信号稀疏化与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李洪安 著

图书标签:

• 信号处理
• 稀疏化
• 压缩感知
• 机器学习
• 图像处理
• 通信
• 雷达
• 优化算法
• 数值计算
• 信息论

出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560647272

版次：1

商品编码：12237963

包装：平装

开本：16

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　本书系统地介绍了信号稀疏化理论及其应用。全书共分为两部分；第一部分介绍信号稀疏化理论、处理效果评价方法及其数学基础，帮助读者理解并掌握信号稀疏化理论的本质与特点；第二部分介绍信号稀疏化方法在检索和重构、图像修复、数字水印、图像融合等领域的应用及改进方法，以及一个基于稀疏表达的人脸身份识别系统（附源码）。
　　本书可供模式识别、机器学习、计算机视觉、数字图像处理和计算机图形学等专业研究人员或研究生参考、使用。

前言/序言

　　随着数字图像、计算机图形学、计算机视觉处理技术的快速发展，以及高采样率的数字采样设备的逐渐普及，各种信息资源如音频、数字图像和三维模型等一维或多维信息资源为人们生产、生活的各个领域提供了便利。基于信号的各种性质，时域、频域或小波域等信号处理方法层出不穷，极大地促进了信号处理技术的发展。信号稀疏化理论与方法一直受到研究人员的关注。信号稀疏化理论与方法从信号稀疏性的角度，重新认识了信号的压缩、检测和识别等问题，在计算机图形学、数字图像处理、模式识别以及自动化等工农业、辅助医疗、数字娱乐领域得到了广泛应用。
　　本书共9章，分为两大部分。第1章到第4章为第一部分，介绍信号稀疏化理论、方法及其数学基础，分析信号稀疏化理论的本质与特点，并介绍了信号处理效果评价方法；第5章到第9章为第二部分，介绍信号稀疏化方法在检索和重构、图像修复、数字水印、图像融合等领域的应用及改进方法，以及一个基于稀疏表达的人脸身份识别系统；附录为基于稀疏表达的人脸身份识别系统的已调试运行好的全部源代码。
　　本书的主要特点表现在以下几个方面；
　　（1）零知识起点。本书从信号处理基础知识讲起，能使读者了解和掌握本书理论、应用及改进方法所必须掌握的基础知识，为读者扫除因缺乏基础知识而难以理解本书主要内容的障碍，有助于读者迅速掌握理论方法的本质。
　　（2）内容系统全面。本书内容包括理论基础、应用背景及研究现状、理论方法、应用及改进方法，即包含了一个课题研究的全部环节，能使读者系统地了解和掌握信号稀疏化理论与方法的整套知识。每章都附有参考文献及扩展阅读资料，有助于读者拓宽知识面，更加深入了解本章内容。
　　（3）语言精练，可读性强。本书作者力求把基本理论用自己理解后的最简洁的语言表达出来，避免过于复杂的数学推导，提高可读性和可用性。
　　本书从谋篇布局到具体细节均得到了李占利教授的悉心指导与帮助。在做课题和写作过程中，课题组杜卓明博士、张雷博士、张永新博士、王开同学和作者的三个师妹王琪、张迪、鲍振华为本书提供了宝贵资料和积极帮助。全书各章节由西安科技大学李洪安老师编写。西安电子科技大学出版社的李惠萍编辑为本书的顺利出版做了大量细致、辛勤的工作。李三乐博士也对本书的出版做了一定的工作。本书的研究工作得到中国博士后科学基金资助项目（No.2016M602941XB）和陕西省教育厅科研计划项目（No.16JK1497）的支持。在做课题的过程中作者研读了一些非常优秀的网页资源和程序代码，参考文献中未能全部列出，在此特向所有文献作者一并表示诚挚的感谢！
　　由于作者水平有限，书中难免会出现错误和不准确之处，恳请广大读者批评指正，提出宝贵意见，并欢迎与作者直接沟通交流。
　　作者
　　2017年8月

