压缩感知理论的工程应用方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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石光明 著

图书标签:

• 压缩感知
• 稀疏信号处理
• 信号重建
• 工程应用
• 采样理论
• 信息论
• 优化算法
• 图像处理
• 无线通信
• 雷达信号处理

出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560643595

版次：1

商品编码：12209653

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　在传输带宽有限和数据量激增的数字化时代，压缩感知理论为低速有效获取信息提供了一种新的思路，成为近十年来信号信息处理领域中一个备受瞩目的理论。本书的编写注重理论和工程应用的结合，针对压缩感知理论在工程应用上的几个热点和难点问题，给出了理论建模和求解方法，既有完整的物理模型，又有完备的数学推导，同时通过图文并茂的方式，给出了大量的仿真示例和详尽的结果分析。
　　本书既可作为相关研究人员的工具书，也可作为对压缩感知理论感兴趣的读者的入门读物。

目录

第一章 概论................................................................................................................. 1
1.1 引言.................................................................................................................... 1
1.2 信号的稀疏表示.................................................................................................. 2
1.3 压缩感知的基本思想........................................................................................... 5
1.4 研究内容............................................................................................................. 8
本章小结..................................................................................................................... 9
本章参考文献.............................................................................................................. 9

第二章 压缩感知理论简介........................................................................................... 13
2.1 引言.................................................................................................................. 13
2.2 信号表示模型.................................................................................................... 13
2.3 观测矩阵及其特性分析研究方法........................................................................ 15
2.4 信号的观测数量................................................................................................. 20
2.5 信号重构算法.................................................................................................... 21
本章小结................................................................................................................... 22
本章参考文献............................................................................................................ 22

第三章 信号稀疏表示与分解方法................................................................................ 24
3.1 信号的稀疏逼近................................................................................................. 26
3.1.1 稀疏信号与基下的信号稀疏逼近.................................................................. 26
3.1.2 过完备字典下的信号稀疏逼近..................................................................... 29
3.2 典型过完备字典................................................................................................. 31
3.2.1 完备字典..................................................................................................... 31
3.2.2 典型过完备字典.......................................................................................... 32
3.3 过完备稀疏分解方法.......................................................................................... 34
3.3.1 常用稀疏分解算法及问题分析..................................................................... 34
3.3.2 GIGMP算法................................................................................................ 43
3.3.3 基于原子库树状结构划分的诱导式分解算法................................................ 46
3.3.4 迭代阈值算法.............................................................................................. 52
3.3.5 交替方向乘子方法....................................................................................... 55
本章小结................................................................................................................... 56
本章参考文献............................................................................................................ 56

第四章 图像稀疏重建.................................................................................................. 61
4.1 引言.................................................................................................................. 61
4.2 基于自适应稀疏域选择的图像稀疏表示.............................................................. 64
4.2.1 离线字典学习.............................................................................................. 64
4.2.2 自适应子字典选择....................................................................................... 66
4.3 自适应正则........................................................................................................ 67
4.3.1 基于AR模型的自适应正则.......................................................................... 68
4.3.2 基于非局部相似的自适应正则..................................................................... 68
4.4 图像稀疏重建算法总结...................................................................................... 69
4.5 图像稀疏重建结果............................................................................................. 71
4.5.1 图像去模糊结果.......................................................................................... 71
4.5.2 图像超分辨率实验结果................................................................................ 73
本章小结................................................................................................................... 78
本章参考文献............................................................................................................ 79

第五章 基于压缩感知的一维回波信号获取与检测........................................................ 82
5.1 引言.................................................................................................................. 82
5.2 基于压缩感知的低速雷达回波获取..................................................................... 83
5.2.1 雷达回波的稀疏表示................................................................................... 83
5.2.2 雷达回波信号的低速获取............................................................................ 86
5.3 基于加权范数理论的高分辨一维距离像.......................................................... 93
5.3.1 加权范数重构模型简介............................................................................ 93
5.3.2 基于加权范数理论的高分辨一维距离像.................................................... 95
5.4 超声高分辨率探测........................................................................................... 100
5.4.1 基于压缩感知理论的探测原理.................................................................... 100
5.4.2 结合压缩感知理论和奇异值分解的高分辨率探测方法................................. 104
5.4.3 仿真实验及其结果分析.............................................................................. 109
本章小结.................................................................................................................. 111
本章参考文献........................................................................................................... 111

