新观点新学说学术沙龙文集54 压缩感知：通信与信号处理领域中的机遇与挑战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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中国科协学会学术部 著

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出版社： 中国科学技术出版社

ISBN：9787504663153

商品编码：29730098914

包装：平装

出版时间：2013-03-01

基本信息

书名:新观点新学说学术沙龙文集54 压缩感知：通信与信号处理领域中的机遇与挑战

：18.00元

售价：13.1元,便宜4.9元,折扣72

作者:中国科协学会学术部

出版社：中国科学技术出版社

出版日期：2013-03-01

ISBN：9787504663153

字数：

页码：124

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

《新观点新学说学术沙龙文集54·压缩感知：通信与信号处理领域中的机遇与挑战》收录了两天讨论中各位专家的主题发言26个，每个专题从不同的视角探讨了压缩感知的理论与应用。希望通过《新观点新学说学术沙龙文集54·压缩感知：通信与信号处理领域中的机遇与挑战》的出版，能够为广大科研工作者在研究视野上提供一些借鉴，为国内科研工作者了解压缩感知在诸多行业的应用有所帮助，进而推进我国压缩感知的理论与应用研究。

目录

基于L1/2正则化理论的稀疏机器学习及其应用
关于非自然图像稀疏模式的Vl FMRI编解码方法
实用CS成像
多维媒体的压缩采样与计算重建
基于压缩感知的图像视频编码
XCT内问题
视觉压缩感知
压缩感知理论在海洋机载监视中的应用探讨
压缩感知在地质雷达及微波辐射成像中的应用
压缩传感的基本原理及其研究进展
高分辨低辐射CT重建技术的机遇和挑战
稀疏微波成像研究进展
压缩通信
压缩传感在气象卫星中的应用
基于混沌动力学的信号压缩采样
压缩感知理论在图像重建中的应用
压缩学习感知
CT压缩感知重建的几个问题
基于CCD - TDI模式编码压缩感知的高分辨率遥感计算成像
压缩感知理论在计算机视觉中的应用——稀疏表示与稀疏重构
压缩感知理论在MIMO雷达中的应用
压缩感知在高维信号处理中的稀疏表示与结构重构
基于测地距离的图像过分割算法研究
图像压缩传感技术与图像加密技术
稀疏方差分析
压缩感知在HFSVR和ISAR若干应用问题
专家简介
部分媒体报道

作者介绍

文摘

首先，气象卫星需要图像压缩，而压缩感知的应用方向之一就是图像压缩，二者吻合的很好；再看云图的低频特性，压缩感知就要寻找稀疏空间，云图的低频特性比较强，就比较容易找到稀疏空间；气象卫星功耗受限，而压缩感知大大减少数据采样与存储空间，相应地降低了功耗；空间干扰比较复杂，气象卫星器件不宜在高频率下运行，而压缩感知就是降低采样频率，非常符合要求。气象卫星载荷有限，但是压缩感知还不能保证载荷的减少，任何东西不可能没有一点坏处；气象卫星有多个传感器，对多传感器的联合压缩感知也是一个重要的研究方向，我觉得将来肯定要这么做的；后，就是气象卫星计算的非对称性，我们希望在卫星上进行简单的计算，耗费非常少的资源，到地面以后可以不计成本地进行复杂的重构，而压缩感知图像重构的方法非常复杂，计算量非常大，这恰恰适合卫星云图方面的运用。
　　压缩感知和气象卫星的云图压缩传输吻合的非常好，但是压缩感知自身有些特别难以克服的问题。首先就是怎么样找到稀疏空间。稀疏空间究竟什么样？如何去找？摄像机拍到的图像千差万别，稀疏空间如何统一？好在卫星云图变化非常少，除了云还是云。这给我们提供了一个可行的途径。
　　要找一个与气象云图对应的稀疏空间，好不要用电。从物理角度出发，纯光学系统能否解决？如果纯光学的方法解决不了，用光学信息能否处理？实在不行，再想想能不能有其他的方法。
　　大家都知道，OCR是字符识别，但一般人不知道为什么叫光学字符识别。在计算机模式识别还没有发展起来时，就是用光学的办法进行字符识别的，故而得名光学字符识别。道理是什么呢？实际上是光学傅里叶变换的作用——会聚透镜的功能——进行二维傅里叶变换，前焦面上物体经透镜后在后焦面上得到的是傅里叶频谱。这跟压缩感知里空间变换很相似。傅里叶频谱图就是一个很好的稀疏空间。
　　举个例子。假设原摄像机成像的平面是一个网格，我们把它当作物平面，经过透镜以后就形成了一个频谱图。经过再变换，就是原来的网格。我们的确可以找一个光学的方法进行变换，变换到一个稀疏的空间。
　　……

