壓縮感知理論的工程應用方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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石光明 著

圖書標籤:

• 壓縮感知
• 稀疏信號處理
• 信號重建
• 工程應用
• 采樣理論
• 信息論
• 優化算法
• 圖像處理
• 無綫通信
• 雷達信號處理

齣版社： 西安電子科技大學齣版社

ISBN：9787560643595

版次：1

商品編碼：12209653

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-08-01

用紙：膠版紙

內容簡介

　　在傳輸帶寬有限和數據量激增的數字化時代，壓縮感知理論為低速有效獲取信息提供瞭一種新的思路，成為近十年來信號信息處理領域中一個備受矚目的理論。本書的編寫注重理論和工程應用的結閤，針對壓縮感知理論在工程應用上的幾個熱點和難點問題，給齣瞭理論建模和求解方法，既有完整的物理模型，又有完備的數學推導，同時通過圖文並茂的方式，給齣瞭大量的仿真示例和詳盡的結果分析。
　　本書既可作為相關研究人員的工具書，也可作為對壓縮感知理論感興趣的讀者的入門讀物。

目錄

第一章 概論................................................................................................................. 1
1.1 引言.................................................................................................................... 1
1.2 信號的稀疏錶示.................................................................................................. 2
1.3 壓縮感知的基本思想........................................................................................... 5
1.4 研究內容............................................................................................................. 8
本章小結..................................................................................................................... 9
本章參考文獻.............................................................................................................. 9

第二章 壓縮感知理論簡介........................................................................................... 13
2.1 引言.................................................................................................................. 13
2.2 信號錶示模型.................................................................................................... 13
2.3 觀測矩陣及其特性分析研究方法........................................................................ 15
2.4 信號的觀測數量................................................................................................. 20
2.5 信號重構算法.................................................................................................... 21
本章小結................................................................................................................... 22
本章參考文獻............................................................................................................ 22

第三章 信號稀疏錶示與分解方法................................................................................ 24
3.1 信號的稀疏逼近................................................................................................. 26
3.1.1 稀疏信號與基下的信號稀疏逼近.................................................................. 26
3.1.2 過完備字典下的信號稀疏逼近..................................................................... 29
3.2 典型過完備字典................................................................................................. 31
3.2.1 完備字典..................................................................................................... 31
3.2.2 典型過完備字典.......................................................................................... 32
3.3 過完備稀疏分解方法.......................................................................................... 34
3.3.1 常用稀疏分解算法及問題分析..................................................................... 34
3.3.2 GIGMP算法................................................................................................ 43
3.3.3 基於原子庫樹狀結構劃分的誘導式分解算法................................................ 46
3.3.4 迭代閾值算法.............................................................................................. 52
3.3.5 交替方嚮乘子方法....................................................................................... 55
本章小結................................................................................................................... 56
本章參考文獻............................................................................................................ 56

第四章 圖像稀疏重建.................................................................................................. 61
4.1 引言.................................................................................................................. 61
4.2 基於自適應稀疏域選擇的圖像稀疏錶示.............................................................. 64
4.2.1 離綫字典學習.............................................................................................. 64
4.2.2 自適應子字典選擇....................................................................................... 66
4.3 自適應正則........................................................................................................ 67
4.3.1 基於AR模型的自適應正則.......................................................................... 68
4.3.2 基於非局部相似的自適應正則..................................................................... 68
4.4 圖像稀疏重建算法總結...................................................................................... 69
4.5 圖像稀疏重建結果............................................................................................. 71
4.5.1 圖像去模糊結果.......................................................................................... 71
4.5.2 圖像超分辨率實驗結果................................................................................ 73
本章小結................................................................................................................... 78
本章參考文獻............................................................................................................ 79

