多维信号处理:快速变换、稀疏表示与低秩分析:fast transform, sparse pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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戴琼海 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302434757

商品编码：29942998860

包装：平装

出版时间：2016-06-01

图书基本信息
图书名称	多维信号处理:快速变换、稀疏表示与低秩分析:fast transform, sparse repreaentation, and low rank analysis	作者	戴琼海
定价	49.00元	出版社	清华大学出版社
ISBN	9787302434757	出版日期	2016-06-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装
开本	16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

多数信号处理论著主要针对理论与方法臻备的一维信号，而对于仍在发展完善中的多维信号处理少有涉及或涉之不深。本书凝聚著者在多媒体信号处理领域十余年的研究成果，以快速变换、稀疏表示、低秩分析为理论主线，内容涉及图像/视频的感采样、表示、编码、滤波、恢复、三维重建等应用。本书系统介绍了多维离散余弦变换与离散小波变换的快速分解方法、过完备双树小波变换包优选方法及其图像/视频编码与降噪应用、图像信号的自回归压缩感知方法、重加权矩阵低秩恢复模型以及对数和矩阵低秩填充模型、基于低秩分析的光照度立体重建与三维运动场估计等。本书可以作为从事信号处理等领域科技工作者和工程技术人员的参考资料，同时也可作为高等院校相关专业高年级本科生和研究生的参考书。

作者简介

目录

章多维信号处理的回顾与展望 1.1引言 1.2多维信号快速变换 1.2.1快速m�睤 DCT 1.2.2快速m�睤 DWT 1.3多维信号稀疏表示 1.4多维信号低秩分析 1.5本章小结 第2章多维离散余弦变换矩阵快速分解 2.1引言 2.2DCT变换矩阵的分解 2.3m�睤 DCT与m�睤比例DCT 2.4m�睤比例DCT快速算法 2.4.1m�睤 Ⅰ型比例DCT 2.4.2m�睤 Ⅱ型比例DCT 2.5计算复杂度比较 2.6本章小结 第3章多维离散小波变换VLSI架构 3.1引言 3.2多维DWT变换的架构 3.3比较与评价 3.3.12�睤 DWT 3.3.23�睤 DWT 3.4本章小结 第4章多维信号稀疏表示理论与应用 4.1引言 4.2压缩感知 4.3压缩感知的应用 4.4本章小结 第5章基于双树离散小波变换的图像/视频编码 5.1引言 5.2双树离散小波变换 5.2.1解析复小波变换 5.2.2双树离散小波变换（DDWT） 5.3基于DDWT的图像编码 5.3.1基于DDWT的图像稀疏表示 5.3.2DDWT系数特性 5.3.3基于DDWT的图像编码 5.4自适应双树离散小波包 5.4.1自适应离散小波包 5.4.2自适应双树离散小波包 5.4.3ADDWP的图像/视频表示性能 5.5基于ADDWP的图像/视频编码 5.5.1基于率失真优化的稀疏表示 5.5.2基于ADDWP稀疏表示的RDO编码 5.5.3编码性能比较 5.6本章小结 第6章多维信号的低秩分析理论与应用 6.1引言 6.2矩阵秩小化 6.3矩阵低秩稀疏分解 6.4典型应用举例 6.4.1矩阵秩小化的应用 6.4.2矩阵低秩稀疏分解的应用 6.5本章小结 第7章稀疏结构下的视觉信息感知 7.1引言 7.2对数和启发式感知算法 7.2.1低秩与稀疏的数学统一 7.2.2非凸p范数的数学极限 7.2.3非凸启发式恢复 7.2.4log�瞫um极限下的低秩结构计算 7.2.5理论证明 7.3log�瞫um逼近在数据分析中的应用 7.3.1LHR用于低秩矩阵恢复 7.3.2LHR用于低秩表示 7.4log�瞫um逼近在立体重建中的应用 7.4.1问题与背景 7.4.2融合矩阵的建立及特性分析 7.4.3点云融合 7.4.4三维重建 7.5本章小结 7.6本章附录 7.6.1缩写词 7.6.2计算LHR的上边界 7.6.3LHR收敛性的理论证明 第8章保拓扑的动态场景三维重建方法 8.1引言 8.2外研究现状 8.2.1形状恢复 8.2.2运动捕捉 8.3基于三维运动估计的动态场景三维重建方法 8.3.1初始运动估计 8.3.2矩阵填充优化 8.3.3场景流的空时选择 8.4实验结果与分析 8.4.1计算机仿真实验 8.4.2实际系统实验 8.4.3运行时间 8.5本章小结 第9章多维信号的低秩分解与自适应重构 9.1引言 9.2低秩累积矩阵构造与多维信号的低秩分解 9.3低秩分解在压缩感知图像重构中的应用 9.3.1问题描述 9.3.2实验结果与分析 9.3.3本节小结 9.4低秩分解在图像超分辨率中的应用 9.4.1图像超分辨率方法概述 9.4.2基于堆积矩阵低秩特性的图像超分辨率重构 9.4.3实验结果与分析 9.4.4本节小结 9.5本章小结 参考文献