《光影织梦：数字图像处理的艺术与科学》 内容简介 在信息爆炸的时代，图像已然成为我们认知世界、交流思想、记录生活不可或缺的媒介。从社交媒体上的分享，到科学研究的图谱，再到工业生产的质检，数字图像以其直观、丰富的信息承载能力，渗透到我们生活的方方面面。《光影织梦：数字图像处理的艺术与科学》一书，旨在带领读者深入探索数字图像处理的奥秘，揭示其背后蕴含的深厚理论基础与广泛的工程应用。本书并非简单罗列技术术语，而是试图从艺术与科学的双重维度，勾勒出图像从采集、分析、增强到最终应用的完整图景，帮助读者理解像素背后的逻辑，掌握操纵光影的魔法。 本书的写作初衷，源于对图像处理领域日新月异的发展以及其在现代社会日益凸显的重要性的一种深刻认知。我们希望通过系统性的梳理与讲解，为读者提供一个全面而深入的视角，理解图像如何被计算机“看见”并“理解”，以及如何通过各种技术手段对其进行优化与改造，以满足不同领域的需求。本书力求做到既有理论深度，又不失实践指导意义，适合对数字图像处理感兴趣的初学者、相关专业的学生、工程师，以及希望了解图像技术在各行业应用的专业人士阅读。 第一部分：图像的诞生与感知——理解像素的语言 数字图像的魅力，首先源于其最基本的构成单元——像素。第一部分将从图像的本质出发，深入浅出地解析像素的含义，包括其在灰度图像和彩色图像中的表示方式（如RGB、CMYK等）。我们将探讨图像的形成过程，从光学成像到模数转换，详细介绍数码相机、扫描仪等成像设备的成像原理，以及采样和量化在数字图像生成过程中扮演的关键角色。 像素的本质与表示： 深入剖析像素的概念，理解其作为图像基本元素的地位。介绍灰度图像和彩色图像的像素表示方法，包括二值图像、灰度图像、以及不同色彩空间（RGB, HSV, CMY等）的特性与相互转换。 图像的采集与数字化： 详细讲解光学成像的基本原理，包括镜头、感光元件等。深入阐述采样（Spatial Sampling）和量化（Quantization）过程，解释它们如何将连续的模拟信号转化为离散的数字信号，以及采样率和量化深度对图像质量的影响。 图像的几何变换： 图像的几何变换是图像处理中最基础的操作之一，包括平移、旋转、缩放、剪切等。本章将详细介绍这些变换的数学原理，并提供实现这些变换的算法，例如最近邻插值、双线性插值、双三次插值等，解释不同插值方法的优劣。 第二部分：图像的增强与复原——让模糊变得清晰，让失真得以修正 图像在采集、传输过程中，往往会受到噪声、模糊、曝光不足等问题的困扰，从而影响其可用性和信息量。第二部分将聚焦于图像增强和复原技术，教导读者如何“拯救”低质量的图像，使其更具视觉吸引力或更适合后续分析。我们将从空域和频域两个角度，介绍各种经典的增强和复原算法，并通过丰富的实例展示其应用效果。 空域增强技术： 点运算（Point Operations）： 介绍亮度、对比度调整，直方图均衡化及其变种（如自适应直方图均衡化），旨在改善图像的整体视觉效果。 邻域运算（Neighborhood Operations）： 深入讲解卷积（Convolution）的概念，这是图像处理中最为核心的操作之一。介绍线性滤波器（如高斯滤波、均值滤波）用于图像平滑去噪，以及非线性滤波器（如中值滤波、最大值/最小值滤波）在去除椒盐噪声等方面的优势。 锐化技术： 介绍拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子等边缘检测算子，以及高提升滤波等用于增强图像细节和轮廓的方法。 频域增强技术： 傅里叶变换基础： 介绍一维和二维傅里叶变换的原理，理解图像在频域的表示。 高通滤波与低通滤波： 讲解如何利用傅里叶变换，通过设计滤波器来去除噪声（低通滤波）或增强边缘（高通滤波）。介绍理想滤波器、巴特沃斯滤波器、指数滤波器等不同类型的滤波器。 图像复原（Image Restoration）： 噪声模型与去噪： 详细介绍常见的噪声模型，如高斯噪声、椒盐噪声、周期噪声等，并针对不同噪声类型设计相应的去噪算法。 运动模糊复原： 介绍维纳滤波（Wiener Filter）等方法，用于估计并去除运动模糊。 盲去卷积： 探讨在未知模糊核的情况下进行图像复原的挑战与方法。 第三部分：图像的分析与理解——从像素到语义的飞跃 图像的增强和复原只是第一步，更重要的是从图像中提取有用的信息，进行分析和理解。第三部分将引导读者进入图像分析的领域，涵盖图像分割、特征提取、目标识别等关键技术。我们将介绍一系列强大的算法，使计算机能够“读懂”图像的内容，识别其中的物体、场景和事件。 图像分割（Image Segmentation）： 阈值分割： 介绍全局阈值和局部阈值的方法，以及 Otsu法等自动阈值确定技术。 边缘检测作为分割基础： 进一步深化边缘检测的讨论，并解释如何利用边缘信息进行区域分割。 区域生长与区域分裂合并： 介绍基于相似性准则的区域分割方法。 聚类方法在分割中的应用： 如K-means聚类算法。 图割（Graph Cuts）与分水岭算法（Watershed Algorithm）： 介绍更先进的分割技术。 特征提取（Feature Extraction）： 边缘、角点和Blobs的检测： 介绍Harris角点检测、SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）等经典特征提取方法，理解其在尺度、旋转、亮度变化下的鲁棒性。 