序言

基于L1/2正则化理论的稀疏机器学习及其应用
关于非自然图像稀疏模式的Vl FMRI编解码方法
实用CS成像
多维媒体的压缩采样与计算重建
基于压缩感知的图像视频编码
XCT内问题
视觉压缩感知
压缩感知理论在海洋机载监视中的应用探讨
压缩感知在地质雷达及微波辐射成像中的应用
压缩传感的基本原理及其研究进展
高分辨低辐射CT重建技术的机遇和挑战
稀疏微波成像研究进展
压缩通信
压缩传感在气象卫星中的应用
基于混沌动力学的信号压缩采样
压缩感知理论在图像重建中的应用
压缩学习感知
CT压缩感知重建的几个问题
基于CCD - TDI模式编码压缩感知的高分辨率遥感计算成像
压缩感知理论在计算机视觉中的应用——稀疏表示与稀疏重构
压缩感知理论在MIMO雷达中的应用
压缩感知在高维信号处理中的稀疏表示与结构重构
基于测地距离的图像过分割算法研究
图像压缩传感技术与图像加密技术
稀疏方差分析
压缩感知在HFSVR和ISAR若干应用问题
专家简介
部分媒体报道

压缩感知：通信与信号处理领域中的机遇与挑战 概述 《新观点新学说学术沙龙文集54：压缩感知：通信与信号处理领域中的机遇与挑战》是一部深入探讨压缩感知（Compressed Sensing, CS）这一革命性理论及其在通信和信号处理领域所带来的机遇与挑战的学术文集。本书汇集了该领域内多位顶尖学者的最新研究成果、深刻见解和前沿观点，旨在为相关领域的研究人员、工程师、学生以及对这一新兴技术感兴趣的读者提供一个全面、系统且富有启发性的阅读体验。 核心内容与研究视角 压缩感知理论的出现，颠覆了传统的信号采样和恢复范式。在信息论和统计学的基础上，它提出了一种全新的信号采集方法：如果一个信号是稀疏的，那么就可以在远低于奈奎斯特-香农采样定理所要求的采样率下对其进行采样，并且通过精心设计的重构算法，仍然能够精确地恢复原始信号。这一突破性的发现，极大地降低了数据采集的成本，减少了存储和传输的负担，为解决许多长期存在的工程难题提供了全新的思路。 本书围绕压缩感知理论的核心要素及其在通信和信号处理领域的广泛应用，展开了多角度、深层次的探讨。具体而言，本书的研究视角和内容主要体现在以下几个方面： 一、 压缩感知理论的基石与理论进展 稀疏性与相干性： 本文集首先系统地回顾和阐述了压缩感知理论赖以成立的两个核心概念——信号的稀疏表示和测量矩阵的相干性。文章深入分析了不同字典下的信号稀疏性度量方法，以及如何构建低相干性的测量矩阵来保证重构的成功率。这部分内容对于理解压缩感知的本质至关重要，为后续的理论和应用研究奠定了坚实的基础。 重构算法的理论分析： 压缩感知理论的关键在于如何从远少于信号维度的测量值中恢复原始信号。本书详细探讨了各类主流的重构算法，包括但不限于： 凸优化方法： 如Basis Pursuit (BP)、LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 等。文章对这些算法的收敛性、计算复杂度以及在不同信号模型下的性能进行了深入的理论分析，并探讨了如何优化这些算法以提高重构效率。 贪婪算法： 如Matching Pursuit (MP)、Orthogonal Matching Pursuit (OMP)、Iterative Hard Thresholding (IHT) 等。本书分析了这些算法的优势（如计算速度快）和局限性，并提出了一些改进策略，以提高其重构精度和鲁棒性。 贝叶斯方法： 探讨了基于贝叶斯推断的重构方法，如MAP (Maximum A Posteriori) 估计，以及如何利用先验信息来提升重构性能。 