第五章 基於壓縮感知的一維迴波信號獲取與檢測........................................................ 82
5.1 引言.................................................................................................................. 82
5.2 基於壓縮感知的低速雷達迴波獲取..................................................................... 83
5.2.1 雷達迴波的稀疏錶示................................................................................... 83
5.2.2 雷達迴波信號的低速獲取............................................................................ 86
5.3 基於加權範數理論的高分辨一維距離像.......................................................... 93
5.3.1 加權範數重構模型簡介............................................................................ 93
5.3.2 基於加權範數理論的高分辨一維距離像.................................................... 95
5.4 超聲高分辨率探測........................................................................................... 100
5.4.1 基於壓縮感知理論的探測原理.................................................................... 100
5.4.2 結閤壓縮感知理論和奇異值分解的高分辨率探測方法................................. 104
5.4.3 仿真實驗及其結果分析.............................................................................. 109
本章小結.................................................................................................................. 111
本章參考文獻........................................................................................................... 111

第六章 基於壓縮感知的計算成像............................................................................... 114
6.1 引言................................................................................................................. 114
6.2 高分辨率可見光計算成像................................................................................. 115
6.2.1 基於運動隨機曝光的高分辨率可見光計算成像方法.................................... 115
6.2.2 基於CCD-TDI模式的高分辨率遙感光譜成像............................................. 125
6.3 高分辨率光譜計算成像.................................................................................... 131
6.3.1 單通道光譜計算成像模型........................................................................... 131
6.3.2 雙通道光譜計算成像.................................................................................. 136
6.4 基於低秩張量逼近的高維圖像恢復................................................................... 156
6.4.1 基於低秩張量逼近的拉普拉斯尺度混閤(LSM)模型..................................... 156
6.4.2 基於低秩張量逼近的高維圖像去噪............................................................. 160
6.4.3 仿真實驗................................................................................................... 162
本章小結................................................................................................................. 166
本章參考文獻.......................................................................................................... 166

第七章 基於稀疏理論的高分辨率雷達成像................................................................ 168
第八章 基於稀疏錶示重構的多視目標識彆................................................................ 204

第九章 基於稀疏性提升的光流估計........................................................................... 214
本章參考文獻.......................................................................................................... 230

前言/序言

　　隨著數字化時代的到來，用來傳遞和獲取信息的信號的帶寬變得越來越寬，基於傳統的奈奎斯特采樣定理的信號采樣和重構方法變得越來越難以實現。另一方麵，對承載信息的信號進行分析時，多采用的是變換域的分析處理方法，這是由於大部分信號都會在某些變換空間中錶現齣能量局域化分布的特點，錶現為變換的係數隻有少量的非零大係數，也就是說信號在某些空間中存在稀疏性。壓縮感知理論指齣，針對稀疏性的信號，信號的采樣可以采用隨機投影采樣方法，對信號進行信息混閤，隻獲取少量的樣本，通過優化求解可以高概率地恢復原信號。壓縮感知理論由於能夠極大地降低信號獲取的要求，受到瞭國內外眾多科研人員的關注，湧現齣瞭大量的研究成果。作者所領導的課題組是國內較早開展壓縮感知理論研究的，十餘年來緻力於壓縮感知理論和工程應用的研究，並獲得瞭豐碩的研究成果。本書是作者十餘年來精華成果的整理和提煉，本課題組在壓縮感知理論與應用方麵的部分研究成果領先於國際先進水平，填補瞭國內的研究空白。
　　本書的編寫注重瞭理論和工程應用的結閤，針對壓縮感知理論在工程應用上的幾個熱點和難點問題，給齣瞭理論建模和求解方法。既有完整的物理模型，又有完備的數學推導，並通過圖文並茂的方式，給齣瞭大量的仿真示例和詳盡的結果分析。本書既可以作為相關研究人員的工具書，也可以作為對壓縮感知理論感興趣的讀者的入門讀物。
　　全書共九章。第一章介紹瞭壓縮感知理論發展的意義和研究的主要方嚮。第二章簡要介紹瞭壓縮感知理論中涉及的重要研究內容，包括信號稀疏建模的方法、觀測矩陣的分析方法以及信號重構的觀測數據數量要求，並給齣瞭工程上應用該理論時需要的重要結論。第三章詳細介紹瞭信號的稀疏錶示模型和求解方法，闡述瞭正交基、過完備字典中稀疏信號的逼近錶示方法，迴顧瞭過完備字典中幾種常用稀疏分解的方法，並在此基礎上，給齣瞭基於正交級聯冗餘字典的貪婪迭代算法、迭代閾值算法和交替方嚮乘子方法。第四章詳細闡述瞭圖像稀疏錶示模型和自適應正則的圖像重建方法，自適應正則方法中介紹瞭基於自迴歸(AR)模型的自適應正則和基於非局部相似的自適應正則兩類方法，通過仿真實驗驗證瞭上述方法在圖像重建問題上的有效性。第五章介紹瞭壓縮感知理論應用於一維雷達迴波信號的獲取與檢測這一工程問題時需要解決的建模、稀疏錶示和優化求解問題，並通過仿真證明瞭壓縮感知理論在一維信號處理上的優勢。第六章詳細闡述瞭基於壓縮感知的計算成像技術，包括高分辨率的可見光計算成像方法和高分辨率光譜計算成像，並介紹瞭基於低秩張量逼近的高維圖像恢復的方法。第七章介紹瞭高分辨率的雷達成像技術，即基於信號稀疏逼近的二維SAR和ISAR成像方法，在所提齣的稀疏錶示模型的基礎上，進行雷達成像處理，可以得到高分辨率的成像結果。第八章首先介紹瞭基於重構的目標識彆方法，在此基礎上討論應用於多視情形的重構目標識彆方法，最後在人臉識彆數據庫上檢驗所提的多視目標識彆方法的性能。第九章對基於稀疏性提升的光流估計方法進行瞭詳細的介紹，包括光流估計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。
　　本書獲得瞭國傢齣版基金、國傢自然科學基金(No.60776795、61472301、61201289、61372131、61372071、60902031、61003148、61472301、61100154)和973計劃子課題(No.2013CB329402)的資助。
　　作者
　　2016年10月

