本书将噪声分析延续到信息处理的多个领域，特别是在数据不完整、环境不确定的复杂任务中，噪声的引入反而能够通过信息的扰动与补全，改善模型的稳定性和鲁棒性。这一理论思路在机器学习、大模型、具身机器人、临地安防等应用领域中得到了探索，充分体现了理论与应用之间的有效衔接，既强调噪声在信号空间的本质特征，也关注噪声如何通过设计介入实际任务，从而转化为系统优化的有效手段。随着智能感知与复杂系统设计需求的不断升级，噪声的功能性研究将继续拓展其理论边界，有望在未来的信号获取与处理任务中扮演更重要的角色。
本书不仅可作为信息系统科学与技术相关学科专业的教学参考书，适合高等院校的本科生和研究生阅读，也可作为从事机器学习、具身智能、涉水光学、临地安防等相关技术研究的科研工作者的实践指导书。本书对大型企业的技术管理者、对大模型相关技术的研发人员也具有一定参考价值。
一、内容新颖
1.视角独到
本书从噪声的“有害性”出发，进一步思考噪声的“有益性”，即噪声如何在特定条件下作为“正激励”因素，以“正激励噪声”为主线，通过大量理论分析与实际案例，展示了噪声在提升信号处理能力、优化算法鲁棒性等方面的独到作用。传统领域被视为干扰的噪声，逐渐被理解为一种可以被操控，甚至加以利用的特殊信号。噪声的“有益性”不仅改变了我们对噪声的传统看法，还为成像探测、图像表征、多模态融合等前沿技术方向提供了新的思路，尤其是在应对深海探测、航空试飞等极 端环境中的信号处理任务时，噪声的“正激励”特性发挥了重要的作用，为信号处理提供新的途径与思路。
2.利用巧妙
本书主要围绕噪声的基础理论、形成机制，以及在信号处理中的建模方法展开，详细阐述了噪声形成与建模、噪声分析的信息论基础、噪声分析在机器学习领域的应用、噪声分析在大模型领域的应用、噪声分析在具身机器人领域的应用、噪声分析在临地安防领域的应用。
3.精 准分析
本书不仅介绍了噪声分析的传统方法，还深入探讨了如何通过噪声优化信号处理过程、提升系统的鲁棒性。尤其在机器学习、大模型和具身机器人等前沿领域，噪声不再仅仅是需要消除的干扰因素，而是可以被利用的特殊信号，推动着技术创新和应用拓展。
二、核心亮点
1.前沿技术引入
紧跟人工智能、临地安防领域的新技术发展，如噪声分析在大模型领域、机器学习领域应用、噪声分析在临地安防领域应用等，确保内容的时效性和前瞻性。
2.实战案例分析
融入了大量的实际案例和应用，通过噪声分析在大模型、具身智能等领域典 型技术应用，帮助读者更好地理解理论知识在实际操作中的应用，增强图书的实用性和针对性。
3.模块化设计
采用模块化结构，每个模块聚焦一个具体的技术应用场景，便于读者按需学习或灵活教学。层次递进，图书内容从基础知识到高 级应用，逐级递进，帮助读者逐步建立完整的正向激励噪声分析知识体系。
4.专家团队支持
图书编写团队由人工智能领域头部企业中国电信的AI核心团队组成，具有丰富的实践经验和深厚的理论功底，为全书的质量提供了有力保障。
@李学龙
国家杰青，国家领军人才，中国电信CTO。长期致力于临地安防、涉水光学、成像和图像处理、智能光电、智传网。已出版《低空无人机集群反制技术》《涉水光学》等图书。 拥有国家杰青、欧洲科学院院士、国际宇航科学院院士、科技委领域专 家、国家QR、IEEE/AAAS Fellow等称号。
第1章 概述 1
1.1 无处不在的噪声 2
1.1.1 噪声的定义和分类 2
1.1.2 噪声的普遍性 4
1.2 噪声的两面性 5
1.2.1 噪声的有害性 5
1.2.2 噪声的有益性 6
1.3 有益噪声现象 8
1.4 噪声分析的概念与内涵 9
1.4.1 噪声分析的主要方法 9
1.4.2 噪声分析的应用 13
1.4.3 噪声分析的前景 13
1.5 本章小结 15
第2章 噪声形成与建模 17
2.1 自然条件不确定性诱发环境噪声 19
2.1.1 雨水导致信号强度衰减 19
2.1.2 降雪引发信号传输衰减 19
2.1.3 大气条件造成信号能量衰减 19
2.2 传感器感知随机性催生数据噪声 20
2.2.1 黑体辐射诱导约翰逊热噪声 20
2.2.2 载流子离散性造成散粒噪声 20
2.2.3 模数转换近似导致量化噪声 21
2.2.4 多因素时变性引发时变噪声 21
2.3 噪声建模 22
2.3.1 高斯白噪声建模 22
2.3.2 椒盐噪声建模 23
2.3.3 泊松噪声建模 24
2.3.4 1/f噪声建模 26
2.3.5 相干噪声建模 27
2.3.6 多模态噪声 28
2.4 本章小结 30
第3章 噪声分析的信息论基础 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 信息熵的定义 33
