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埃拉德 著

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• 稀疏表示
• 冗余表示
• 信号处理
• 图像处理
• 理论基础
• 机器学习
• 模式识别
• 数据压缩
• 去噪
• 特征提取

店铺： 北京图书大厦旗舰店

出版社： 国防工业出版社发行部

ISBN：9787118099881

商品编码：1617313818

出版时间：2015-05-01

基本信息

商品名称： 稀疏与冗余表示-理论及其在信号与图像处理中的应用	出版社： 国防工业出版社发行部	出版时间：2015-05-01
作者：埃拉德	译者：曹铁勇	开本： 16开
定价： 89.90	页数：0	印次： 1
ISBN号：9787118099881	商品类型：图书	版次： 1

目录

在过去的20年里，稀疏和冗余表示模型领域已经发生了重大的变革。这个发展从线性系统最稀疏解的一系列近似求解算法开始，紧接着诞生了一些令人诧异的理论成果，以保证这些算法的性能。有了这些成果，模型实用化的主要障碍就被清除了，并且稀疏和冗余表示也成为了各学科中的核心问题，这也引出了许多最先进的科研成果。这一进展使很多领域受益，其中一个主要的领域就是图像处理，在其中的各项应用中该模型都表现出史无前例的优异性能。 埃拉德所著的《稀疏与冗余表示--理论及其在信号与图像处理中的应用/高新科技译丛》全面介绍了稀疏和冗余表示模型和它在信号和图像处理中的应用。本书系统地、有条理地展示了该模型的理论基础、求解算法的数值分析和由此受益的信号和图像处理应用。本书文笔流畅，清晰的展示了将该研究领域推向当前发展成就的研究思路。书中对分析目标提供了非正式的描述，并构造了给出证明的方法，从而避免了一系列的定理和证明。书中所描述的应用能帮助读者更好地理解信号和图像处理中当前最为先进的概念。 作为一本为工科研究生所写的教科书，本书可以作为有志于步入该领域的读者的入门读物使用，也可供那些在该领域已经比较活跃的读者使用来扩展他们的知识面。 本书附有一个MatIab软件包，可以复现本书中展示的大部分结果。在Springer.com上有该免费软件的链接。  

精彩书摘

在过去的20年里，稀疏和冗余表示模型领域已经发生了重大的变革。这个发展从线性系统最稀疏解的一系列近似求解算法开始，紧接着诞生了一些令人诧异的理论成果，以保证这些算法的性能。有了这些成果，模型实用化的主要障碍就被清除了，并且稀疏和冗余表示也成为了各学科中的核心问题，这也引出了许多最先进的科研成果。这一进展使很多领域受益，其中一个主要的领域就是图像处理，在其中的各项应用中该模型都表现出史无前例的优异性能。 埃拉德所著的《稀疏与冗余表示--理论及其在信号与图像处理中的应用/高新科技译丛》全面介绍了稀疏和冗余表示模型和它在信号和图像处理中的应用。本书系统地、有条理地展示了该模型的理论基础、求解算法的数值分析和由此受益的信号和图像处理应用。本书文笔流畅，清晰的展示了将该研究领域推向当前发展成就的研究思路。书中对分析目标提供了非正式的描述，并构造了给出证明的方法，从而避免了一系列的定理和证明。书中所描述的应用能帮助读者更好地理解信号和图像处理中当前最为先进的概念。 作为一本为工科研究生所写的教科书，本书可以作为有志于步入该领域的读者的入门读物使用，也可供那些在该领域已经比较活跃的读者使用来扩展他们的知识面。 本书附有一个MatIab软件包，可以复现本书中展示的大部分结果。在Springer.com上有该免费软件的链接。  