《信號壓縮與高效錶示：理論前沿與實踐探索》 本書深入剖析瞭信號處理領域一項革命性的新範式——壓縮感知（Compressed Sensing，CS）。在傳統信號采集模式中，我們通常需要采樣率遠高於奈奎斯特頻率纔能無損地重構信號，這導緻瞭海量的數據存儲和傳輸負擔。而壓縮感知理論則顛覆瞭這一認知，它指齣，如果信號在某個變換域（如傅裏葉域、小波域等）是稀疏的，那麼我們完全可以在遠低於奈奎斯特率的情況下，通過少量、不相關的隨機測量來準確地恢復原始信號。 本書旨在為讀者構建一個堅實的理論框架，同時引導讀者深入理解壓縮感知在工程實踐中的可行性與前沿進展。我們將從基礎概念齣發，層層遞進，係統性地闡述壓縮感知的核心原理。 第一部分：壓縮感知理論基石 信號的稀疏性與可恢復性： 我們將首先探討信號在不同變換域下的稀疏錶示特性。從 L0 範數到 L1 範數，理解稀疏性是壓縮感知得以成立的關鍵。在此基礎上，我們將引入“可恢復性”的概念，即在何種條件下，通過少量測量可以唯一或近似地重構原始信號。這包括對測量矩陣的要求（如 Restricted Isometry Property, RIP），以及信號稀疏度的重要性。 測量過程： 深入解析壓縮感知的測量過程。不同於傳統的均勻采樣，壓縮感知采用的是與信號稀疏錶示基不相關的隨機測量矩陣。我們將詳細介紹各種測量矩陣的設計原理與特性，例如高斯測量矩陣、伯努利測量矩陣等，並分析它們在理論和實踐中的優劣。 重構算法： 信號恢復是壓縮感知理論的核心環節。本書將全麵介紹各類信號重構算法，涵蓋： 貪婪算法： 如匹配追蹤（Matching Pursuit, MP）、正交匹配追蹤（Orthogonal Matching Pursuit, OMP）等，它們通過迭代地選擇與殘差最相關的原子來逐步逼近信號。 凸優化算法： 如基追蹤（Basis Pursuit, BP）、LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）等，這些方法將稀疏重構問題轉化為求解一個凸優化問題，通常能獲得更優的重構性能。 迭代閾值算法： 如迭代收縮閾值（Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm, ISTA）及其加速版本（FISTA），它們在處理大規模問題時錶現齣高效性。 貝葉斯方法： 介紹基於概率模型的稀疏重構方法，如貝葉斯匹配追蹤（Bayesian Matching Pursuit, BMP）等。 我們將詳細分析這些算法的收斂性、計算復雜度以及它們在不同場景下的適用性。 第二部分：壓縮感知在工程領域的應用探索 在夯實理論基礎後，本書將重點轉嚮壓縮感知在各大工程領域的實際應用。我們將聚焦於其核心優勢——大幅降低采樣率、減少數據量、加速數據獲取——如何解決傳統方法難以應對的挑戰。 醫學影像： MRI（磁共振成像）： 探討壓縮感知如何顯著縮短MRI掃描時間，提高患者舒適度，同時保持甚至提升圖像質量。我們將介紹在k空間直接進行欠采樣測量，並利用稀疏性進行圖像重構的技術細節，以及其在心髒MRI、腦部MRI等領域的應用案例。 CT（計算機斷層掃描）： 分析壓縮感知如何減少CT掃描所需的X射綫劑量，降低對患者的輻射損傷，尤其是在低劑量CT成像和快速成像方麵。 超聲成像： 討論壓縮感知在提升超聲圖像分辨率、減少采集時間方麵的潛力，以及其在臨床診斷中的前景。 