3.2 互信息与信息增益 33
3.2.1 互信息的定义 33
3.2.2 信息增益的定义 34
3.2.3 互信息与信息增益在噪声分析中的应用 34
3.3 信容理论 36
3.3.1 信容的基本概念 37
3.3.2 信容的特性 37
3.3.3 信容的计算 38
3.3.4 信容理论在噪声分析中的应用 39
3.4 正激励噪声理论 40
3.4.1 正激励噪声定义 40
3.4.2 单标签分类下的正激励噪声 43
3.4.3 随机共振现象下的正激励噪声 45
3.4.4 多任务学习与对抗训练任务下的正激励噪声 46
3.5 本章小结 47
第4章 噪声分析在机器学习领域的应用 49
4.1 正激励噪声在模态处理任务的应用 50
4.1.1 视觉分类任务中的应用 51
4.1.2 视觉语言任务中的应用 54
4.1.3 时序信号处理任务中的应用 58
4.2 正激励噪声在表征学习中的应用 62
4.2.1 正激励噪声增强对比学习 63
4.2.2 正激励噪声增强图表征学习 65
4.2.3 正激励噪声增强锚点选取 67
4.3 深度学习结构中的有益噪声 69
4.3.1 随机失活技术 70
4.3.2 随机池化技术 72
4.4 基于噪声的扩散生成模型 74
4.4.1 去噪扩散概率模型（DDPM） 74
4.4.2 去噪扩散隐式模型（DDIM） 77
4.4.3 稳定扩散模型（SDM） 78
4.5 噪声鲁棒的数据挖掘算法 79
4.5.1 噪声鲁棒的降维算法 79
4.5.2 噪声鲁棒的聚类算法 80
4.6 噪声鲁棒的现代深度学习算法 81
4.6.1 噪声鲁棒性的理论基础 81
4.6.2 现代噪声鲁棒性技术 89
4.6.3 基于噪声分析的现代深度学习算法 96
4.6.4 噪声鲁棒性提升的方法 98
4.6.5 实际应用与挑战 104
4.7 本章小结 105
第5章 噪声分析在大模型领域的应用 107
5.1 大模型简介 108
5.2 基于噪声分析的模型量化 111
5.2.1 由量化引入的噪声 112
5.2.2 量化噪声的正激励性 113
5.2.3 量化噪声的定量分析 114
5.3 大模型解码采样生成策略的噪声控制 115
5.3.1 确定性解码与重复生成 116
5.3.2 随机采样的噪声控制 119
5.3.3 解码过程的噪声控制 126
5.3.4 测试时间采样 127
5.3.5 采样噪声控制优化 129
5.4 大模型推理中的噪声分析 130
5.4.1 蒙特卡洛树搜索与推理优化 130
5.4.2 长序列建模与高级注意力 133
5.4.3 大模型的噪声攻防策略 137
5.5 本章小结 138
第6章 噪声分析在具身机器人领域的应用 139
6.1 正激励噪声具身环境感知 140
6.1.1 机器人状态空间中的噪声感知 140
6.1.2 图像观测空间中的噪声感知 143
6.2 基于噪声的具身动力学建模 145
6.2.1 隐空间机器人动力学模型 146
6.2.2 扩散模型驱动的世界模型 152
6.3 噪声驱动的具身策略学习 157
6.3.1 噪声驱动的主动环境探索 157
6.3.2 噪声驱动的价值函数建模 163
6.3.3 噪声驱动的离线强化学习 168
6.3.4 噪声驱动的具身轨迹规划 174
6.4 噪声驱动的具身策略迁移 179
6.4.1 鲁棒的策略跨域迁移 179
6.4.2 仿真-真实策略迁移 183
6.5 本章小结 189
第7章 噪声分析在临地安防领域的应用 191
7.1 低空安防中的噪声分析 193
7.1.1 噪声分析在空域管理中的应用 193
7.1.2 噪声分析在态势评估中的应用 195
7.1.3 噪声分析在目标侦测中的应用 197
7.1.4 噪声分析在多智能体中的应用 199
7.2 水下安防中的噪声分析 202
7.2.1 噪声分析在水下遥感监测中的应用 202
7.2.2 噪声分析在水下通信中的应用 205
7.2.3 噪声分析在渔业养殖中的应用 207
7.3 跨域安防中的噪声分析 209
7.3.1 噪声分析在跨域侦察中的应用 209
7.3.2 噪声分析在车路协同中的应用 212
7.3.3 噪声分析在灾害救援中的应用 214
7.3.4 噪声分析在水陆两栖飞行器中的应用 216
7.3.5 噪声分析在跨介质通信中的应用 218
7.3.6 噪声分析在试飞监测中的应用 221
7.4 本章小结 223
第8章 总结与展望 225
8.1 内容回顾 225
8.2 未来展望 227
参考文献 231
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