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 中国科协学会学术 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：29289725768

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

定价：18.00元

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

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内容提要

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《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

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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

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文摘

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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

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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

《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》 内容概述 本书精选了“新观点新学说学术沙龙”在压缩感知（Compressed Sensing, CS）领域举办系列活动的优秀论文、报告和专题讨论精华，聚焦于这一革命性的信号处理理论在通信和信号处理领域所带来的深刻变革。压缩感知以其颠覆性的数据采集理念，旨在突破传统奈奎斯特采样定理的限制，实现信号在远低于其带宽的采样率下进行精确重构。本书深入探讨了压缩感知理论的核心要义、关键技术、实际应用以及面临的挑战，为相关领域的科研人员、工程师和学生提供了一个全面而深入的知识平台。 核心理论与技术 本书首先系统阐述了压缩感知的理论基石。它详细介绍了压缩感知能够实现超低速率采样的根本原因，即信号的稀疏性或可压缩性。书中深入剖析了信号稀疏表示的多种方法，包括基于字典学习的稀疏表示、小波变换、傅里叶变换等，并讨论了如何选择最优的稀疏基来表征特定类型的信号。 在此基础上，本书详细介绍了压缩感知框架中的两个关键环节：采样（或称测量）和重构。在采样环节，作者们探讨了多种测量矩阵的设计原则和生成方法，例如随机高斯矩阵、随机伯努利矩阵、部分傅里叶矩阵等。书中深入分析了不同测量矩阵的性质，以及它们对信号重构稳定性和准确性的影响。 在重构环节，本书对各种稀疏信号重构算法进行了详尽的介绍和比较。这包括经典的 $l_1$ 范数最小化方法（如基追踪（Basis Pursuit, BP）、最小角回归（Matching Pursuit, MP）及其改进算法如OMP、CoSaMP等）、凸松弛方法以及更先进的迭代重构算法。书中不仅阐述了这些算法的数学原理，还讨论了它们在计算复杂度、重构精度、鲁棒性等方面的优劣，并结合具体的通信与信号处理场景，分析了不同算法的适用性。 此外，本书还涵盖了压缩感知理论的进一步发展，如： 非均匀采样与自适应采样： 探讨了如何根据信号的局部特性，设计非均匀或自适应的采样策略，以在保证重构质量的前提下进一步降低采样率。 字典学习与联合稀疏性： 深入研究了如何从数据中学习最优的稀疏表示字典，以及如何处理多个信号共享同一稀疏表示或具有联合稀疏性的场景。 硬件实现与实际部署： 讨论了压缩感知在实际硬件系统中的实现面临的挑战，包括采样硬件的设计、计算资源的优化以及低功耗实现等。 