形状描述： 介绍Hu矩、傅里叶描述子等用于描述物体形状的方法。 纹理分析： 介绍灰度共生矩阵（GLCM）等方法用于描述图像纹理特征。 目标识别与检测（Object Recognition and Detection）： 模板匹配： 介绍基础的模板匹配方法。 基于特征的匹配： 利用SIFT、SURF等提取的特征进行目标匹配。 机器学习方法： 引入支持向量机（SVM）、Adaboost等分类器，用于识别特定类别的物体。 深度学习在图像识别中的革命： 简要介绍卷积神经网络（CNN）及其在图像识别领域的巨大成功，如AlexNet、VGG、ResNet等经典模型。 第四部分：图像的应用领域——从理论到实践的桥梁 理论知识的最终目的是为了解决实际问题。第四部分将展示数字图像处理技术在各个领域的广泛应用，让读者看到这些技术如何改变我们的生活和工作。我们将通过具体案例，展示图像处理技术如何驱动医学影像分析、安防监控、自动驾驶、艺术创作等领域的发展。 医学影像处理： 疾病诊断辅助： 如X光、CT、MRI图像的增强、分割与分析，用于肿瘤检测、病灶识别等。 手术导航与规划： 利用三维重建和图像配准技术。 计算机视觉与模式识别： 人脸识别与情感分析： 介绍人脸检测、特征点定位、以及基于面部表情的识别技术。 行为分析与视频监控： 如人体姿态估计、异常事件检测。 光学字符识别（OCR）： 从图像中提取文本信息。 遥感与地理信息系统（GIS）： 卫星图像处理： 地形分析、地物分类、变化监测。 城市规划与环境监测。 工业检测与质量控制： 缺陷检测： 如电子元器件、纺织品、食品的自动化缺陷检测。 尺寸测量与三维重建。 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）： 三维场景重建与实时渲染。 图像配准与跟踪。 数字媒体与艺术： 图像合成与特效制作。 风格迁移。 结语 《光影织梦：数字图像处理的艺术与科学》一书，希望为读者打开一扇通往数字图像处理精彩世界的大门。我们相信，通过对书中理论知识的掌握和实践方法的学习，读者不仅能提升对图像的理解力，更能激发创新思维，将所学知识应用于解决实际问题，创造出更多令人惊叹的“光影织梦”。本书的价值在于，它不仅是一本技术手册，更是一次关于视觉信息潜能的探索之旅，一次融合科学严谨与艺术灵感的深度体验。我们期待与您一同在这片数字光影的海洋中，发现无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我最近的“精神食粮”，每天都要翻上几页，感觉大脑都在进行一场盛大的“知识SPA”。刚拿到手的时候，就被它那沉甸甸的质感和封面设计吸引了——不是那种花里胡哨的，而是透着一股扎实的学术气息，仿佛一本古老的秘籍，让人充满探究的欲望。迫不及待地翻开，第一个感觉就是“哇，信息量炸裂！”。我一直对信号处理领域的一些概念感到模糊，特别是那些听起来就很高深莫测的术语，比如“稀疏性”这个词，总感觉它像个抽象的哲学概念，难以捉摸。但是，这本书用一种非常巧妙的方式，把这些概念一点点地剥开了，让我从最基础的原理开始理解，就像是给一个完全不懂几何学的人，从最简单的点和线开始讲起，循序渐进，丝毫不会觉得枯燥。书中对稀疏信号的定义、产生机制、以及如何识别和利用稀疏性，都有非常详尽的阐述。我特别喜欢作者在解释一些核心算法时，那种抽丝剥茧的逻辑分析，每一个步骤都解释得清清楚楚，甚至还会提供一些数学推导的细节，虽然有时候看得我头大，但事后回过头来，又觉得豁然开朗，原来是这么回事！而且，书中穿插的一些案例分析，更是让我觉得这些理论不再是空中楼阁，而是真正能够解决实际问题的“利器”。比如，在图像去噪和压缩的章节，作者就详细介绍了稀疏表示如何大幅提升算法的效率和效果，这一点让我印象深刻，也让我对未来的信号处理技术有了更深的认识和期待。总的来说，这本书不仅为我打开了信号稀疏化的大门，更让我对整个信号处理领域产生了浓厚的兴趣，简直是一场思维的启迪之旅。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是打开了一扇通往信号处理“黑科技”的大门。我之前对信号的处理，一直停留在比较基础的层面，对一些更高级的技巧和算法知之甚少。而这本书，则系统地介绍了“信号稀疏化”这一强大的技术，让我大开眼界。作者对稀疏信号的定义、特性以及其背后的数学原理，都进行了深入浅出的讲解。我特别喜欢书中关于“信号的稀疏表示”这一部分，它让我理解到，原来很多信号，在经过精心设计的变换后，可以变得非常“简洁”，大部分的系数都趋近于零，这就是所谓的“稀疏性”。这种稀疏性，不仅仅是一种数学上的优美，更蕴含着巨大的应用价值。书中详细介绍了如何利用这种稀疏性来实现信号的压缩、去噪、重构等任务，并且列举了大量在通信、图像处理、机器学习等领域的成功案例。这些案例的分析，让我对稀疏化技术的应用前景有了更深的认识，也让我对未来的信号处理技术发展方向有了更清晰的判断。我尤其欣赏作者在讲解一些复杂算法时，那种循序渐进的逻辑，每一个步骤都解释得非常清楚，即使是对于非数学专业背景的读者，也能够相对容易地理解。总而言之，这本书是一本非常出色的技术著作，它不仅系统地介绍了信号稀疏化的理论知识，还展示了其在各个领域的广泛应用，是一本值得深入阅读和研究的书籍。