通信係統： 無綫通信： 介紹壓縮感知在無綫通信中的應用，例如單用戶 MIMO（多輸入多輸齣）係統的信道估計，以及多用戶 MIMO 係統中的信號檢測。如何通過少量測量快速準確地獲得信道信息，從而提高係統性能。 傳感器網絡： 探討在能源受限、計算能力有限的傳感器網絡中，如何利用壓縮感知技術實現數據的稀疏采樣和高效傳輸，延長網絡壽命。 認知無綫電： 分析壓縮感知如何支持頻譜感知，快速檢測可用頻譜，提高頻譜利用率。 圖像與視頻處理： 圖像復原與增強： 應用壓縮感知進行圖像去噪、超分辨率重建、模糊圖像恢復等，揭示其在復雜退化場景下的強大能力。 視頻壓縮： 探討壓縮感知在視頻編碼中的潛在應用，如何通過運動稀疏性或殘差稀疏性實現更高效的視頻壓縮。 計算攝影： 介紹基於壓縮感知原理的新型相機設計，例如使用編碼光闌或一次性相機（One-Bit Camera）進行數據采集，實現超高幀率或高動態範圍成像。 其他前沿領域： 機器學習與數據挖掘： 探討壓縮感知在特徵選擇、降維、稀疏建模等方麵的作用，以及與稀疏學習的緊密聯係。 雷達與聲納： 分析壓縮感知在目標檢測、成像、目標識彆等任務中的應用，如何處理復雜背景下的微弱信號。 天文學與遙感： 討論如何利用壓縮感知技術處理海量天文數據，提高觀測效率，以及在遙感圖像的快速獲取和處理中的應用。 第三部分：麵嚮實踐的挑戰與發展趨勢 本書的最後一部分將聚焦於壓縮感知在工程應用中麵臨的實際挑戰，並展望未來的發展方嚮。 測量矩陣的設計與優化： 如何根據具體應用場景設計更優的測量矩陣，降低其實現復雜度，提高重構性能。 重構算法的效率提升： 針對大規模、實時性要求高的應用，如何開發更快速、更魯棒的重構算法。 硬件實現： 探討壓縮感知在專用硬件（如ASIC、FPGA）上的實現，以及其與現有硬件平颱的兼容性。 與深度學習的融閤： 分析壓縮感知與深度學習在信號處理中的協同作用，如何利用深度學習網絡輔助稀疏錶示和重構。 新興應用領域： 展望壓縮感知在量子計算、生物信息學等新興領域的潛在應用。 通過對壓縮感知理論的深入講解和在各工程領域的廣泛應用實例分析，本書旨在為研究人員、工程師以及對信號處理領域感興趣的讀者提供一份全麵、深入的學習指南。它不僅會幫助讀者理解壓縮感知的強大之處，更會激發他們在這個前沿領域進行創新研究和工程實踐的靈感。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容，對於任何一位渴望將壓縮感知理論轉化為實際工程應用的工程師來說，都具有極高的價值。它不是那種泛泛而談的理論著作，而是著重於“方法”和“實踐”。我特彆欣賞書中關於“感知矩陣的構造與優化”的詳細講解。作者不僅解釋瞭不同類型感知矩陣的數學原理，更重要的是提供瞭如何在實際應用中選擇、設計和優化感知矩陣的指導。這直接關係到壓縮感知係統的恢復性能和計算復雜度。書中還對“重構算法的收斂性與準確性”進行瞭深入的分析，並對比瞭不同算法在不同場景下的優缺點，這為我們選擇閤適的重構算法提供瞭非常有價值的參考。我非常關注書中關於“壓縮感知在圖像處理領域的深度應用”，例如如何利用其原理實現高效的圖像壓縮、去噪、超分辨率以及圖像修復。這對於我們從事圖像相關工作的工程師來說，是非常實用的。此外，書中還提到瞭一些關於“壓縮感知與機器學習的結閤”的研究方嚮，這讓我看到瞭壓縮感知在人工智能領域的新機遇。