鲁棒性与不确定性分析： 关注在测量噪声、模型误差等不确定性因素存在的情况下，压缩感知算法的鲁棒性问题，并提出了一系列应对策略。 通信领域的机遇与挑战 在通信领域，压缩感知带来了前所未有的机遇，同时也伴随着严峻的挑战。本书重点探讨了以下几个方面： 超宽带通信与无线通信： 压缩感知有望显著降低射频前端的采样率要求，从而简化硬件设计，降低功耗，并为超宽带（UWB）和高频段无线通信（如毫米波、太赫兹通信）的实现提供可能。本书详细介绍了压缩感知在基带信号处理、信道估计、盲均衡等方面的应用，以及如何克服信道衰落、干扰等实际通信难题。 物联网（IoT）与低功耗设备： 随着物联网设备的激增，对低功耗、低成本的数据采集和处理需求日益增长。压缩感知理论允许传感器以极低的采样率采集数据，大大减少了数据传输量和处理负担，为实现大规模、低功耗的物联网网络提供了关键技术支持。 多输入多输出（MIMO）系统： 在MIMO系统中，传统的信道估计需要大量的导频信号，导致开销巨大。本书探讨了如何利用压缩感知技术，通过设计稀疏的信道模型和稀疏的测量矩阵，实现高效的MIMO信道估计，从而提高频谱利用率和系统容量。 认知无线电（Cognitive Radio, CR）： 认知无线电的核心在于对频谱资源的感知和动态分配。本书讨论了压缩感知在频谱感知中的应用，如何快速、准确地检测未被占用的频谱，为动态频谱接入提供支持，提高频谱利用效率。 通信安全： 压缩感知的一些特性，如测量过程的随机性，为通信安全提供了新的思路。本书探讨了压缩感知在安全通信、隐蔽通信等方面的潜在应用。 挑战： 尽管前景光明，压缩感知在通信领域的应用仍面临诸多挑战。例如，如何设计适合通信场景的稀疏表示，如何开发高效且低计算复杂度的重构算法以满足实时性要求，如何处理时变信道和移动性问题，以及如何在异构网络环境下实现协同感知和协同通信等。本书对这些挑战进行了深入剖析，并提供了前沿的研究方向。 信号处理领域的机遇与挑战 在信号处理领域，压缩感知同样展现出强大的生命力，并催生了一系列新的研究热点和应用： 图像与视频处理： 压缩感知在图像采集、压缩、去噪、超分辨率重建等方面具有显著优势。本书介绍了如何利用压缩感知技术，在降低图像采集设备复杂度、减少存储空间和传输带宽的同时，获得高质量的图像。特别是在医学成像、遥感成像等领域，压缩感知展现出巨大的潜力。 音频与语音处理： 在音频信号的采集和分析中，压缩感知可以用于低速率语音编码、声源定位、语音增强等。本书探讨了如何利用声音信号的稀疏性，实现更高效的音频数据处理。 雷达与传感网络： 在雷达信号处理中，压缩感知能够实现低采样率目标检测和参数估计，降低硬件成本，提高探测效率。在传感网络中，压缩感知可以用于分布式信号感知和信息融合，减少节点间的通信开销。 机器学习与模式识别： 压缩感知与机器学习理论紧密结合，为特征提取、模型学习等提供了新的视角。本书讨论了如何利用压缩感知的稀疏性约束，提高模型的泛化能力和鲁棒性。 生物医学信号处理： 在脑电图（EEG）、心电图（ECG）等生物医学信号的采集和分析中，压缩感知有助于减少传感器数量，降低数据采集负担，并提高信号的信噪比，为疾病诊断和监测提供更优的解决方案。 挑战： 信号处理领域对压缩感知的应用也面临着挑战，例如，如何针对特定信号类型找到最优的稀疏表示，如何开发适用于不同信号处理任务的重构算法，如何处理高维、非线性的信号，以及如何将理论算法有效地转化为实际应用中的高效工程实现。本书对这些挑战进行了细致的探讨，并指出了未来的研究方向。 总结与展望 《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》汇集了压缩感知领域最新的研究成果和深刻的见解。本书不仅系统梳理了压缩感知理论的核心内容，更深入分析了其在通信与信号处理两大核心领域的广阔应用前景和面临的严峻挑战。通过对不同算法、技术和应用场景的详细阐述，本书为读者提供了理解和掌握这一前沿理论的宝贵资源。 本书的出版，标志着压缩感知研究正从理论走向实践，从实验室走向实际应用。随着研究的不断深入和技术的日益成熟，我们有理由相信，压缩感知将会在未来的通信系统、信号处理技术以及更广泛的科学技术领域中扮演越来越重要的角色，引领新一轮的技术创新和产业变革。本书是所有对压缩感知感兴趣的研究者、工程师和学生不可多得的参考读物。