第六章 基于压缩感知的计算成像............................................................................... 114
6.1 引言................................................................................................................. 114
6.2 高分辨率可见光计算成像................................................................................. 115
6.2.1 基于运动随机曝光的高分辨率可见光计算成像方法.................................... 115
6.2.2 基于CCD-TDI模式的高分辨率遥感光谱成像............................................. 125
6.3 高分辨率光谱计算成像.................................................................................... 131
6.3.1 单通道光谱计算成像模型........................................................................... 131
6.3.2 双通道光谱计算成像.................................................................................. 136
6.4 基于低秩张量逼近的高维图像恢复................................................................... 156
6.4.1 基于低秩张量逼近的拉普拉斯尺度混合(LSM)模型..................................... 156
6.4.2 基于低秩张量逼近的高维图像去噪............................................................. 160
6.4.3 仿真实验................................................................................................... 162
本章小结................................................................................................................. 166
本章参考文献.......................................................................................................... 166

第七章 基于稀疏理论的高分辨率雷达成像................................................................ 168
第八章 基于稀疏表示重构的多视目标识别................................................................ 204

第九章 基于稀疏性提升的光流估计........................................................................... 214
本章参考文献.......................................................................................................... 230

前言/序言

　　随着数字化时代的到来，用来传递和获取信息的信号的带宽变得越来越宽，基于传统的奈奎斯特采样定理的信号采样和重构方法变得越来越难以实现。另一方面，对承载信息的信号进行分析时，多采用的是变换域的分析处理方法，这是由于大部分信号都会在某些变换空间中表现出能量局域化分布的特点，表现为变换的系数只有少量的非零大系数，也就是说信号在某些空间中存在稀疏性。压缩感知理论指出，针对稀疏性的信号，信号的采样可以采用随机投影采样方法，对信号进行信息混合，只获取少量的样本，通过优化求解可以高概率地恢复原信号。压缩感知理论由于能够极大地降低信号获取的要求，受到了国内外众多科研人员的关注，涌现出了大量的研究成果。作者所领导的课题组是国内较早开展压缩感知理论研究的，十余年来致力于压缩感知理论和工程应用的研究，并获得了丰硕的研究成果。本书是作者十余年来精华成果的整理和提炼，本课题组在压缩感知理论与应用方面的部分研究成果领先于国际先进水平，填补了国内的研究空白。
　　本书的编写注重了理论和工程应用的结合，针对压缩感知理论在工程应用上的几个热点和难点问题，给出了理论建模和求解方法。既有完整的物理模型，又有完备的数学推导，并通过图文并茂的方式，给出了大量的仿真示例和详尽的结果分析。本书既可以作为相关研究人员的工具书，也可以作为对压缩感知理论感兴趣的读者的入门读物。
　　全书共九章。第一章介绍了压缩感知理论发展的意义和研究的主要方向。第二章简要介绍了压缩感知理论中涉及的重要研究内容，包括信号稀疏建模的方法、观测矩阵的分析方法以及信号重构的观测数据数量要求，并给出了工程上应用该理论时需要的重要结论。第三章详细介绍了信号的稀疏表示模型和求解方法，阐述了正交基、过完备字典中稀疏信号的逼近表示方法，回顾了过完备字典中几种常用稀疏分解的方法，并在此基础上，给出了基于正交级联冗余字典的贪婪迭代算法、迭代阈值算法和交替方向乘子方法。第四章详细阐述了图像稀疏表示模型和自适应正则的图像重建方法，自适应正则方法中介绍了基于自回归(AR)模型的自适应正则和基于非局部相似的自适应正则两类方法，通过仿真实验验证了上述方法在图像重建问题上的有效性。第五章介绍了压缩感知理论应用于一维雷达回波信号的获取与检测这一工程问题时需要解决的建模、稀疏表示和优化求解问题，并通过仿真证明了压缩感知理论在一维信号处理上的优势。第六章详细阐述了基于压缩感知的计算成像技术，包括高分辨率的可见光计算成像方法和高分辨率光谱计算成像，并介绍了基于低秩张量逼近的高维图像恢复的方法。第七章介绍了高分辨率的雷达成像技术，即基于信号稀疏逼近的二维SAR和ISAR成像方法，在所提出的稀疏表示模型的基础上，进行雷达成像处理，可以得到高分辨率的成像结果。第八章首先介绍了基于重构的目标识别方法，在此基础上讨论应用于多视情形的重构目标识别方法，最后在人脸识别数据库上检验所提的多视目标识别方法的性能。第九章对基于稀疏性提升的光流估计方法进行了详细的介绍，包括光流估计模型的稀疏性提升方法和光流解算方法的稀疏性提升方法。
　　本书获得了国家出版基金、国家自然科学基金(No.60776795、61472301、61201289、61372131、61372071、60902031、61003148、61472301、61100154)和973计划子课题(No.2013CB329402)的资助。
　　作者
　　2016年10月