《算法的秘密：揭示数据背后的洞察力》 在这个信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据所淹没。从社交媒体上的动态，到科学研究的成果，再到日常生活中产生的各类记录，数据无处不在。然而，数据本身仅仅是原始的信号，它们可能杂乱无章，包含着大量冗余信息，甚至难以直接理解。如何从这些庞杂的数据中提取有价值的洞察，发现事物运作的规律，这便是算法的魅力所在。 《算法的秘密：揭示数据背后的洞察力》一书，正是带领读者深入探索算法世界的奥秘。它并非一本枯燥的技术手册，而是一次充满启发性的旅程，旨在让读者理解算法是如何工作的，以及它们如何成为我们理解世界、解决问题的强大工具。本书的核心在于揭示算法背后的一般性原理和思想，而非拘泥于某个特定领域的实现细节。 第一部分：算法的基石——思维的框架 本书的开篇，将从算法最根本的层面入手，构建读者对算法的初步认知。我们首先会探讨“计算”的本质。什么是计算？它不仅仅是数学运算，更是一种信息处理的过程。从古老的算盘到现代的超级计算机，计算的工具在演进，但其核心在于对符号的操作和逻辑的推理。本书将以通俗易懂的例子，阐述计算的基本概念，让读者明白，算法就是指导计算过程的一系列明确指令。 接着，我们将深入理解“模型”的重要性。数据往往是现实世界的抽象，而算法的工作离不开对这些数据的模型化。本书会介绍不同的建模思想，例如描述性模型，它旨在捕捉数据的基本特征；预测性模型，它试图通过已有数据推断未来趋势；以及规范性模型，它则是在理解事物规律的基础上，给出最优的解决方案。我们将通过一些生活化的场景，比如天气预报的生成、股票价格的预测，来具体阐述这些模型在实际中的应用。 然后，本书将聚焦于“抽象”这一算法设计中的核心能力。为何抽象如此重要？因为现实世界的问题往往复杂且具体，只有通过抽象，我们才能抓住问题的本质，忽略不必要的细节，从而设计出通用的、可复用的算法。本书将通过“化繁为简”的艺术，展示如何将复杂的现实问题提炼成更易于处理的数学模型和逻辑结构。例如，我们可能会讨论如何将不同类型的交通流量问题归结为相似的网络流问题，或者如何将复杂的图像识别任务分解为一系列更小的、可控的处理步骤。 此外，本书还将引入“迭代”的思想。许多复杂的算法并非一步到位，而是通过不断地逼近最优解来完成。迭代就像是不断地“试错”和“改进”，每次迭代都让结果更接近目标。我们将通过解决一个简单的优化问题，比如寻找一个函数的最小值，来直观地展示迭代的过程和其强大的威力。读者将了解到，很多我们习以为常的智能应用，背后都离不开精妙的迭代算法。 第二部分：算法的实践——洞察力的显现 在建立起坚实的理论基础后，本书将进入更为精彩的实践篇章。我们将重点探讨几种在现代数据处理中至关重要的算法思想，并结合具体的应用场景进行阐释。 1. 搜索与排序：效率的基石 信息检索是数据处理中最常见也最基础的任务之一。本书将深入浅出地介绍各种搜索算法，从简单的线性搜索到高效的二分搜索，再到在复杂数据结构中进行的搜索。我们将重点关注算法的“复杂度”，即算法的执行时间如何随着输入规模的增长而变化，以及如何选择最优的搜索算法来应对不同场景。 排序同样是数据处理的另一项核心任务。从经典的冒泡排序到效率更高的快速排序和归并排序，本书将剖析这些算法的原理，并讲解它们在实际应用中的优势与劣势。理解排序算法的精妙之处，将有助于读者理解许多更高级的数据处理技术，例如数据库的索引构建和数据分析中的分组聚合。 2. 优化与决策：寻求解的艺术 现实世界充满了各种需要优化的场景，从资源分配到路径规划，再到投资组合的构建。本书将介绍各种优化算法，包括但不限于贪心算法、动态规划和线性规划。我们将通过生动的例子，如“背包问题”、“最短路径问题”，来展示这些算法如何帮助我们在众多可能性中找到最佳的解决方案。 决策是算法的另一项重要应用。在不确定或信息不完全的情况下，如何做出最优的决策？本书将探讨一些基于概率和统计的决策算法，例如贝叶斯推断和强化学习。我们将分析这些算法如何在机器学习、金融风控等领域发挥关键作用，帮助我们做出更明智的选择。 3. 模式识别与机器学习：从数据中学习 随着大数据时代的到来，从海量数据中发现隐藏的模式和规律，已成为算法研究的热点。本书将引入机器学习的基本概念，解释算法如何通过“训练”来从数据中学习，并具备预测、分类和识别的能力。我们将介绍几种经典的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机和决策树，并简要探讨它们的工作原理和应用范围。 本书将重点强调“特征工程”的重要性，即如何从原始数据中提取出对算法有意义的特征，这往往是影响模型性能的关键因素。同时，我们也会触及一些“无监督学习”的概念，例如聚类分析，它能够帮助我们发现数据中固有的结构和分组，而无需预先标记。 4. 图论与网络分析：连接的智慧 许多现实世界的问题都可以用图的形式来表示，例如社交网络、交通网络和生物分子网络。本书将介绍图论的基本概念，包括节点、边、路径等，以及相关的算法，如最短路径算法、最小生成树算法和网络流算法。 我们将探讨如何利用图论和网络分析来理解复杂系统的结构和动态，例如社交网络的传播动力学、物流网络的优化以及推荐系统的构建。读者将了解到，通过分析数据之间的连接关系，我们可以获得许多深刻的洞察。 第三部分：算法的未来——无限的可能性 在对各种算法思想和实践进行深入探讨之后，本书将展望算法的未来发展方向。我们将讨论一些前沿的算法研究领域，例如深度学习、人工智能和量子计算，并分析它们对未来社会可能产生的深远影响。 本书还将强调算法的伦理和社会责任。随着算法在各个领域的广泛应用，我们必须关注其潜在的偏见、公平性和透明度问题。本书将引导读者思考，如何设计和应用算法，才能使其更好地服务于人类社会，实现科技向善。 《算法的秘密：揭示数据背后的洞察力》一书，旨在为读者提供一个全面而深刻的算法视角。它并非旨在成为一个代码实现的指南，而是希望点燃读者对算法的兴趣，培养其用算法思维解决问题的能力，并最终能够理解并驾驭数据，从纷繁复杂的世界中发掘出隐藏的规律和宝贵的洞察。无论你是数据科学的初学者，还是对算法充满好奇的探索者，本书都将是你一段精彩的智慧旅程。

