第1章 概述 1 1.1　無(wú)處不在的噪聲　2 1.1.1　噪聲的定義和分類(lèi)　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�！�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(hào)強(qiáng)度衰減　19 2.1.2　降雪引發(fā)信號(hào)傳輸衰減　19 2.1.3　大氣條件造成信號(hào)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(shí)變性引發(fā)時(shí)變?cè)肼暋?1 2.3　噪聲建模　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�！�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(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(jì)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(lì)噪聲理論　40 3.4.1　正激勵(lì)噪聲定義　40 3.4.2　單標(biāo)簽分類(lèi)下的正激勵(lì)噪聲　43 3.4.3　隨機(jī)共振現(xiàn)象下的正激勵(lì)噪聲　45 3.4.4　多任務(wù)學(xué)習(xí)與對(duì)抗訓(xùn)練任務(wù)下的正激勵(lì)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(lì)噪聲在模態(tài)處理任務(wù)的應(yīng)用　50 4.1.1　視覺(jué)分類(lèi)任務(wù)中的應(yīng)用　51 4.1.2　視覺(jué)語(yǔ)言任務(wù)中的應(yīng)用　54 4.1.3　時(shí)序信號(hào)處理任務(wù)中的應(yīng)用　58 4.2　正激勵(lì)噪聲在表征學(xué)習(xí)中的應(yīng)用　62 4.2.1　正激勵(lì)噪聲增強(qiáng)對(duì)比學(xué)習(xí)　63 4.2.2　正激勵(lì)噪聲增強(qiáng)圖表征學(xué)習(xí)　65 4.2.3　正激勵(lì)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(lèi)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(shí)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(jiǎn)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(lì)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(guò)程的噪聲控制　126 5.3.4　測(cè)試時(shí)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(shù)搜索與推理優(yōu)化　130 5.4.2　長(zhǎng)序列建模與高級(jí)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(lì)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(cè)空間中的噪聲感知　143 6.2　基于噪聲的具身動(dòng)力學(xué)建�！�145 6.2.1　隱空間機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型　146 6.2.2　擴(kuò)散模型驅(qū)動(dòng)的世界模型　152 6.3　噪聲驅(qū)動(dòng)的具身策略學(xué)習(xí)　157 6.3.1　噪聲驅(qū)動(dòng)的主動(dòng)環(huán)境探索　157 6.3.2　噪聲驅(qū)動(dòng)的價(jià)值函數(shù)建�！�163 6.3.3　噪聲驅(qū)動(dòng)的離線(xiàn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)　168 6.3.4　噪聲驅(qū)動(dòng)的具身軌跡規(guī)劃　174 6.4　噪聲驅(qū)動(dòng)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(shí)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(shì)評(píng)估中的應(yīng)用　195 7.1.3　噪聲分析在目標(biāo)偵測(cè)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(cè)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(chē)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(cè)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(lái)展望　227 參考文獻(xiàn)　231