《信号压缩与高效表示：理论前沿与实践探索》 本书深入剖析了信号处理领域一项革命性的新范式——压缩感知（Compressed Sensing，CS）。在传统信号采集模式中，我们通常需要采样率远高于奈奎斯特频率才能无损地重构信号，这导致了海量的数据存储和传输负担。而压缩感知理论则颠覆了这一认知，它指出，如果信号在某个变换域（如傅里叶域、小波域等）是稀疏的，那么我们完全可以在远低于奈奎斯特率的情况下，通过少量、不相关的随机测量来准确地恢复原始信号。 本书旨在为读者构建一个坚实的理论框架，同时引导读者深入理解压缩感知在工程实践中的可行性与前沿进展。我们将从基础概念出发，层层递进，系统性地阐述压缩感知的核心原理。 第一部分：压缩感知理论基石 信号的稀疏性与可恢复性： 我们将首先探讨信号在不同变换域下的稀疏表示特性。从 L0 范数到 L1 范数，理解稀疏性是压缩感知得以成立的关键。在此基础上，我们将引入“可恢复性”的概念，即在何种条件下，通过少量测量可以唯一或近似地重构原始信号。这包括对测量矩阵的要求（如 Restricted Isometry Property, RIP），以及信号稀疏度的重要性。 测量过程： 深入解析压缩感知的测量过程。不同于传统的均匀采样，压缩感知采用的是与信号稀疏表示基不相关的随机测量矩阵。我们将详细介绍各种测量矩阵的设计原理与特性，例如高斯测量矩阵、伯努利测量矩阵等，并分析它们在理论和实践中的优劣。 重构算法： 信号恢复是压缩感知理论的核心环节。本书将全面介绍各类信号重构算法，涵盖： 贪婪算法： 如匹配追踪（Matching Pursuit, MP）、正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit, OMP）等，它们通过迭代地选择与残差最相关的原子来逐步逼近信号。 凸优化算法： 如基追踪（Basis Pursuit, BP）、LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）等，这些方法将稀疏重构问题转化为求解一个凸优化问题，通常能获得更优的重构性能。 迭代阈值算法： 如迭代收缩阈值（Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm, ISTA）及其加速版本（FISTA），它们在处理大规模问题时表现出高效性。 贝叶斯方法： 介绍基于概率模型的稀疏重构方法，如贝叶斯匹配追踪（Bayesian Matching Pursuit, BMP）等。 我们将详细分析这些算法的收敛性、计算复杂度以及它们在不同场景下的适用性。 第二部分：压缩感知在工程领域的应用探索 在夯实理论基础后，本书将重点转向压缩感知在各大工程领域的实际应用。我们将聚焦于其核心优势——大幅降低采样率、减少数据量、加速数据获取——如何解决传统方法难以应对的挑战。 医学影像： MRI（磁共振成像）： 探讨压缩感知如何显著缩短MRI扫描时间，提高患者舒适度，同时保持甚至提升图像质量。我们将介绍在k空间直接进行欠采样测量，并利用稀疏性进行图像重构的技术细节，以及其在心脏MRI、脑部MRI等领域的应用案例。 CT（计算机断层扫描）： 分析压缩感知如何减少CT扫描所需的X射线剂量，降低对患者的辐射损伤，尤其是在低剂量CT成像和快速成像方面。 超声成像： 讨论压缩感知在提升超声图像分辨率、减少采集时间方面的潜力，以及其在临床诊断中的前景。 