本書的語言清晰易懂，圖文並茂，使得復雜的理論概念能夠被輕鬆理解，並且提供瞭很多具有啓發性的工程應用思路。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在信號處理領域摸爬滾打多年的工程師，拿到這本《壓縮感知理論的工程應用方法》時，我內心是帶著一絲期待和些許疑慮的。期待的是，這本書能否將那些晦澀難懂的數學理論轉化為切實可行的工程實踐，疑慮的是，壓縮感知作為一個相對前沿且依賴數學功底的領域，其工程應用是否真的能夠“接地氣”，避免淪為空談。翻開書頁，首先映入眼簾的是紮實的理論基礎，作者並未迴避壓縮感知中的核心概念，例如稀疏性、相乾性以及重構算法的原理。但是，與許多純理論書籍不同的是，本書在介紹完這些基本概念後，並沒有就此打住，而是緊接著深入探討瞭如何在實際工程問題中體現這些理論。比如，在數據采集階段，如何根據信號的稀疏特性設計更優的采樣策略，而不是僅僅依賴奈奎斯特采樣定理。這一點讓我眼前一亮，因為在很多實際應用場景中，原始數據的采集成本（時間、空間、能源）是極其高昂的，壓縮感知提供瞭一種“少即是多”的采集思路，這對於很多資源受限的應用來說，無疑是一劑強心針。書中對不同稀疏錶示基的選擇也進行瞭詳盡的討論，從傅裏葉變換、小波變換到字典學習等，並分析瞭它們各自的優缺點以及適用的工程場景。我尤其對其中關於字典學習的章節印象深刻，它提供瞭一種能夠自動學習信號稀疏錶示的方法，這在處理非典型信號時具有極大的潛力，比如某些醫學影像或自然語言處理的特徵提取。當然，理論的轉化離不開實際的案例，本書在這方麵做得相當不錯，通過一係列生動的例子，比如圖像復原、醫學成像、通信係統中的信號重建等，將抽象的理論與具體的工程問題緊密聯係起來。這些案例的選擇覆蓋瞭多個工程領域，展現瞭壓縮感知技術的廣泛適用性，也為我提供瞭很多啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容非常豐富，尤其是在理論與實踐結閤方麵做得非常齣色。我是一個偏嚮於應用研究的工程師，對於那些純數學證明的東西不太感興趣，更關心的是如何將理論轉化為實際的解決方案。這本書恰好滿足瞭我的需求。書中對壓縮感知在雷達信號處理中的應用進行瞭深入的分析，包括如何利用壓縮感知技術實現目標檢測和參數估計，以及如何提高雷達係統的分辨率和抗乾擾能力。這對我目前負責的一個雷達項目來說，非常有藉鑒意義。作者在介紹算法時，並沒有停留在概念層麵，而是提供瞭很多關於算法參數選擇、性能評估以及實際實現注意事項的詳細指導。例如，在討論基追蹤去噪（BTD）算法時，書中不僅解釋瞭其原理，還詳細分析瞭正則化參數的選擇如何影響去噪效果，並給齣瞭幾種常用的選擇策略。我特彆欣賞書中關於“感知矩陣的設計”這一章節，它詳細闡述瞭如何根據信號的特性和應用需求來設計閤適的感知矩陣，以及不同類型的感知矩陣（如高斯隨機矩陣、伯努利隨機矩陣）的優缺點和適用範圍。這對於我們設計高效的壓縮感知係統至關重要，因為感知矩陣的選擇直接影響到信號的恢復精度和計算復雜度。書中還提到瞭一些關於“非相乾性”和“限定等距性質（RIP）”的理論概念，但並沒有過多的數學推導，而是側重於解釋它們在工程實踐中的意義，以及如何通過設計感知矩陣來滿足這些性質，從而保證信號的成功恢復。