评分☆☆☆☆☆

我必须得说，这本书绝对是我近年来读过的最“接地气”的学术著作之一。很多时候，我们读技术书籍，都会遇到一个共同的困境：理论讲得天花乱坠，但一到实际应用，就感觉抓不住重点，或者说，不知道如何将理论转化成可执行的代码。这本书在这方面做得非常出色，它不仅仅是在“讲道理”，更是在“教你做事”。从算法的介绍到实现的细节，作者都给出了非常清晰的指导。我尤其欣赏书中对不同稀疏化算法的对比分析，比如LASSO、OMP、CoSaMP等等，作者并没有仅仅罗列它们的公式，而是深入分析了它们各自的优缺点，以及在不同场景下的适用性。这种“知其所以然，更知其所以然”的讲解方式，让我能够根据实际需求，选择最合适的工具。更让我惊喜的是，书中还包含了一些与实际工程紧密相关的应用案例，比如在通信系统中的信道估计、在医学影像中的重建等。这些案例的分析，不仅让我看到了稀疏化技术的强大威力，也为我提供了宝贵的工程实践经验。我甚至尝试着根据书中的思路，在我的项目中复现了一些算法，效果出乎意料的好！这让我深切体会到，一本好的技术书籍，不仅仅是知识的传递者，更是实践的催化剂。这本书就是这样的典范，它用最直观、最实用的方式，把我从一个理论的“旁观者”，变成了一个实践的“参与者”，这种感觉真的太棒了！