通信系统： 无线通信： 介绍压缩感知在无线通信中的应用，例如单用户 MIMO（多输入多输出）系统的信道估计，以及多用户 MIMO 系统中的信号检测。如何通过少量测量快速准确地获得信道信息，从而提高系统性能。 传感器网络： 探讨在能源受限、计算能力有限的传感器网络中，如何利用压缩感知技术实现数据的稀疏采样和高效传输，延长网络寿命。 认知无线电： 分析压缩感知如何支持频谱感知，快速检测可用频谱，提高频谱利用率。 图像与视频处理： 图像复原与增强： 应用压缩感知进行图像去噪、超分辨率重建、模糊图像恢复等，揭示其在复杂退化场景下的强大能力。 视频压缩： 探讨压缩感知在视频编码中的潜在应用，如何通过运动稀疏性或残差稀疏性实现更高效的视频压缩。 计算摄影： 介绍基于压缩感知原理的新型相机设计，例如使用编码光阑或一次性相机（One-Bit Camera）进行数据采集，实现超高帧率或高动态范围成像。 其他前沿领域： 机器学习与数据挖掘： 探讨压缩感知在特征选择、降维、稀疏建模等方面的作用，以及与稀疏学习的紧密联系。 雷达与声纳： 分析压缩感知在目标检测、成像、目标识别等任务中的应用，如何处理复杂背景下的微弱信号。 天文学与遥感： 讨论如何利用压缩感知技术处理海量天文数据，提高观测效率，以及在遥感图像的快速获取和处理中的应用。 第三部分：面向实践的挑战与发展趋势 本书的最后一部分将聚焦于压缩感知在工程应用中面临的实际挑战，并展望未来的发展方向。 测量矩阵的设计与优化： 如何根据具体应用场景设计更优的测量矩阵，降低其实现复杂度，提高重构性能。 重构算法的效率提升： 针对大规模、实时性要求高的应用，如何开发更快速、更鲁棒的重构算法。 硬件实现： 探讨压缩感知在专用硬件（如ASIC、FPGA）上的实现，以及其与现有硬件平台的兼容性。 与深度学习的融合： 分析压缩感知与深度学习在信号处理中的协同作用，如何利用深度学习网络辅助稀疏表示和重构。 新兴应用领域： 展望压缩感知在量子计算、生物信息学等新兴领域的潜在应用。 通过对压缩感知理论的深入讲解和在各工程领域的广泛应用实例分析，本书旨在为研究人员、工程师以及对信号处理领域感兴趣的读者提供一份全面、深入的学习指南。它不仅会帮助读者理解压缩感知的强大之处，更会激发他们在这个前沿领域进行创新研究和工程实践的灵感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容，对于任何一个希望将压缩感知理论应用于实际工程问题的读者来说，都是一本不可多得的宝藏。它就像一个经验丰富的导师，不仅传授了理论知识，更重要的是分享了实操经验。我非常欣赏书中关于“稀疏表示字典的设计”的详细讲解。在很多实际应用中，信号本身可能不是直接稀疏的，需要通过构建一个合适的字典来找到其稀疏表示。本书详细介绍了如何根据信号的特点来选择预定义的字典（如小波字典、傅里叶字典），或者如何通过字典学习算法（如K-SVD）来自动构建最优的字典。这为我处理一些非标准信号提供了非常有用的指导。书中还对“压缩感知重构算法的稳定性和鲁棒性”进行了深入的探讨，分析了不同算法在面对噪声、模型误差等实际问题时的表现，并提供了一些提高算法鲁棒性的方法。这对于确保压缩感知系统在复杂环境下能够可靠工作至关重要。我特别关注书中关于“压缩感知在多维信号处理中的应用”，例如三维图像的重建和压缩。这对于医学成像、遥感图像处理等领域具有重要的意义。本书还提供了一些关于“传感器阵列设计”的思路，如何利用压缩感知技术来减少传感器的数量，从而降低系统的成本和功耗，同时保持足够的信息获取能力。