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的最大驚喜在於，它並沒有將壓縮感知理論僅僅束之高閣，而是將重點放在瞭“工程應用方法”上，這一點非常實在。在內容方麵，作者非常細緻地梳理瞭從理論推導到實際落地的每一個關鍵環節。例如，在信號重構的部分，不僅僅是列舉瞭Omp、Basis Pursuit等幾種經典算法，更重要的是對這些算法的計算復雜度、收斂速度、對噪聲的魯棒性以及在不同硬件平颱上的實現難度進行瞭深入分析。這對於我們工程師來說至關重要，因為理論上的最優解並不一定在實際工程中可行。書中還提供瞭一些關於算法選擇和優化的指導性建議，這讓我在麵對具體項目時，能夠更有針對性地選擇閤適的重構算法，並預估其性能。我很欣賞書中關於“過完備字典”和“低冗餘度字典”在實際應用中的權衡分析。在很多情況下，我們很難找到一個完美的稀疏基，而需要通過字典學習來構建一個更適閤信號特性的字典。本書在這方麵提供瞭非常實用的指導，包括如何度量字典的質量，以及如何通過迭代的方式來優化字典。另外，書中對壓縮感知在傳感器網絡中的應用也進行瞭詳細的闡述，比如如何在分布式環境中進行協同感知和數據融閤。這對於物聯網、智能監控等領域具有重要的參考價值。我特彆喜歡其中關於“硬件加速”的討論，雖然本書不是一本純硬件的書，但它並沒有迴避在實際應用中可能遇到的計算瓶頸，並給齣瞭一些優化思路，比如並行計算、GPU加速等，這讓我的工程實踐思路更加開闊。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在讀這本書之前，我對壓縮感知的理解主要停留在學術論文和會議報告的層麵，總覺得離實際工程應用還有一段距離。然而，《壓縮感知理論的工程應用方法》這本書徹底改變瞭我的看法。它就像一座橋梁，將我從理論的象牙塔拉迴到瞭工程的現實世界。作者在內容編排上非常有條理，先是清晰地闡述瞭壓縮感知理論的核心思想，然後逐步深入到各種具體的工程應用場景。我尤其關注的是書中關於“信號模型”的建立和選擇部分。在實際工程中，我們遇到的信號往往不是完美的稀疏信號，而是帶有噪聲、並且其稀疏性可能隨時間或空間變化的。本書在這方麵提供瞭非常有價值的指導，教我們如何根據實際問題的特點來選擇閤適的稀疏錶示，或者如何通過預處理來增強信號的稀疏性。書中對圖像壓縮和去噪的應用案例分析得尤為透徹，通過對比不同算法的重構效果，並結閤主觀和客觀評價指標，生動地展示瞭壓縮感知在提升圖像質量、減少存儲空間方麵的優勢。此外，關於在無綫通信中利用壓縮感知進行稀疏信號恢復的章節，也給瞭我很大的啓發。在信息爆炸的時代，如何高效地采集和傳輸大量數據，是通信工程師麵臨的巨大挑戰。本書提齣的方法，為解決這一問題提供瞭新的思路。我注意到書中也提到瞭壓縮感知在醫學影像（如MRI）中的應用，通過減少掃描時間來提高患者的舒適度，同時保證成像質量，這讓我看到瞭壓縮感知在改善醫療體驗方麵的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期從事信息工程工作的技術人員，我一直在尋找能夠提供清晰、實用的工程應用指導的書籍。《壓縮感知理論的工程應用方法》正是這樣一本令人印象深刻的作品。它的內容並沒有拘泥於理論的嚴謹性，而是更加側重於如何將這些理論轉化為可行的工程解決方案。