《壓縮感知與稀疏濾波》是2022年哈爾濱工業大學出版社出版的圖書。
基本介紹
- 中文名：壓縮感知與稀疏濾波
- 出版時間：2022年3月1日
- 出版社：哈爾濱工業大學出版社
- ISBN：9787560386270
內容簡介,目錄,
內容簡介
自然界中的許多信號在某些變換域內是稀疏的或稱為可壓縮的，因此壓縮感知技術可以利用比傳統測量方法少得多的觀測值來實現這類信號的高精度重構，從而解決現代信號處理中欠採樣、數據稀少或缺失時的信號恢復問題。
《壓縮感知與稀疏濾波》從壓縮感知基本理論入手，詳細介紹了壓縮感知理論在認知無線電、非線性MIMO系統識別、卡爾曼濾波和平滑、有限通信資源感測器網路信號重構、雷達成像以及語音識別等不同領域的具體套用。
《壓縮感知與稀疏濾波》的每章都形成一個完整的獨立體系，方便讀者快速掌握相關的信號處理方法。
《壓縮感知與稀疏濾波》面向對稀疏信號處理各個方面及套用感興趣的研究人員、學者和實踐者，同時可以作為計算機科學、信息與通信工程等專業研究生的教材。
目錄
第1章 壓縮感知與稀疏濾波簡介
1．1 什麼是壓縮感知
1．2 經典案例：Shannon-Nyquist採樣
1．3 壓縮感知的基本理論
1．4 稀疏濾波和動態壓縮感知
1．5 壓縮感知的套用
1．6 結論
本章參考文獻
第2章 壓縮感知的幾何結構
2．1 引言
2．2 幾何信號模型
2．3 線性採樣運算元性質及其套用
2．4 凸鬆弛的幾何意義
2．5 疊代投影算法的幾何意義
2．6 非線性觀測模型的擴展
2．7 結論
本章參考文獻
第3章 指數族噪聲下的稀疏信號恢復
3．1 引言
3．2 背景知識
3．3 主要結果
3．4 結論
本章參考文獻
第4章 核範數最佳化及其在觀測模型設定中的套用
4．1 引言
4．2 背景
4．3 核範數最佳化方法
4．4 觀測模型誤設問題
4．5 數值例子
4．6 結論
本章參考文獻
第5章 非負張量分解
5．1 引言
5．2 符號表示和研究意義
5．3 新型張量模型
5．4 新型非負、約束、張量因子分解
5．5 結論
本章參考文獻
第6章 認知無線電網路中的奈奎斯特欠採樣和壓縮感知
6．1 認知無線電網路
6．2 傳統的頻譜感知算法
6．3 寬頻頻譜感知算法
6．4 寬頻自適應壓縮感知框架
附錄
本章參考文獻
第7章 稀疏非線性MIMO濾波與識別
7．1 引言
7．2 系統模型
7．3 稀疏多變數濾波算法
7．4 有限字母輸入激發的稀疏MIMO系統的盲識別和半盲識別
7．5 結論
本章參考文獻
第8章 卡爾曼平滑的最佳化觀點及其在魯棒和稀疏估計中的套用
8．1 引言
8．2 最佳化規劃和RTS最佳化平滑
8．3 非線性過程和測量模型
8．4 狀態空間限制
8．5 魯棒卡爾曼平滑
8．6 稀疏卡爾曼平滑
8．7 結論
本章參考文獻
……
第9章 壓縮系統識別
第10章 基於選擇性Gossip算法的分散式近似和跟蹤
第11章 稀疏信號序列的遞歸重構
第12章 感測器網路中時變稀疏信號的估計
第13章 稀疏與壓縮感知在單/多基地雷達成像中的套用
第14章 針對音頻重構的結構化稀疏貝葉斯建模
第15章 用於語音識別的稀疏表示