新兴算法与理论突破： 文集还介绍了近年来在重构算法方面出现的一些新进展，例如考虑特定信号模型（如多项式相位信号、时变信号等）的专用重构算法，以及在测量矩阵设计、重构误差界分析等方面的最新理论成果。 二、 压缩感知在通信领域的机遇与挑战 通信系统是数据采集、处理和传输的典型场景，压缩感知理论的引入为通信领域带来了前所未有的机遇，同时也带来了新的挑战。 无线通信中的低速率采样与 MIMO 系统： 在无线通信领域，压缩感知有望显著降低射频前端的采样率，从而减小硬件成本、功耗和带宽需求，尤其是在高频段通信（如毫米波）中。本书探讨了如何在无线通信的接收端实现低速率采样，并利用压缩感知技术进行信号恢复，以应对传统高采样率带来的瓶颈。此外，对于大规模 MIMO (Massive MIMO) 系统，其信道矩阵维度的急剧增长带来了巨大的训练开销和复杂度。压缩感知技术可以有效地减少训练开销，加速信道估计，提升系统的吞吐量和覆盖范围。 认知无线电与频谱感知： 认知无线电的核心在于能够智能地感知和利用可用频谱资源。压缩感知技术可以实现对频谱的快速、低功耗感知。通过在较低的采样率下捕获射频信号，并结合稀疏恢复算法，能够高效地检测频谱空洞，从而实现更灵活的频谱分配和利用。 网络通信中的数据压缩与传输： 在某些网络通信场景下，原始数据本身可能具有稀疏性或可以通过特定变换后获得稀疏表示。压缩感知理论的应用可以实现更高效的数据压缩，减少网络传输带宽和延迟。例如，在物联网（IoT）设备中，由于资源受限，低速率数据采集和传输至关重要，压缩感知为此提供了解决方案。 安全通信与隐蔽通信： 压缩感知技术还可以应用于安全通信领域，通过低维测量来隐蔽信息，提高通信的安全性。同时，其低采样率的特性也可能为隐蔽通信提供新的途径。 挑战： 尽管前景广阔，压缩感知在通信领域的应用也面临诸多挑战，例如： 测量矩阵的设计与优化： 如何针对具体的通信场景设计最优的测量矩阵，以最大化重构性能。 实时性与计算复杂度： 在高速通信系统中，重构算法的实时性是关键。如何设计低复杂度、高效率的重构算法，使其能够在有限的计算资源下快速完成信号恢复。 硬件实现： 如何设计低功耗、低成本的射频前端和信号处理单元，以支持压缩感知的硬件实现。 动态环境下的适应性： 信号和信道可能随时变化，算法需要具备良好的动态适应能力。 三、 压缩感知在信号处理领域的机遇与挑战 信号处理是压缩感知理论最直接的应用领域，从图像、音频到雷达、医疗信号，几乎所有信号处理应用都可能因压缩感知而受益。 图像和视频处理： 图像恢复与增强： 压缩感知在低秩恢复、缺失像素恢复、去噪、超分辨率等图像处理任务中展现出强大的能力。例如，可以通过少量采集的样本重建高分辨率图像，或者恢复被损坏的图像部分。 视频压缩与采集： 针对视频信号的冗余特性，利用压缩感知可以实现高效的视频压缩和采集，尤其是在需要低带宽传输或低功耗采集的场景下。 计算成像： 压缩感知是计算成像的核心技术之一，通过设计特殊的测量方式（例如，单像素相机），用远少于像素数量的测量值来重建图像，极大地降低了硬件复杂度。 音频信号处理： 音频采集与压缩： 压缩感知理论可以用于音频信号的低速率采集和高效压缩，为音频存储和传输提供新的解决方案。 音频事件检测与识别： 通过稀疏表示，可以更有效地检测和识别音频中的特定事件。 雷达与传感器网络： 雷达信号处理： 在雷达系统中，压缩感知可以用于目标检测、参数估计和杂波抑制。例如，可以通过低速率采样来提升雷达的扫描速度和探测能力。 传感器网络的数据采集： 在大规模传感器网络中，传感器数量众多，但其数据采集和传输能力有限。