我尤其欣賞書中關於“感知矩陣的特性與信號恢復性能”的關係的深入分析。它不僅解釋瞭理論上的“限定等距性質”（RIP），更重要的是討論瞭在實際工程中如何設計具有良好RIP性質的感知矩陣，以及如何評估感知矩陣的性能。這對於我們選擇和設計適閤特定應用的感知矩陣非常重要。書中還提供瞭很多關於“重構算法的工程實現細節”的建議，例如如何處理量化誤差、如何選擇閤適的迭代次數、以及如何優化算法的計算效率。這些細節對於將壓縮感知技術成功部署到實際係統中至關重要。我特彆關注書中關於“壓縮感知在智能硬件設計中的應用”的討論，例如如何設計低功耗、高性能的壓縮感知硬件芯片。這讓我看到瞭壓縮感知技術在物聯網、移動設備等領域的巨大潛力。此外，書中還提到瞭壓縮感知在通信安全領域的應用，比如如何利用其原理來實現高效的信息加密和隱藏。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對信號處理理論及其工程應用充滿熱情的研究者，我一直在尋找能夠將抽象概念與具體實踐緊密結閤的優秀著作，《壓縮感知理論的工程應用方法》無疑就是這樣一本。它在內容上，展現瞭壓縮感知理論的強大生命力，也為我們這些實踐者提供瞭寶貴的工具和思路。書中對壓縮感知在機器學習領域的應用也進行瞭詳細的探討，例如如何利用壓縮感知進行特徵選擇、降維以及模型壓縮。這對於構建高效、輕量級的機器學習模型具有重要的現實意義。我尤其關注書中關於“非綫性字典學習”的部分，它提供瞭一種更靈活、更強大的稀疏錶示方法，能夠捕捉信號中更復雜的非綫性結構。這對於處理一些具有復雜內在結構的信號，比如自然圖像的紋理特徵，是非常有用的。此外，書中還對壓縮感知在光譜分析中的應用進行瞭闡述，如何在有限的觀測條件下，對高維光譜數據進行高效的恢復和分析，這對於環境監測、物質成分識彆等領域具有重要價值。我不得不提的是，本書的語言風格非常易於理解，雖然涉及到瞭很多專業的概念，但作者總能用清晰、簡潔的語言來解釋，並輔以大量的圖錶和示意圖，使得讀者能夠循序漸進地掌握相關知識。書中還提到瞭一些關於“貝葉斯壓縮感知”的最新研究進展，這讓我看到瞭壓縮感知領域未來的發展方嚮，也激發瞭我進一步深入研究的興趣。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對信號處理技術充滿探索精神的工程師，而《壓縮感知理論的工程應用方法》這本書，為我打開瞭一個全新的視角。它不僅僅是一本理論書，更是一本“實戰手冊”，將壓縮感知的復雜概念與具體的工程應用緊密結閤。書中關於“稀疏度與壓縮比的關係”的分析，讓我對壓縮感知的核心優勢有瞭更深刻的理解。作者通過大量的圖錶和實例，生動地展示瞭如何在保持信息完整性的前提下，顯著降低數據量。我尤其欣賞書中關於“采樣過程與重構算法的匹配”的討論。它強調瞭在設計壓縮感知係統時，需要將采樣策略和重構算法進行協同優化，以達到最佳的性能。這對於避免“盲目采樣”和“低效重構”至關重要。書中還提供瞭很多關於“實際工程中可能遇到的挑戰與解決方案”的經驗分享，比如如何處理測量噪聲、如何應對信號模型的不確定性，以及如何評估重構結果的質量。這些實用的建議，對於我們這些一綫工程師來說，是極其寶貴的財富。我非常喜歡書中關於“壓縮感知在通信係統中的應用”的章節，它詳細介紹瞭如何利用壓縮感知技術來實現高效的信號傳輸和恢復，尤其是在信道條件不理想的情況下。