评分☆☆☆☆☆

从一位对信号采集和处理充满好奇心的工程师的角度来看，这本书的内容简直是“量身定制”的。它并没有简单地重复已有的理论，而是着重于“方法”二字，将压缩感知的工程应用技巧娓娓道来。书中关于“采样率与稀疏性的关系”的探讨，对我来说是醍醐灌顶。传统采样理论往往关注奈奎斯特速率，而压缩感知提供了一种绕过高采样率的方法，尤其是在信号具有天然稀疏性的情况下。我非常喜欢书中对“测量矩阵”的设计原则进行的详尽剖析，包括如何保证测量矩阵的随机性、低相关性，以及如何根据信号的稀疏度和所需的恢复精度来确定测量矩阵的维度。这直接关系到整个压缩感知系统的性能和效率。书中还分享了一些关于“重构算法的工程实现”的经验和技巧，例如如何处理实际测量数据中的噪声，如何选择合适的正则化参数来平衡稀疏性和拟合度，以及如何优化算法的计算效率以满足实时性要求。我尤其关注书中关于“压缩感知与机器学习的融合”的章节，它展示了如何将压缩感知技术应用于机器学习的预处理阶段，以降低模型复杂度、提高训练效率，或者直接用于构建压缩感知神经网络。这让我看到了压缩感知在人工智能领域的广阔前景。此外，书中还提到了压缩感知在音频信号处理中的应用，比如如何通过稀疏表示来提高音频压缩率，以及如何利用压缩感知进行音频信号的增强和去噪。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容，对于任何一位渴望将压缩感知理论转化为实际工程应用的工程师来说，都具有极高的价值。它不是那种泛泛而谈的理论著作，而是着重于“方法”和“实践”。我特别欣赏书中关于“感知矩阵的构造与优化”的详细讲解。作者不仅解释了不同类型感知矩阵的数学原理，更重要的是提供了如何在实际应用中选择、设计和优化感知矩阵的指导。这直接关系到压缩感知系统的恢复性能和计算复杂度。书中还对“重构算法的收敛性与准确性”进行了深入的分析，并对比了不同算法在不同场景下的优缺点，这为我们选择合适的重构算法提供了非常有价值的参考。我非常关注书中关于“压缩感知在图像处理领域的深度应用”，例如如何利用其原理实现高效的图像压缩、去噪、超分辨率以及图像修复。这对于我们从事图像相关工作的工程师来说，是非常实用的。此外，书中还提到了一些关于“压缩感知与机器学习的结合”的研究方向，这让我看到了压缩感知在人工智能领域的新机遇。本书的语言清晰易懂，图文并茂，使得复杂的理论概念能够被轻松理解，并且提供了很多具有启发性的工程应用思路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容非常丰富，尤其是在理论与实践结合方面做得非常出色。我是一个偏向于应用研究的工程师，对于那些纯数学证明的东西不太感兴趣，更关心的是如何将理论转化为实际的解决方案。这本书恰好满足了我的需求。书中对压缩感知在雷达信号处理中的应用进行了深入的分析，包括如何利用压缩感知技术实现目标检测和参数估计，以及如何提高雷达系统的分辨率和抗干扰能力。这对我目前负责的一个雷达项目来说，非常有借鉴意义。作者在介绍算法时，并没有停留在概念层面，而是提供了很多关于算法参数选择、性能评估以及实际实现注意事项的详细指导。例如，在讨论基追踪去噪（BTD）算法时，书中不仅解释了其原理，还详细分析了正则化参数的选择如何影响去噪效果，并给出了几种常用的选择策略。我特别欣赏书中关于“感知矩阵的设计”这一章节，它详细阐述了如何根据信号的特性和应用需求来设计合适的感知矩阵，以及不同类型的感知矩阵（如高斯随机矩阵、伯努利随机矩阵）的优缺点和适用范围。这对于我们设计高效的压缩感知系统至关重要，因为感知矩阵的选择直接影响到信号的恢复精度和计算复杂度。书中还提到了一些关于“非相干性”和“限定等距性质（RIP）”的理论概念，但并没有过多的数学推导，而是侧重于解释它们在工程实践中的意义，以及如何通过设计感知矩阵来满足这些性质，从而保证信号的成功恢复。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对信号处理技术充满探索精神的工程师，而《压缩感知理论的工程应用方法》这本书，为我打开了一个全新的视角。它不仅仅是一本理论书，更是一本“实战手册”，将压缩感知的复杂概念与具体的工程应用紧密结合。书中关于“稀疏度与压缩比的关系”的分析，让我对压缩感知的核心优势有了更深刻的理解。作者通过大量的图表和实例，生动地展示了如何在保持信息完整性的前提下，显著降低数据量。我尤其欣赏书中关于“采样过程与重构算法的匹配”的讨论。