压缩感知可以实现对网络数据的稀疏采集和有效重构，减少数据冗余，降低网络通信负荷。 医疗信号处理： 医学成像： 在 MRI、CT 等医学成像领域，压缩感知已被证明可以显著减少采集时间，提高图像质量，降低对患者的辐射暴露。例如，通过少量采样快速获得高质量的 MRI 图像，对患者的舒适度和检查效率都有显著提升。 生物信号分析： 压缩感知也被应用于心电图 (ECG)、脑电图 (EEG) 等生物信号的分析，能够更有效地提取有用信息，减少噪声干扰。 挑战： 压缩感知在信号处理领域的应用同样面临挑战： 信号稀疏性的假设： 压缩感知理论高度依赖于信号的稀疏性假设。在实际应用中，如何找到或构建合适的稀疏表示，以及如何处理非稀疏或弱稀疏信号是关键。 测量矩阵的选择： 测量矩阵的设计对重构性能有直接影响。如何根据信号特性和应用需求选择最优的测量矩阵。 重构算法的鲁棒性： 实际采集的信号往往存在噪声和误差，如何设计对噪声和误差鲁棒的重构算法。 计算资源的限制： 尤其是在嵌入式设备或实时应用中，复杂的重构算法可能难以满足计算资源的要求。 四、 前沿研究方向与未来展望 本书不仅回顾了压缩感知理论和方法的现状，还积极展望了该领域的未来发展方向。 大数据背景下的压缩感知： 随着大数据时代的到来，海量数据的采集、存储和处理成为挑战。压缩感知理论为解决大数据问题提供了新的视角，例如，如何在大规模数据集中高效地进行稀疏采样和重构。 与深度学习的融合： 近年来，深度学习在信号处理和通信领域取得了巨大成功。本书也探讨了将压缩感知理论与深度学习技术相结合的趋势，例如，利用深度神经网络设计更优的重构算法，或者将深度学习作为稀疏表示的工具。这种融合有望进一步提升信号恢复的精度和效率。 分布式压缩感知： 在分布式系统（如传感器网络）中，数据源分散，如何设计分布式压缩感知算法，实现对分散信号的联合稀疏表示和恢复，是重要的研究方向。 理论与实际应用的桥梁： 本文集鼓励理论研究者与工程实践者之间的紧密合作，将前沿的理论成果转化为实际应用，解决通信和信号处理领域面临的实际问题。 新的应用场景探索： 除了已有的应用领域，压缩感知在如无人机通信、物联网安全、边缘计算等新兴领域也展现出巨大的潜力，这些新的应用场景将是未来研究的重要驱动力。 总结 《新观点新学说学术沙龙文集54：压缩感知：通信与信号处理领域中的机遇与挑战》是一部内容丰富、思想深刻的学术著作。它系统地梳理了压缩感知理论的来龙去脉，深入剖析了该理论在通信和信号处理领域所带来的巨大机遇，并坦诚地指出了当前面临的挑战。本书的出版，不仅为相关领域的学者提供了一个交流思想、分享成果的平台，也为推动压缩感知理论的深入研究和广泛应用注入了新的活力。对于希望了解或深入研究压缩感知技术的读者而言，本书无疑是一本不可多得的参考书。它提出的新观点、新学说，将深刻影响通信和信号处理的未来发展格局。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在相关领域摸索的研究者，我深知学术沙龙的文集往往良莠不齐，但这一本的整体水准明显高于平均水平。它没有那种为了凑数而堆砌的平庸之作，大部分文章都具备较高的原创性和严密的逻辑性。最令人印象深刻的是，许多作者似乎都非常注重跨学科的知识融合。我注意到几篇文章巧妙地引入了来自其他领域（比如统计物理、优化理论）的概念工具来解决当前领域内看似难以逾越的难题，这种融会贯通的能力非常值得称赞。这种跨界借鉴不仅带来了新的解决方案，更重要的是为本领域的研究者提供了一种全新的思维模式——即跳出传统框架去审视问题。