举个有争议的例子来说吧：在F19公开一年前，有的中学生就根据小学时度过的科普小册子 判断出正确外形（这有点太恶作剧了）
换一个：待会儿我从书架上找本生物学入门教材--从中翻上连续的30页--就能至少找出12项和防务科技有关的段落:D
……说到底，俺的意思是：
如果哪位兄台 仅仅是满足和止步于 已有工程实践的重复上，那咱们的这种分歧不会有障碍。我说了“如果你手头项目 进展很顺利的话 没必要阅读该贴”
但如果，你想做出改变呢？你承担了 突破已有困局的使命呢？
对航天航空来说，不可能连续发射100艘神舟、按照神经网络或遗传算法或者大自然进化的方式去淘汰出设计规范和公式--数学计算当然当仁不让了；
可对于信号处理来说--你所知、或者包括美帝在内人类所知…管用么？
我的意思，不知道表述清楚没有[:a1:]
如果数学党装糊涂的话，那挑明了说吧：你强！给咱们来个强噪音背景下的不限定人语音连续识别算法，好不好？;P
数学有用这个没人会否认，可是数学是从哪来的？
显然，reede大主教对此有自己的看法，主教大人说了：圣母玛利亚是处女怀胎……
听好了--懂不？处女怀胎的意思;P 数学么，那自然是灵感、凭空而来的灵感喽！否则当人们知道伟大的数学也是从猴子进化来的、那还了得[:a9:] 天都要塌下来了也
但俺觉得：如果你看到有个人在你面前从天上飞过--
（这是很有可能的，数学党也会拿这个做证据：比方说伽罗华、图灵…那都跟空中飞人一样酷儿）
那只有一种可能：有根钢丝…你没瞅见。
而这根被无意或有意PS掉的钢丝--就是俺们科普党的价值所在：
科普党存在的理论基础是：任何哪怕再玄奥的科学或数学、都必定有一个无需那么晦涩-无需什么什么文凭-就能看懂的原型！
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正是由于许多同学在填鸭式 应试式学习中变傻了--才把数学或科学神秘化 晦涩化。以至于他们把照着葫芦画瓢 当成是真的理解了基本知识、
拘泥于自身学科的狭隘视野中 毫不关心隔壁有什么发现 更不关心也许N年前小学生都知道的常识……
举个有争议的例子来说吧：在F19公开一年前，有的中学生就根据小学时度过的科普小册子 判断出正确外形（这有点太恶作剧了）
换一个：待会儿我从书架上找本生物学入门教材--从中翻上连续的30页--就能至少找出12项和防务科技有关的段落:D
……说到底，俺的意思是：
如果哪位兄台 仅仅是满足和止步于 已有工程实践的重复上，那咱们的这种分歧不会有障碍。我说了“如果你手头项目 进展很顺利的话 没必要阅读该贴”
但如果，你想做出改变呢？你承担了 突破已有困局的使命呢？
对航天航空来说，不可能连续发射100艘神舟、按照神经网络或遗传算法或者大自然进化的方式去淘汰出设计规范和公式--数学计算当然当仁不让了；
可对于信号处理来说--你所知、或者包括美帝在内人类所知…管用么？
我的意思，不知道表述清楚没有[:a1:]
如果数学党装糊涂的话，那挑明了说吧：你强！给咱们来个强噪音背景下的不限定人语音连续识别算法，好不好？;P
你把最先进的声纳算法偷偷告诉我好不好？我保证不告诉任何人、真的，骗你小狗！
结果你猜怎着？
结果你猜怎着？
天顶星妹妹 白了俺一眼
“好呀，给你--不过你看得懂么？你维护的了么？”
[:a1:]
这也是！
对俺们程序员来说，最关心的是文档和原理，而非外行想象中的源码。
假如俺去国外购买声纳产品或技术，别人或许不会在性能上做手脚、俺多多少少也能剖析EPROM或Crack点简单的东西……但别人绝不会告诉你算法背后的原型(思路)