评分☆☆☆☆☆

我一直以为，信号处理这种比较“硬核”的学科，读起来一定会枯燥乏味，充满了晦涩难懂的公式和图表。然而，这本书彻底颠覆了我的这种看法。作者的叙述方式非常“亲民”，仿佛是一位耐心的老师，一步步引导我探索信号世界的奥秘。他对“稀疏性”这个概念的阐释，可以说是通俗易懂，让我这个对数学不太敏感的人，也能够快速理解其核心思想。书中通过大量的图示和直观的例子，将抽象的数学概念具象化，让我在理解算法原理时，不再感到吃力。例如，在讲解压缩感知（Compressed Sensing）的原理时，书中用了一个非常形象的比喻，将信号的采集过程比作“只看几眼就能知道全貌”，这让我一下子就抓住了问题的关键。而且，作者在介绍各种稀疏化算法时，都会给出清晰的流程图和伪代码，这对于想要将理论付诸实践的读者来说，简直是福音。我尝试着跟着书中的例子，用Python实现了一些简单的稀疏化算法，竟然也取得了不错的效果。这让我深切感受到，这本书不仅仅是一本理论书籍，更是一本“实践指南”。它让我看到了稀疏化技术在实际应用中的巨大潜力，也激发了我进一步学习和探索的兴趣。总而言之，这本书的语言风格非常友好，内容讲解也非常清晰，是一本非常适合初学者入门，同时也能够给有一定基础的读者带来启发的好书。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我真正感受到“知识的力量”的书。我一直以为，信号处理就是一些枯燥的数学公式和算法的堆砌，但这本书彻底改变了我的看法。作者以一种非常独特的方式，将“信号稀疏化”这一概念，从抽象的数学理论，转化成了能够解决实际问题的强大工具。我最欣赏的一点是，作者在讲解过程中，非常注重逻辑性和系统性。他从信号的定义出发，层层递进，深入探讨了信号的稀疏性、稀疏表示，以及如何利用稀疏性来实现各种应用。尤其是对“稀疏字典”的介绍，让我明白，选择一个合适的字典，对于获得信号的稀疏表示至关重要。书中对各种稀疏化算法的讲解，也让我印象深刻。作者并没有简单地罗列算法，而是深入分析了每种算法的设计思想和工作原理，让我能够更好地理解它们是如何工作的。更重要的是，书中还提供了大量来自不同领域的实际应用案例，从图像去噪到通信信道估计，都展示了信号稀疏化的强大威力。这些案例的分析，不仅让我看到了稀疏化技术的广阔前景，也为我提供了宝贵的工程实践经验。总而言之，这本书是一本非常值得深入阅读和研究的技术著作，它不仅能够帮助我理解信号稀疏化的理论知识，更能启发我将其应用于实际问题中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，简直就像是在经历一场“思维的风暴”。作者以一种极其深刻而又不失生动的方式，将“信号稀疏化”这一概念，从其最基础的数学原理，一直探讨到其在各个领域的广泛应用。我最欣赏的一点是，作者在讲解过程中，总是能够抓住问题的核心，并用最精炼的语言进行阐述。例如，在讲解“稀疏性”的本质时，作者并没有仅仅停留在数学的层面，而是将其上升到一种“数据内在结构”的层面，强调了稀疏性是信息本身所固有的属性，是值得我们去发掘和利用的。这一点，让我对信号处理有了更深层次的理解。书中对各种稀疏化算法的介绍，也让我大开眼界。我之前对一些降噪和压缩算法有一些了解，但这本书让我认识到，像LASSO、OMP、CoSaMP这些更先进的算法，是如何在更少的采样点下，实现对信号的精确重构，这简直是“黑科技”级别的存在。作者在讲解这些算法时，不仅给出了详细的数学推导，还穿插了大量的图示和伪代码，让读者能够直观地理解算法的执行过程。更让我惊喜的是，书中还探讨了信号稀疏化在一些前沿领域的应用，例如机器学习、人工智能等，这让我对未来的技术发展趋势有了更清晰的认识。总而言之，这本书是一本非常出色的学术著作，它不仅能够帮助我掌握信号稀疏化的理论知识，更能启发我将其应用于解决更复杂、更前沿的问题。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，当我拿到这本书的时候，内心是有一丝忐忑的。毕竟，“信号稀疏化”这个概念听起来就带着一股浓厚的学术色彩，我担心自己会读得云里雾里，像在啃一本天书。但事实证明，我的担心是多余的。这本书的作者，简直就是一位“信号处理领域的魔术师”，他用一种极其生动有趣的方式，将原本可能枯燥乏味的理论，变得引人入胜。我最欣赏的一点是，作者并不是一股脑地堆砌公式，而是通过大量的图示和类比，将抽象的概念具象化。例如，在讲解“稀疏字典”的概念时，作者用了一个非常形象的比喻，将字典比作一个“信号的工具箱”，不同的字典可以帮助我们从不同的角度去“解剖”信号，从而发现其内在的稀疏性。这一点让我瞬间茅塞顿开，对稀疏表示有了全新的认识。书中对各种稀疏化算法的介绍，也是别具一格。作者并没有简单地给出算法的流程，而是深入分析了每种算法的“设计思想”，以及它们是如何巧妙地利用信号的稀疏性来达到目的。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我受益匪浅。更重要的是，书中还提供了许多实际的应用案例，从图像处理到通信系统，都展示了信号稀疏化的强大威力。这让我深刻体会到，这不仅仅是一本理论书籍，更是一本能够指导实践的“宝典”。