评分☆☆☆☆☆

评价五 这绝对是一本能够改变你看待信号与图像处理问题的书籍。作者以一种极具启发性的方式，将“稀疏”和“冗余”这两个概念，从基础的数学原理，一路延伸到实际的应用场景。他并没有回避复杂的数学推导，而是巧妙地将它们融入到逻辑清晰的讲解中，让我能够在理解理论的同时，也能感受到它们强大的力量。我尤其欣赏作者对冗余表示的深入探讨，他揭示了冗余在提高信息可靠性和鲁棒性方面的关键作用，这与我之前对冗余的片面认知形成了鲜明对比。 书中对各种算法的讲解，并非浮光掠影，而是充满了深度。作者花了大量篇幅去阐述每种算法的设计初衷、核心思想以及在不同场景下的表现。例如，在讲解匹配追踪算法时，他不仅给出了详细的步骤，还深入分析了其与贪婪算法的关系，以及在不同字典下的性能差异。这种细致入微的讲解，让我对这些算法有了更透彻的理解，也为我将来在实际项目中选择和应用这些算法奠定了坚实的基础。书中的配图和公式的排版也都相当精良，为阅读体验加分不少。

评分☆☆☆☆☆

评价一 这是一本让我重新审视信号与图像处理领域基础理论的佳作。作者以一种非常系统、严谨的方式，将“稀疏”和“冗余”这两个看似简单却又至关重要的概念，层层剥开，深入浅出地阐释了其背后的数学原理和内在逻辑。在阅读的过程中，我时常会停下来，反复琢磨书中所推导的公式，感受那些抽象数学概念如何在实际问题中找到落地之处。特别是关于稀疏表示如何能够有效地压缩信息，以及冗余表示如何增强信号的鲁棒性，这些章节的讲解让我受益匪浅。 作者没有止步于理论的陈述，而是花了大量篇幅将这些理论应用到具体的信号与图像处理场景中。从经典的小波变换、傅里叶变换，到更现代的字典学习、匹配追踪等算法，书中都进行了详尽的介绍和分析。我尤其欣赏的是，作者并没有简单地罗列算法，而是花了很大力气去解释每种算法的设计思路、优缺点以及适用的范围。这使得我不仅能够理解“怎么做”，更能理解“为什么这么做”。对于我这样长期在一线工作的工程师来说，这种深入的理解是至关重要的，它能帮助我更好地选择和优化现有的算法，甚至启发我提出新的解决方案。书中的图示和实例也非常丰富，能够帮助我直观地理解复杂的概念。