它提醒我们，知识的壁垒正在逐渐消融，未来的重大突破往往会出现在不同学科知识交汇的边缘地带。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本封面设计颇为朴素的文集，一股浓厚的学术气息扑面而来。书名本身就透着一股面向前沿、锐意革新的意味，让人不禁对接下来的内容充满期待。我特别关注到“新观点新学说”这几个字，这通常意味着书中收录的文章不会是教科书式的陈旧论调，而是汇聚了当前学界最活跃的思考和探索。在我看来，这样的文集最大的价值就在于它提供了一个观察特定领域思想碰撞和方法论迭代的窗口。它不像专著那样聚焦于一个点，而是像一个沙龙，展示了不同研究者在同一主题下如何进行发散性思维和交叉验证。我翻阅了几页，发现文章的引用和论证都相当扎实，可以看出作者们在准备这些成果时投入了大量的精力，不仅仅是停留在概念的层面，更是在深入的数学推导和实验验证上下了功夫。这对于我这种需要跟进领域最新进展的读者来说，无疑是一份宝贵的资料，它能帮助我快速定位当前研究热点和尚未解决的关键问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，很大程度上体现在它对未来研究方向的预示性上。通过这些汇集的“新学说”，我们可以勾勒出未来三到五年内，该领域可能重点攻关的方向和技术路线图。那些被重点讨论、被寄予厚望的理论模型和方法论，无疑是下一个阶段需要重点投入资源和人力的领域。我特别留意了文集收录的几篇关于基础理论架构稳定性和鲁棒性的讨论，这些是任何工程应用得以落地的前提。这些探讨虽然艰深晦涩，但却奠定了整个学科未来发展的基石。总而言之，这本书与其说是一套知识的汇编，不如说是一个“思想的孵化器”，它记录了当下最前沿的一批学者是如何思考、如何质疑、如何构建新理论体系的过程，其参考和启发价值是不可估量的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧虽然不算精美，但却透露着一种务实的专业精神，让人感觉它更像是一份严谨的内部研讨资料而非面向大众市场的读物。这种内敛的风格反而更吸引我，因为它暗示着内容的深度优先于形式的包装。尤其是在阅读那些探讨基础理论框架构建的文章时，那种层层递进、步步为营的逻辑推演，仿佛能让人置身于真实的学术讨论现场，感受那种思想交锋的张力。我尤其欣赏其中几篇对既有范式的批判性审视，它们没有简单地否定过去的工作，而是指出了在特定新约束条件或新目标下，旧模型表现出的局限性，并进而提出了修正或替代的方案。这种批判性思维的展现，恰恰是推动任何一个科学分支向前发展的核心动力。这本书成功地捕捉并记录了这种“思想活水”的动态过程，而非仅仅是静止的结果集合。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书中的文章在对研究问题的界定上非常清晰有力。很多时候，一个好的研究起点比漫长的论证过程更为关键，而这本集子中的诸多论文都展现了高超的问题定义能力。它们没有陷入过度细枝末节的纠缠，而是直击核心的矛盾点，并尝试从一个全新的、更基础的角度去重新审视。比如有几篇关于信息处理效率的文章，它们不仅仅满足于提高某个特定指标的数值，而是去追问“为什么我们必须这样做？”以及“是否存在一种更根本的、效率的极限？”这样的追问，极大地拓宽了读者的思维边界。这种自上而下的研究视角，对于培养研究生的全局观和创新潜力具有极佳的示范作用。我个人感觉，通过阅读这些思考方式，我的研究思路也变得更加开阔，不再局限于自己熟悉的那些常规套路。