它强调了在设计压缩感知系统时，需要将采样策略和重构算法进行协同优化，以达到最佳的性能。这对于避免“盲目采样”和“低效重构”至关重要。书中还提供了很多关于“实际工程中可能遇到的挑战与解决方案”的经验分享，比如如何处理测量噪声、如何应对信号模型的不确定性，以及如何评估重构结果的质量。这些实用的建议，对于我们这些一线工程师来说，是极其宝贵的财富。我非常喜欢书中关于“压缩感知在通信系统中的应用”的章节，它详细介绍了如何利用压缩感知技术来实现高效的信号传输和恢复，尤其是在信道条件不理想的情况下。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对信号处理理论及其工程应用充满热情的研究者，我一直在寻找能够将抽象概念与具体实践紧密结合的优秀著作，《压缩感知理论的工程应用方法》无疑就是这样一本。它在内容上，展现了压缩感知理论的强大生命力，也为我们这些实践者提供了宝贵的工具和思路。书中对压缩感知在机器学习领域的应用也进行了详细的探讨，例如如何利用压缩感知进行特征选择、降维以及模型压缩。这对于构建高效、轻量级的机器学习模型具有重要的现实意义。我尤其关注书中关于“非线性字典学习”的部分，它提供了一种更灵活、更强大的稀疏表示方法，能够捕捉信号中更复杂的非线性结构。这对于处理一些具有复杂内在结构的信号，比如自然图像的纹理特征，是非常有用的。此外，书中还对压缩感知在光谱分析中的应用进行了阐述，如何在有限的观测条件下，对高维光谱数据进行高效的恢复和分析，这对于环境监测、物质成分识别等领域具有重要价值。我不得不提的是，本书的语言风格非常易于理解，虽然涉及到了很多专业的概念，但作者总能用清晰、简洁的语言来解释，并辅以大量的图表和示意图，使得读者能够循序渐进地掌握相关知识。书中还提到了一些关于“贝叶斯压缩感知”的最新研究进展，这让我看到了压缩感知领域未来的发展方向，也激发了我进一步深入研究的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在读这本书之前，我对压缩感知的理解主要停留在学术论文和会议报告的层面，总觉得离实际工程应用还有一段距离。然而，《压缩感知理论的工程应用方法》这本书彻底改变了我的看法。它就像一座桥梁，将我从理论的象牙塔拉回到了工程的现实世界。作者在内容编排上非常有条理，先是清晰地阐述了压缩感知理论的核心思想，然后逐步深入到各种具体的工程应用场景。我尤其关注的是书中关于“信号模型”的建立和选择部分。在实际工程中，我们遇到的信号往往不是完美的稀疏信号，而是带有噪声、并且其稀疏性可能随时间或空间变化的。本书在这方面提供了非常有价值的指导，教我们如何根据实际问题的特点来选择合适的稀疏表示，或者如何通过预处理来增强信号的稀疏性。书中对图像压缩和去噪的应用案例分析得尤为透彻，通过对比不同算法的重构效果，并结合主观和客观评价指标，生动地展示了压缩感知在提升图像质量、减少存储空间方面的优势。此外，关于在无线通信中利用压缩感知进行稀疏信号恢复的章节，也给了我很大的启发。在信息爆炸的时代，如何高效地采集和传输大量数据，是通信工程师面临的巨大挑战。本书提出的方法，为解决这一问题提供了新的思路。我注意到书中也提到了压缩感知在医学影像（如MRI）中的应用，通过减少扫描时间来提高患者的舒适度，同时保证成像质量，这让我看到了压缩感知在改善医疗体验方面的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期从事信息工程工作的技术人员，我一直在寻找能够提供清晰、实用的工程应用指导的书籍。《压缩感知理论的工程应用方法》正是这样一本令人印象深刻的作品。它的内容并没有拘泥于理论的严谨性，而是更加侧重于如何将这些理论转化为可行的工程解决方案。我尤其欣赏书中关于“感知矩阵的特性与信号恢复性能”的关系的深入分析。它不仅解释了理论上的“限定等距性质”（RIP），更重要的是讨论了在实际工程中如何设计具有良好RIP性质的感知矩阵，以及如何评估感知矩阵的性能。这对于我们选择和设计适合特定应用的感知矩阵非常重要。书中还提供了很多关于“重构算法的工程实现细节”的建议，例如如何处理量化误差、如何选择合适的迭代次数、以及如何优化算法的计算效率。这些细节对于将压缩感知技术成功部署到实际系统中至关重要。我特别关注书中关于“压缩感知在智能硬件设计中的应用”的讨论，例如如何设计低功耗、高性能的压缩感知硬件芯片。这让我看到了压缩感知技术在物联网、移动设备等领域的巨大潜力。