评分☆☆☆☆☆

评价三 我最近读完一本关于稀疏与冗余表示的书，虽然书名听起来有些学术，但读起来却充满惊喜。作者在开篇就点出了信息表示的根本性问题，即如何在有限的资源下，用最有效的方式来描述和捕捉信息。这本书就像一把钥匙，为我打开了理解许多现有信号与图像处理技术背后核心思想的大门。以前我只是知道如何使用这些技术，但总感觉隔靴搔痒，理解不够透彻。现在，我终于明白了，为什么有些压缩算法能够做到如此极致，也理解了为什么在某些应用中，引入一定的冗余反而能够带来更好的鲁棒性。 书中对各种表示方法的推导过程非常细致，即使有些数学公式看起来会让人生畏，但作者总是会给出清晰的解释和直观的图示，让你能够一步步跟着思路走。特别是关于L1范数最小化在稀疏恢复中的作用，以及它与L2范数在鲁棒性上的差异，这些内容让我印象深刻。而且，作者在将理论与实际相结合方面做得非常出色，他不仅列举了小波变换、傅里叶变换等经典方法，还深入探讨了压缩感知、稀疏编码等前沿技术，并分析了它们在图像去噪、图像复原、特征提取等方面的应用。

评分☆☆☆☆☆

评价二 如果说一本好书能够点亮你思维的角落，那么这本书无疑在我脑海中点燃了一片璀璨的星空。它的价值不仅仅在于提供了知识，更在于它激发了我对问题的思考方式。在“稀疏”的部分，我看到了信息压缩的极限所在，以及如何在看似杂乱的数据中提取出最本质、最精炼的表达。而“冗余”，在书中被赋予了全新的含义——它不再是简单的重复，而是能够提供更强大的信息冗余度，从而在噪声干扰或局部缺失的情况下，依然能够恢复出原始信号的智慧。 作者的写作风格非常独特，既有学术论文的严谨，又不失科普读物的流畅。他善于运用类比和形象化的语言，将复杂的数学理论变得触手可及。比如，在解释字典学习时，他将字典比作一套“万能钥匙”，能够找到最契合信号特征的“锁孔”。这种生动的比喻，极大地降低了学习门槛，让即使是初学者也能快速进入状态。同时，书中还穿插了大量的研究前沿进展，让我能够窥见该领域的未来发展方向，这对于我进行科研探索提供了宝贵的指引。

评分☆☆☆☆☆

评价四 这本书的阅读体验，更像是与一位经验丰富的导师进行了一场深刻的对话。作者的文字中充满了对研究的热情和对知识的敬畏。他以一种近乎偏执的严谨，剖析了稀疏表示和冗余表示的每一个细节，从理论的根基到算法的实现，无一不涉及。我特别喜欢作者在探讨冗余表示时的视角，他将冗余从“低效”的代名词，转化为“智能”的策略，这种颠覆性的思考方式，让我对信息处理有了全新的认识。 书中的案例分析是亮点中的亮点，它不是简单地罗列算法，而是深入剖析了特定算法是如何解决某个具体问题的，其背后的逻辑是什么，以及可能存在的局限性。这对于我理解现有技术的能力，以及未来设计新方法都提供了极大的启发。我反复阅读了关于稀疏表示在图像恢复中的应用章节，作者详细地讲解了如何通过构建合适的字典和求解稀疏重构问题来实现高质量的图像恢复，这让我对低分辨率图像增强等问题有了更深刻的理解。