编辑推荐

与现在市面上大部分相关书籍主要讲解多维信号处理的基础理论不同，本书所主要涉及的稀疏表示、低秩分析可以说是近年信号处理学术界*有影响力的两个领域，而快速变换也是跟应用广泛，与信息处理实时性紧密相关的内容，相较于入门级教材，本书的内容更为前沿也更有深度。

文摘

序言

信号处理前沿探索：现代方法与应用 （本书内容提要：不包含“多维信号处理:快速变换、稀疏表示与低秩分析:fast transform, sparse”相关主题） 本书导言 本书旨在为信号处理领域的专业人士、研究人员和高年级学生提供一个全面且深入的现代信号处理技术概览。我们聚焦于信号的采集、建模、分析与恢复等核心环节，但刻意避开了当前热门的“多维”、“快速变换”、“稀疏表示”及“低秩分析”等领域。取而代之的是，本书将目光投向了那些在经典理论基础上发展起来的、或在特定应用场景中展现出强大生命力的信号处理分支。我们将深入探讨基于统计推断、非线性动力学、盲源分离的经典理论，以及在特定物理系统和工程实践中如何有效应用这些工具。全书结构严谨，理论推导详实，并辅以丰富的工程实例，以期帮助读者构建扎实的理论基础和开阔的实践视野。 第一部分：随机过程与统计推断在信号中的应用 本部分侧重于信号的随机性建模和基于概率论的信号分析与估计。 第一章：随机过程的严格建模与分析 本章将系统回顾和深化随机过程的理论基础。我们首先详细阐述马尔可夫过程（包括一阶和高阶）在信号序列建模中的应用，特别是如何利用其平稳性和遍历性来简化复杂系统的分析。随后，重点讨论维纳过程与布朗运动的数学性质及其在连续时间信号模型中的应用，包括如何利用随机微分方程（SDEs）来描述噪声驱动的物理系统。章节的后半部分，将聚焦于平稳随机过程的谱密度估计，详细介绍经典的巴特莱特法（Bartlett）和韦尔奇法（Welch），并深入分析其在均方误差和分辨率之间的权衡。特别地，我们将讨论如何利用卡尔曼滤波的离线版本（Smoother）对历史数据进行最优估计，以克服实时滤波器的延迟问题。 第二章：经典最优线性估计理论 本章的核心是最小均方误差（MMSE）准则在线性估计中的体现。我们将详细推导和分析维纳-霍夫曼（Wiener-Hopf）方程的求解过程，并阐明其在无限长序列估计中的应用。随后，我们将转向有限时间数据下的维纳滤波器的结构，讨论其在通信信道均衡和噪声消除中的经典应用。章节内容将严格围绕线性约束展开，不涉及非线性的或基于迭代的现代估计方法。此外，本章还将回顾最小二乘（LS）估计在参数辨识中的地位，特别是块牛顿法在求解大型LS问题时的效率分析。 第二部分：非线性信号分析与系统辨识 随着对真实世界复杂信号认识的加深，非线性动力学在信号处理中的作用日益凸显。本部分将探讨如何利用非线性工具来分析和识别复杂的信号系统。 第三章：非线性动力学系统与信号的混沌分析 本章聚焦于信号内在的非线性特征。我们将介绍相空间重构技术（如Takens定理）的基本原理，用于从一维时间序列中恢复系统的动态行为。随后，深入探讨用于量化非线性复杂度的核心指标，如李雅普诺夫指数（Lyapunov Exponents）的计算方法及其在区分周期性、准周期性和混沌行为中的作用。我们将详细阐述关联维度（Correlation Dimension）的计算流程，并展示如何利用这些工具来分析生物电信号或金融时间序列的内在结构。本章不会涉及现代机器学习方法对这些数据的分类。 第四章：基于 Volterra 模型的系统辨识 Volterra 级数是描述非线性系统的经典工具。