而后者才是关键。
想想也是，“那你说俺咋办？”
“找你姥姥呀”
“你好好的干嘛骂人呐？”
“谁骂你了 讨厌！不理你了”
“好好我错了 抱一抱……”
“好吧，看你态度不错--我还是带你回十几亿年前走一遭吧…”
“;funk 那，那这个水贴不会离题太远 被版主封？”
……咕嘟咕嘟……接下来信号中断，本帖放一些往期的旧片 充数好了……等天顶星妹妹带俺从十几亿年前回来 再给大伙儿通报消息
“好呀，给你--不过你看得懂么？你维护的了么？”
[:a1:]
这也是！
对俺们程序员来说，最关心的是文档和原理，而非外行想象中的源码。
假如俺去国外购买声纳产品或技术，别人或许不会在性能上做手脚、俺多多少少也能剖析EPROM或Crack点简单的东西……但别人绝不会告诉你算法背后的原型(思路)
而后者才是关键。
想想也是，“那你说俺咋办？”
“找你姥姥呀”
“你好好的干嘛骂人呐？”
“谁骂你了 讨厌！不理你了”
“好好我错了 抱一抱……”
“好吧，看你态度不错--我还是带你回十几亿年前走一遭吧…”
“;funk 那，那这个水贴不会离题太远 被版主封？”
……咕嘟咕嘟……接下来信号中断，本帖放一些往期的旧片 充数好了……等天顶星妹妹带俺从十几亿年前回来 再给大伙儿通报消息
/*本人没有万方账号，老早以前科委送过一个，但可恨的万方好像歧视俺们这些被赠送的帐号…一直就没好用过
于是一些资料除了四处流浪乞讨外，也在book.google上化缘而来。
以下这段资料 俺觉得启发很大 */
/× 不过补一句：这纯属科普党和列兵党胡闹，真正做这一行的同学和老师早就 把这些研究个透了。多数情况下列兵党就跟史书中关于‘辽东之猪’典故由来一样，某热心网友养了头白色小猪，兴冲冲赶去送给节度使大人，结果走半路上发现 另一地方的小猪全白色的…伤心悻悻而归。 历史往往惊人的相似，难道在这个帖子中就有所不同了么？ ×/
于是一些资料除了四处流浪乞讨外，也在book.google上化缘而来。
以下这段资料 俺觉得启发很大 */
/× 不过补一句：这纯属科普党和列兵党胡闹，真正做这一行的同学和老师早就 把这些研究个透了。多数情况下列兵党就跟史书中关于‘辽东之猪’典故由来一样，某热心网友养了头白色小猪，兴冲冲赶去送给节度使大人，结果走半路上发现 另一地方的小猪全白色的…伤心悻悻而归。 历史往往惊人的相似，难道在这个帖子中就有所不同了么？ ×/
这本教材的名字《神经科学基础》，http://books.google.cn/books?id=QK41J4Q-kGMC&pg=PA132&source=gbs_toc_r&cad=0_0#PPA164,M1
作者 茹立强，
那些喜欢山寨什么‘战术场景识别系统’（我身边人管这叫 杀人机器，起源是某年本菜鸟玩FPS反复被蹂躏……有些射击游戏里的BOT太不公平……一气之下，发誓立即做一个图像辅助分析程序、任何在游戏屏幕上闪过的威胁都给俺用红框标出来--当时在玩丛林战，和沙漠不一样 肉眼很难在密林中及时辨别出电脑对手、而BOT可不受这限制--游戏中算法设置显然不公平）--看你们这些小样的还服不服……
一个同事听说了 不以为然，坚持认为这纯属科幻……
好了，都是很久远的事儿了。听说后来五角大楼或者Darpa悬赏2百万$ 勾引大伙儿去比赛无人驾驶车辆，叹了口气 俺没说啥……
不过现在好些了，条件和从前比 稍微宽裕和自由一点点了。……希望这次山寨能比从前的起点高一些
-----------------------------
