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内容简介：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。