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论框架构建得非常宏大且富有逻辑性，作者们似乎从一个非常高远的视角俯瞰了整个研究领域，然后才开始层层递进地剖析具体的技术细节。我最欣赏的一点是，它没有将各个子领域割裂开来，而是用一条清晰的主线将看似分散的创新思想串联起来，形成了一个相互印证、彼此补充的知识网络。阅读过程中，我常常会有“原来如此”的豁然开朗之感，因为作者总能在关键的转折点上，用一种非常精炼的语言点破一个核心的认知障碍。例如，在阐述某一类新算法的动机时，它没有直接堆砌数学证明，而是先从一个更具直观性的物理场景入手，让我对算法的根本目标有了更深刻的体悟。这种由宏观到微观，再由直观到严谨的叙事节奏，使得即便是初学者，也能逐步适应并跟上作者的思路，而不是一头扎进复杂的符号海洋中迷失方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书在对未来趋势的展望部分，展现出了惊人的前瞻性和洞察力。它不仅仅是梳理了过去和现在的工作，更像是一份为未来十年研究指路的路线图。作者们没有给出含糊不清的预测，而是针对几个极具潜力的前沿方向，详细分析了当前的技术瓶颈以及突破这些瓶颈可能需要的跨学科合作。我特别被其中关于“人机共智系统”的章节所吸引，它探讨了如何将理论模型与实际应用场景中的不确定性进行更有效的集成，那种讨论的深度和广度，已经远远超出了传统教科书的范畴。阅读这些章节时，我能感受到一股强烈的创新驱动力，仿佛作者们已经站在未来的某个制高点，向我们展示着触手可及的科技前沿，这极大地激发了我投身于解决这些“硬骨头”问题的热情。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用价值体现在其对“跨界学习”的深刻理解上。它巧妙地将看似不相关的两个领域——通信和信号处理——的最新进展进行了深度耦合。以往我阅读的许多书籍要么过于偏重通信协议的优化，要么过于沉溺于底层信号的数学构造，很少有这样一本能将两者在思想层面进行有效融合的著作。文集中的案例分析尤其精彩，它不仅仅是展示了一个数学公式的推导过程，而是将其置于一个真实的工程约束背景下进行讨论，比如如何在有限的带宽和功率预算下实现最优的信息传输效率。这种“接地气”的论述方式，让我能迅速理解那些高度抽象的概念在实际工程中将如何落地，这对于我这种既关注理论创新又渴望工程实践的研究者来说，简直是如获至宝。它真正做到了在理论的深度和应用的广度之间架起了一座坚实的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是太有心思了，封面那种哑光的质感，拿在手里沉甸甸的，一看就知道是下了功夫的精品。内页的排版也相当考究，字体大小和行距都把握得恰到好处，阅读起来非常舒适，即便是长时间盯着那些复杂的公式和图表也不会感到眼睛酸涩。我特别喜欢它在章节过渡时采用的留白设计，不仅在视觉上起到了缓冲作用，更像是在提醒读者，每一个知识点都值得你停下来，细细品味。装订工艺也十分扎实，翻开的时候能听到那种轻微的、但充满力量的纸张摩擦声，这种触感是廉价印刷品完全无法比拟的。从这本书的物理形态上，我能感受到出版方对学术内容的尊重，它不仅仅是一堆知识的堆砌，更像是一件值得收藏的艺术品。我甚至会花时间去研究一下那个细微的烫金工艺，它让整本书的气质瞬间拔高了一个层次，透露出一种低调的专业和严谨，让人在翻阅时，心情也跟着沉静下来，准备迎接知识的洗礼。这种对细节的极致追求，对于我们这些需要经常翻阅专业书籍的人来说，简直是福音。

评分☆☆☆☆☆

从作者群体的多样性来看，这本书无疑汇聚了业界的“群英谱”。我留意到其中一些作者的署名，他们代表着不同的研究机构和不同的研究路径，这使得整部文集在思想碰撞的火花上显得格外耀眼。不同学派的观点在这里交锋、融合，没有哪一种声音是绝对的权威，而是呈现出一种百家争鸣的动态平衡。这种多元性极大地拓宽了我的视野，让我意识到一个领域的发展往往不是单线前进的，而是充满了各种可能的岔路口。在某些章节中，你可以清晰地看到两种不同方法论的优劣对比，作者们坦诚地指出了各自的局限性，这种毫不掩饰的学术态度非常令人敬佩。它鼓励读者去批判性地思考，而不是盲目地接受既定的结论，这对于培养独立的研究精神至关重要。