本章将详细介绍Volterra 模型的结构，包括如何确定系统的阶数和核函数的参数。我们将重点讨论子空间辨识法（Subspace Identification Method）的某些变体，这些方法在处理有限数据和有限记忆的非线性系统时表现出色。本章还将分析Hammerstein-Wiener 模型结构，该结构通过串联线性滤波器和静态非线性元件来分解复杂非线性系统，并提供基于梯度下降和迭代最小二乘的参数估计算法。这些方法为评估非线性放大器或反馈控制系统中的信号失真提供了坚实的理论基础。 第三部：经典盲信号分离与源估计 本部分关注在混合信号中分离出原始独立或统计独立源信号的技术。 第五章：统计独立性与高阶统计量 盲源分离（BSS）的基石是源信号的统计独立性假设。本章将详细阐述独立成分分析（ICA）的基本框架。我们着重分析负熵（Negentropy）作为非高斯性的度量，并详细介绍基于FastICA算法中四阶矩（Kurtosis）和三阶矩（Skewness）的应用原理。我们将推导如何通过最大化非高斯性来估计盲化矩阵。此外，本章还将探讨子空间方法在盲源分离中的应用，例如如何利用信号协方差矩阵的特征分解来分离噪声和信号子空间，从而进行源信号的估计，特别是针对加性噪声环境下的经典处理。 第六章：阵列信号处理与波束形成技术 本章专注于利用空间信息进行信号增强和分离，特别是聚焦于麦克风阵列或传感器阵列。我们将详细分析空间谱密度的概念，并深入探讨延迟相加（Delay-and-Sum）波束形成器的原理、优缺点及实现方法。随后，重点转向经典的高分辨率空间谱估计技术，如最大熵法（MEM）和最大似然法（MLM）。我们将严格基于最小方差无失真响应（MVDR）准则，推导其优化问题及其解的形式，并讨论其在频率估计和目标定位中的精确应用。最后，将简要回顾子空间分解技术（如MUSIC算法的经典形式）在 DOA（Direction of Arrival）估计中的应用，重点在于特征向量的分解和空间谱的构造。 结语 本书为读者提供了一套完整且具有深度的时间序列分析、非线性系统辨识和经典统计盲分离工具箱。所涵盖的主题相互关联，共同构成了现代信号处理理论的重要支柱，为应对更复杂的工程挑战奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目就足够吸引人了：《多维信号处理:快速变换、稀疏表示与低秩分析》。作为一名信号处理领域的爱好者，当我看到“快速变换”、“稀疏表示”和“低秩分析”这几个关键词时，我的好奇心就被彻底点燃了。我一直觉得，在处理日益增长和复杂化的多维数据时，传统的信号处理方法已经有些捉襟见肘。尤其是在图像、视频、传感器网络等领域，数据维度呈爆炸式增长，如何高效、准确地提取信息、去除冗余，一直是研究的重点和难点。而“稀疏表示”和“低秩分析”的出现，无疑为我们提供了一套全新的、极具潜力的理论和工具。我非常期待这本书能够深入浅出地介绍这些前沿技术，从基本原理到实际应用，能够为我梳理清晰思路，提供切实可行的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在算法研究领域摸爬滚打了多年的研究人员，我对《多维信号处理:快速变换、稀疏表示与低秩分析》的题目充满了期待。我一直在关注信号处理领域的新动态，特别是那些能够带来颠覆性突破的方法。快速变换技术一直是信号处理的基石，其效率的提升直接影响着整体算法的性能。