不说了，
反正喜爱图像识别、声学算法、自然语言摘要或什么各种科幻牛皮的科普党成员，都可以到该链接去读读这书--绝对不需要任何预备知识、完全可以在吃饭或者蹲马桶的时候 怡然自得的瞅着玩[:a6:] 科普党万岁！
作者 茹立强，
那些喜欢山寨什么‘战术场景识别系统’（我身边人管这叫 杀人机器，起源是某年本菜鸟玩FPS反复被蹂躏……有些射击游戏里的BOT太不公平……一气之下，发誓立即做一个图像辅助分析程序、任何在游戏屏幕上闪过的威胁都给俺用红框标出来--当时在玩丛林战，和沙漠不一样 肉眼很难在密林中及时辨别出电脑对手、而BOT可不受这限制--游戏中算法设置显然不公平）--看你们这些小样的还服不服……
一个同事听说了 不以为然，坚持认为这纯属科幻……
好了，都是很久远的事儿了。听说后来五角大楼或者Darpa悬赏2百万$ 勾引大伙儿去比赛无人驾驶车辆，叹了口气 俺没说啥……
不过现在好些了，条件和从前比 稍微宽裕和自由一点点了。……希望这次山寨能比从前的起点高一些
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不说了，
反正喜爱图像识别、声学算法、自然语言摘要或什么各种科幻牛皮的科普党成员，都可以到该链接去读读这书--绝对不需要任何预备知识、完全可以在吃饭或者蹲马桶的时候 怡然自得的瞅着玩[:a6:] 科普党万岁！
如果大伙儿归顺在科普党门下，那可是吃得香喝的辣 要风有风 要雨得雨，
激光党 算个啥呀？基因党…是让人怕、但又不会一日成仙…等他们出关的时候 俺们AI党旗下的杀人机器已经满大街跑了--就跟终结者第三集结尾时那样子:P
(灌水到此结束)
激光党 算个啥呀？基因党…是让人怕、但又不会一日成仙…等他们出关的时候 俺们AI党旗下的杀人机器已经满大街跑了--就跟终结者第三集结尾时那样子:P
(灌水到此结束)
第4页，第5页
第6、7、8页
最后三页。
上面虽扯得天花乱坠，但真要是放到真实世界里的工作当中，
也不能过于以为‘仿生’万能[:a10:]
一个例子：二战中除了德国，所有国家 都迷信超声波频段
(本帖楼顶某处似乎在考古 蝙蝠学者研究 时提到，蝙蝠定位是二战后？也许单凭一个消息来源 不敢盲目相信)
我猜想是不是大伙儿 都不肯亲自动手实验，就武断的和盲目的固守 蝙蝠/海豚 的启发，误以为超声波或中频声纳大能？
结果战后一看，就德国人牛！
此前好像罗素说过：在科研道路上 德国人总是安静的坐在那里(内省主意) 直到突然间…、而美国人则像莽牛一样四处乱撞 直至累了停下来……
我看呢，这后者 用来描述本朝大能 的山寨党 才更合适！管你三七二十一 先干了再理论……
不过想想小学文凭的爱迪生、还有福特老兄…如果本朝反民科份子 拿什么‘数学至上’的条条框框去噎 爱迪生的话，那没准儿大伙儿这会儿还在蜡烛下上网呢[:a13:]
---------------虽然八卦轶事 也是本帖内容之一，不过不扯了。民科的偏执狂和成名欲、以及反民科者的善意…都是历史演进的小小浪花，我们就不非议了。
顺便提起这个，只是怕科普党徒们 重陷狭隘的误区、过份迷信动物行为学、认知心理学、仿生 所能扮演的角色，反而对实验与数学计算的重要作用 产生偏见。仅此而已。
也不能过于以为‘仿生’万能[:a10:]
一个例子：二战中除了德国，所有国家 都迷信超声波频段
(本帖楼顶某处似乎在考古 蝙蝠学者研究 时提到，蝙蝠定位是二战后？也许单凭一个消息来源 不敢盲目相信)
我猜想是不是大伙儿 都不肯亲自动手实验，就武断的和盲目的固守 蝙蝠/海豚 的启发，误以为超声波或中频声纳大能？