此外，书中还提到了压缩感知在通信安全领域的应用，比如如何利用其原理来实现高效的信息加密和隐藏。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在信号处理领域摸爬滚打多年的工程师，拿到这本《压缩感知理论的工程应用方法》时，我内心是带着一丝期待和些许疑虑的。期待的是，这本书能否将那些晦涩难懂的数学理论转化为切实可行的工程实践，疑虑的是，压缩感知作为一个相对前沿且依赖数学功底的领域，其工程应用是否真的能够“接地气”，避免沦为空谈。翻开书页，首先映入眼帘的是扎实的理论基础，作者并未回避压缩感知中的核心概念，例如稀疏性、相干性以及重构算法的原理。但是，与许多纯理论书籍不同的是，本书在介绍完这些基本概念后，并没有就此打住，而是紧接着深入探讨了如何在实际工程问题中体现这些理论。比如，在数据采集阶段，如何根据信号的稀疏特性设计更优的采样策略，而不是仅仅依赖奈奎斯特采样定理。这一点让我眼前一亮，因为在很多实际应用场景中，原始数据的采集成本（时间、空间、能源）是极其高昂的，压缩感知提供了一种“少即是多”的采集思路，这对于很多资源受限的应用来说，无疑是一剂强心针。书中对不同稀疏表示基的选择也进行了详尽的讨论，从傅里叶变换、小波变换到字典学习等，并分析了它们各自的优缺点以及适用的工程场景。我尤其对其中关于字典学习的章节印象深刻，它提供了一种能够自动学习信号稀疏表示的方法，这在处理非典型信号时具有极大的潜力，比如某些医学影像或自然语言处理的特征提取。当然，理论的转化离不开实际的案例，本书在这方面做得相当不错，通过一系列生动的例子，比如图像复原、医学成像、通信系统中的信号重建等，将抽象的理论与具体的工程问题紧密联系起来。这些案例的选择覆盖了多个工程领域，展现了压缩感知技术的广泛适用性，也为我提供了很多启发。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最大惊喜在于，它并没有将压缩感知理论仅仅束之高阁，而是将重点放在了“工程应用方法”上，这一点非常实在。在内容方面，作者非常细致地梳理了从理论推导到实际落地的每一个关键环节。例如，在信号重构的部分，不仅仅是列举了Omp、Basis Pursuit等几种经典算法，更重要的是对这些算法的计算复杂度、收敛速度、对噪声的鲁棒性以及在不同硬件平台上的实现难度进行了深入分析。这对于我们工程师来说至关重要，因为理论上的最优解并不一定在实际工程中可行。书中还提供了一些关于算法选择和优化的指导性建议，这让我在面对具体项目时，能够更有针对性地选择合适的重构算法，并预估其性能。我很欣赏书中关于“过完备字典”和“低冗余度字典”在实际应用中的权衡分析。在很多情况下，我们很难找到一个完美的稀疏基，而需要通过字典学习来构建一个更适合信号特性的字典。本书在这方面提供了非常实用的指导，包括如何度量字典的质量，以及如何通过迭代的方式来优化字典。另外，书中对压缩感知在传感器网络中的应用也进行了详细的阐述，比如如何在分布式环境中进行协同感知和数据融合。这对于物联网、智能监控等领域具有重要的参考价值。我特别喜欢其中关于“硬件加速”的讨论，虽然本书不是一本纯硬件的书，但它并没有回避在实际应用中可能遇到的计算瓶颈，并给出了一些优化思路，比如并行计算、GPU加速等，这让我的工程实践思路更加开阔。

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写的一般，将就看一下

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东西不错，发货比较忙。

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理论到工程应用的桥梁，可以参考参考

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理论到工程应用的桥梁，可以参考参考

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写的不错，正在看，挺好的。

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正版书，价格实惠，推荐购买。

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理论到工程应用的桥梁，可以参考参考