而稀疏表示和低秩分析则代表了近年来在数据建模和信息提取方面的新范式，它们能够有效地捕捉信号的内在结构和冗余度。我非常好奇这本书能否在这些方面提供深刻的见解，例如，它是否会探讨如何设计更高效的快速变换算法，或者如何结合不同的变换域来达到更好的稀疏表示效果？在低秩分析方面，这本书是否会介绍一些最新的低秩分解技术，以及它们在处理高维、大规模数据集时的优越性？我特别关心这些技术在实际应用中的挑战和解决方案，比如计算复杂度、鲁棒性以及与现有方法的融合等问题。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对“低秩分析”这个概念尤其感兴趣。《多维信号处理:快速变换、稀疏表示与低秩分析》这个标题中包含了这个词，让我眼前一亮。在我的工作经验中，很多时候我们处理的数据，无论是传感器采集的还是通过模型生成的海量数据，都隐藏着某种内在的低维结构，即使原始数据的维度非常高。如何有效地揭示和利用这种低秩特性，对于数据降维、特征提取、噪声消除甚至异常检测都至关重要。我非常希望这本书能深入讲解低秩分析的理论基础，比如各种矩阵分解方法（SVD, NMF, Tucker分解, CP分解等）的原理、优缺点以及适用场景。同时，我也期待书中能提供一些关于如何判断数据是否具有低秩性质，以及如何设计和优化基于低秩模型的算法的实践指导。例如，在某些复杂场景下，如何处理近似低秩问题，或者如何将低秩分析与其他信号处理技术（如稀疏表示）相结合，以获得更优的性能。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对图像处理和计算机视觉充满热情的工程师，一直致力于提升算法的效率和鲁棒性。《多维信号处理:快速变换、稀疏表示与低秩分析》这个书名，完美契合了我当前的研究和开发方向。我深知，在处理高维图像数据时，传统的傅里叶变换或离散余弦变换在某些情况下可能无法捕捉到数据中最本质的特征，而稀疏表示，尤其是基于字典学习的稀疏表示，为我们提供了更灵活、更强大的工具来描述图像的局部结构和纹理。同时，低秩分析也为处理图像中的冗余信息，例如在视频序列中，相邻帧之间的相似性，或者在多光谱图像中，不同通道之间的相关性，提供了一种有效的方法。我非常期待这本书能够将这几个关键技术融会贯通，为我们展示如何在实际的图像处理任务中，比如超分辨率、图像去模糊、图像去噪、目标识别等，巧妙地运用这些先进的理论和算法，实现性能的显著提升。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我是一名初学者，刚踏入多维信号处理的门槛。市面上关于这个主题的书籍不少，但很多要么过于理论化，要么应用场景过于狭窄，很难找到一本能够系统性地讲解核心概念，并且能够指导实际操作的书。当我看到《多维信号处理:快速变换、稀疏表示与低秩分析》的标题时，我看到了希望。我希望这本书能够从最基础的数学原理开始，循序渐进地讲解快速变换（比如FFT的推广，或者其他新型的变换方法）、稀疏表示（字典学习、压缩感知等）以及低秩分析（SVD、PCA的变种，或者更复杂的低秩分解技术）是如何工作的，它们各自的优势和局限性是什么。更重要的是，我期望书中能包含大量的实际案例，最好是针对一些常见的多维信号处理问题，比如图像去噪、图像复原、信号压缩、特征提取等，展示如何运用这些先进的技术来解决问题，哪怕是一些基础的伪代码或者算法流程图，对我而言都会是巨大的帮助。