评分☆☆☆☆☆

我得承认，这本书的内容比我预期的要“硬核”得多，但同时，它也比我预期的要“有用”得多。作者在书中深入探讨了“信号稀疏化”这一前沿技术，从理论到实践，都进行了非常详尽的阐述。我最欣赏的一点是，作者在讲解过程中，始终保持着一种严谨的学术态度，但同时又不失其独特的幽默感。他会将一些复杂的数学概念，用非常生动的语言进行解释，让读者在理解理论的同时，也能感受到阅读的乐趣。例如，在讲解“稀疏表示”时，作者并没有仅仅给出数学公式，而是用一个“信号的压缩包”的比喻，形象地说明了稀疏表示的优势，即用更少的“文件”来存储和传输相同的信息。这一点让我受益匪浅。书中对各种稀疏化算法的介绍，也是我最感兴趣的部分。作者详细分析了各种算法的原理、优缺点以及适用场景，让我能够根据实际需求，选择最合适的算法。我尤其喜欢书中关于“压缩感知”（Compressed Sensing）的应用介绍，它展示了如何在采样率远低于奈奎斯特定理要求的条件下，仍然能够完整地恢复信号，这一点简直是颠覆性的。总而言之，这本书是一本非常出色的技术著作，它不仅为我提供了宝贵的理论知识，更重要的是，它为我打开了通往实际工程应用的大门。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，就像是在听一位经验丰富的老教授在娓娓道来，充满智慧的火花。作者的叙述风格非常独特，既有严谨的学术深度，又不失生动的语言表达。我常常在阅读过程中，被作者的某些比喻或类比逗乐，又在下一秒被他提出的某个深刻观点所折服。他对稀疏信号这个概念的理解，可以说是到了炉火纯青的地步。他不仅仅把它看作是一种数学模型，更把它看作是数据本身的内在属性，一种我们应该去发掘和利用的“财富”。书中关于“稀疏表示”的论述，让我耳目一新。我之前对信号的表示方式，总觉得只是简单地将信号分解成一些基向量的线性组合，但这本书让我认识到，通过选择合适的“字典”或“基”，我们可以将信号表示得更加简洁、高效，甚至能够揭示信号的本质特征。这一点在信号压缩和去噪方面，有着极其重要的意义。我特别喜欢作者对“万物皆可稀疏”这个观点的探讨，虽然有些夸张，但确实点出了稀疏化技术在各个领域广泛适用的潜力。书中对一些经典稀疏化算法的推导和讲解，也非常到位，逻辑严谨，层层递进，让人在理解算法的同时，也对背后的数学原理有了更深的认识。总的来说，这是一本既有理论高度，又有实践价值的书，读完之后，我感觉自己的思维层次都有了提升，对信号处理领域有了全新的认识。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉自己的脑海里仿佛被打开了一个全新的维度，对信号的处理方式有了颠覆性的认识。我一直以为，信号就是信号，无非就是数字的堆叠，但这本书让我明白，信号背后隐藏着更深刻的结构和规律，而“稀疏性”正是揭示这些规律的关键。作者在书中对稀疏信号的定义和产生原理的阐述，非常到位，让我能够从最根本的地方理解这个问题。他并没有回避数学的严谨性，但同时又通过生动形象的例子，将复杂的数学推导变得易于理解。我尤其喜欢作者在讲解“稀疏表示”时所用的方法，他不仅仅是将信号分解成基向量的组合，而是强调了“字典”的重要性，以及如何选择一个好的字典来获得信号的稀疏表示。这一点，对于理解图像压缩、信号去噪等应用至关重要。书中对各种稀疏化算法的介绍，也让我大开眼界。我之前只听说过一些简单的降噪方法，但这本书让我了解到，像LASSO、OMP、CoSaMP这些更强大的算法，是如何在保证信号信息不丢失的前提下，实现信号的压缩和恢复的。这些算法的原理和应用，都让我感到非常惊叹。总的来说，这本书不仅仅是一本理论著作，更是一本能够启发读者思维、拓宽视野的“思想启迪录”。