结果战后一看，就德国人牛！
此前好像罗素说过：在科研道路上 德国人总是安静的坐在那里(内省主意) 直到突然间…、而美国人则像莽牛一样四处乱撞 直至累了停下来……
我看呢，这后者 用来描述本朝大能 的山寨党 才更合适！管你三七二十一 先干了再理论……
不过想想小学文凭的爱迪生、还有福特老兄…如果本朝反民科份子 拿什么‘数学至上’的条条框框去噎 爱迪生的话，那没准儿大伙儿这会儿还在蜡烛下上网呢[:a13:]
---------------虽然八卦轶事 也是本帖内容之一，不过不扯了。民科的偏执狂和成名欲、以及反民科者的善意…都是历史演进的小小浪花，我们就不非议了。
顺便提起这个，只是怕科普党徒们 重陷狭隘的误区、过份迷信动物行为学、认知心理学、仿生 所能扮演的角色，反而对实验与数学计算的重要作用 产生偏见。仅此而已。
你的除了科普资料之外的发言，句句都有共鸣。
这书看起来不错
无语，这是军事贴？？
原帖由 sanzoh 于 2009-3-12 03:13 发表
你的除了科普资料之外的发言，句句都有共鸣。
科普资料也只是在走投无路的时候…打破僵局 开启思路而已。
如果现有途径足够交差的话 也就不会这么狗急跳墙了--但那种被逼到‘狗急跳墙’的光景和感受…肯定很多从事工程技术实践的伙伴会不陌生！
举个例子：某期兵器知识报道 某预警机雷达后端算法实现了滤波前直接信号处理…这对于探测低RCS目标挺有用的，这就连俺这个菜鸟都晓得。
然后，当时正好坐在马桶上，俺一看就乐了---这个俺不陌生
这不是暗示自己上过课，而只是以前硕士课题就是图形识别--其中有一个 ‘噪声背景下不经预处理和二值化 就展开识别流程’的任务……
也就是说，有些被尘封的经历和记忆…当时的一些思路和流程、移植到不同的雷达信号处理领域…那个后果…
我再次澄清：我没有暗示或误导大伙儿 ‘这些陈年旧货翻新一下就能贩卖’的意思！更没有和真正从事这方面实践和研究工作的师兄们叫板的意思。
只是说：如果星移斗转 突然哪天 这方面人手不够用了--需要赶鸭子上架 让俺这样的矿渣重新利用的时候
--俺不会觉得两眼一抹黑、而是安排研发工作的时候 会有自己的思路。
如果真那样，自己至少不会像一些同学那样除了东施效颦于已有算法之外 束手无策:$ 。
因为有自己的思路、所以在理解DSP技术的时候 会更加主动和深刻一点点。
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我能体会 一些网友还是有点拘泥于符号陈述空间里的推理、不太认同‘不太熟悉的思维方式和工作方法’，
如果在这一点上能改变大家过去的看法--那也是很开心的收获。
这些一时依旧没体验过…迂回前进的效用的网友，会把貌似无关跨学科内容看作与己无关的天书[:a7:] 。
如果我再多讲一些发生在自己身上的故事的话，不知道是否会让他们心动一小下：
比方说，在我们语音信号处理领域，较时髦的叫‘mel频率倒谱系数MFCC’。
数学党当然可以咬定这是数学大能的证据，可那掩盖不了…那是在Mel标度频域提取出来的倒谱系数、Mel标度描述了人耳对频率感知的非线性特性……(大约是 Mel(f)=1127*log(1+f/700) 其中f为Hz单位的频率)
……
不知道我是否表达清楚了：
上面只是随便一个例子，让同学们记起--工作 并非单凭数学就能OK的
(轻视科普或者生物学或者…的同学 搞不好会让自己被行业竞争或历史演进所忽视，我没有恶意的--有些竞争激烈的敏感领域是很…)