評分☆☆☆☆☆

從一位對信號采集和處理充滿好奇心的工程師的角度來看，這本書的內容簡直是“量身定製”的。它並沒有簡單地重復已有的理論，而是著重於“方法”二字，將壓縮感知的工程應用技巧娓娓道來。書中關於“采樣率與稀疏性的關係”的探討，對我來說是醍醐灌頂。傳統采樣理論往往關注奈奎斯特速率，而壓縮感知提供瞭一種繞過高采樣率的方法，尤其是在信號具有天然稀疏性的情況下。我非常喜歡書中對“測量矩陣”的設計原則進行的詳盡剖析，包括如何保證測量矩陣的隨機性、低相關性，以及如何根據信號的稀疏度和所需的恢復精度來確定測量矩陣的維度。這直接關係到整個壓縮感知係統的性能和效率。書中還分享瞭一些關於“重構算法的工程實現”的經驗和技巧，例如如何處理實際測量數據中的噪聲，如何選擇閤適的正則化參數來平衡稀疏性和擬閤度，以及如何優化算法的計算效率以滿足實時性要求。我尤其關注書中關於“壓縮感知與機器學習的融閤”的章節，它展示瞭如何將壓縮感知技術應用於機器學習的預處理階段，以降低模型復雜度、提高訓練效率，或者直接用於構建壓縮感知神經網絡。這讓我看到瞭壓縮感知在人工智能領域的廣闊前景。此外，書中還提到瞭壓縮感知在音頻信號處理中的應用，比如如何通過稀疏錶示來提高音頻壓縮率，以及如何利用壓縮感知進行音頻信號的增強和去噪。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容，對於任何一個希望將壓縮感知理論應用於實際工程問題的讀者來說，都是一本不可多得的寶藏。它就像一個經驗豐富的導師，不僅傳授瞭理論知識，更重要的是分享瞭實操經驗。我非常欣賞書中關於“稀疏錶示字典的設計”的詳細講解。在很多實際應用中，信號本身可能不是直接稀疏的，需要通過構建一個閤適的字典來找到其稀疏錶示。本書詳細介紹瞭如何根據信號的特點來選擇預定義的字典（如小波字典、傅裏葉字典），或者如何通過字典學習算法（如K-SVD）來自動構建最優的字典。這為我處理一些非標準信號提供瞭非常有用的指導。書中還對“壓縮感知重構算法的穩定性和魯棒性”進行瞭深入的探討，分析瞭不同算法在麵對噪聲、模型誤差等實際問題時的錶現，並提供瞭一些提高算法魯棒性的方法。這對於確保壓縮感知係統在復雜環境下能夠可靠工作至關重要。我特彆關注書中關於“壓縮感知在多維信號處理中的應用”，例如三維圖像的重建和壓縮。這對於醫學成像、遙感圖像處理等領域具有重要的意義。本書還提供瞭一些關於“傳感器陣列設計”的思路，如何利用壓縮感知技術來減少傳感器的數量，從而降低係統的成本和功耗，同時保持足夠的信息獲取能力。

評分☆☆☆☆☆

東西不錯，發貨比較忙。

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東西不錯，發貨比較忙。

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新的理論，瞭解一下，知識需要更新。

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東西不錯，發貨比較忙。

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此用戶未填寫評價內容

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新的理論，瞭解一下，知識需要更新。

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寫的不錯，正在看，挺好的。

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寫的一般，將就看一下