信号与噪声

• 书名：信号与噪声
• 作者：[美]纳特·西尔弗
• 译者：胡晓姣 张新 朱辰辰
• 出版社：中信出版社
• 定价：69.00元
• 电子科技大学图书馆：暂无

首先，我必须强烈地强调一点，不要看到标题就以为这是一本讲电子技术的书。这本书的内容跟电子技术几乎没有关系，反而讲的是对生活中种种现象的的预测，比如经济、政治、天气、传染病、地震和恐怖袭击。

但请原谅我从电子技术开始讲这个问题。

我以前一直觉得，电路就是simple & stupid的，只要按照原理做出电路来，那么就一定可以靠谱地工作了。所以高考填志愿时深吸一口气报了一个看起来是在搭电路的专业。不过真正做了几个电路以后，发现电路其实没那么简单——在电路所传递的信号里，夹杂着不少叫做“噪声”的捣蛋鬼。这些捣蛋鬼，搅乱我设计好的一切行为，比如给电源加上一些冗余的变化，让很多元件不能正常工作；或者把我精心准备好的一段信息弄脏，让接收电路瞎蒙我的意图。

对付这种上下跳动十分欢乐的捣蛋鬼，最愚蠢的办法是“低通滤波器”。这东西只会让笨重的低频大信号通过，而把多动的噪声消除。但如果信号和噪声很像的话，那么到底哪一部分才是我们需要的信号呢？很多时候，这还真是个棘手的问题呢。

如果电路可以看作一个系统的话，世界上很多事物都脱不开系统这个概念了。如果我们把可以传递信息的部分看作系统，由于信息的概念本来就很广，系统的概念也会很广。如果我们把股票指数作为信息，那么股市就是一个系统；如果我们把失业率作为信息，那么就业状况就是一个系统；如果我们把天气状况作为信息，那么大气层就是一个系统；如果我们把地震发生作为信息，那么地质结构就是系统。很多时候，当我们无法知道系统内部到底发生了什么时（你知道股市每一笔交易的底细吗？你知道下一次会是哪里的断裂带破坏了呢？），我们只能靠系统的输出信息来揣测这个系统的状况了。而现实是十分嶙峋狰狞的，很多时候，人们根本分辨不清哪里是信号，哪里是噪声。这就是这本书要讨论的内容了。你可以看看很多预测失败的例子。

还有一个很有意思的内容是贝叶斯定理。这是所有正经的概率论入门都会接触的定理。有了这个定理，人们可以在条件关系中互相推导。

我最早知道这个神奇的定理，是在反垃圾邮件的算法中。我手上有一批很有代表性的垃圾邮件，我把它们常用的字眼都提取出来，算出垃圾邮件中有这个字眼的概率，以及一封邮件是垃圾邮件的概率，那么，我就可以通过分析任意一封电子邮件中出现的字眼，来计算这封邮件是垃圾邮件的概率。当这个概率大于某个数值，那么我们就可以几乎肯定地说，它就是垃圾邮件。

在涉及到概率与预测的任何事情中，都可以找到贝叶斯定理的影子。因为贝叶斯定理让人们确定系统中许多事物的关系，这可就不止反垃圾邮件了。

想知道世界上对未来最有洞见的人是怎么思考的吗？如果你对预测和复杂的事物感兴趣，这本书不得不读。