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：29373091856

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

《压缩感知：通信与信号处理领域中的机遇与挑战》 学术前沿探索，技术革新引领 《压缩感知：通信与信号处理领域中的机遇与挑战》学术沙龙文集（第五十四辑）汇聚了国内在压缩感知（Compressed Sensing, CS）领域具有深厚造诣的专家学者，共同探讨这一颠覆性感知理论在通信与信号处理领域的应用前景、面临的挑战以及未来的发展方向。本书并非对压缩感知技术的简单科普，而是深入剖析了其核心思想、关键算法、实现方法以及在实际应用中的各种机遇与困境，旨在为研究人员、工程师以及对该领域感兴趣的读者提供一份兼具深度与广度的学术参考。 核心理论精粹，洞察感知本质 压缩感知理论的核心在于，如果一个信号是稀疏的（sparse）或者在某个变换域下是稀疏的，那么在远少于奈奎斯特率的采样率下，就可以精确地恢复出该信号。这一革命性的观点颠覆了传统的信号采集范式，为信息论、信号处理和通信系统设计带来了全新的视角。本书深入浅出地阐释了压缩感知的数学基础，包括稀疏表示、测量矩阵的设计、重构算法等关键要素。 稀疏表示： 深入探讨了如何定义和找到信号的稀疏性，包括L0稀疏性、L1稀疏性及其在不同信号类型（如图像、音频、无线信号）中的体现。讨论了各种稀疏基的选取策略，以及如何利用已知的稀疏域（如离散余弦变换DC T、小波变换 Wavelet Transform）来揭示信号的内在结构。 测量矩阵： 详细分析了测量矩阵的性质，例如感知矩阵需要满足的 Restricted Isometry Property (RIP) 条件。讨论了各种测量矩阵的设计方法，包括随机高斯矩阵、随机伯努利矩阵、部分傅里叶矩阵等，以及它们在实际应用中的性能权衡。 重构算法： 重点阐述了信号重构的多种算法，从早期的匹配追踪算法 (Matching Pursuit, MP) 及其变种 (Orthogonal Matching Pursuit, OMP)，到基于凸优化的方法 (Basis Pursuit, BP)，再到近年来的迭代阈值算法 (Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm, ISTA) 及其快速版本 (Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm, FISTA)。每种算法都从理论基础、计算复杂度、重构精度等方面进行了细致的比较和分析，并结合实际案例说明其适用性。 通信领域应用，释放无限潜能 压缩感知理论的出现，为通信系统带来了前所未有的机遇，尤其是在信号采集、数据传输和无线通信等方面。本书详细探讨了压缩感知在通信领域的多样化应用场景： 低速率采样通信： 针对传统通信系统中高采样率带来的硬件成本和功耗问题，本书深入分析了如何利用压缩感知技术，在远低于奈奎斯特率的条件下采集和传输信号，从而实现低速率采样通信，大幅降低硬件复杂度，提高能量效率。这对于物联网 (IoT) 设备、低功耗传感器网络等应用场景具有划时代的意义。 无线通信系统： 在复杂的无线通信环境中，信号的稀疏性普遍存在。本书探讨了压缩感知如何应用于无线信号的接收端，实现低复杂度、低功耗的信号检测和估计。特别是在认知无线电 (Cognitive Radio) 中，压缩感知能够快速感知频谱占用情况，实现高效的频谱接入。 MIMO 系统： 对于大规模多输入多输出 (MIMO) 系统，由于天线数量的增加，信道估计的复杂度呈指数级增长。本书探讨了如何利用压缩感知技术，以极少的测量值实现对信道的准确估计，显著降低基站的计算负担和能耗。 协同通信与网络： 在分布式通信网络中，节点数量庞大，信息冗余度高。本书探讨了压缩感知在协同数据采集和信息融合中的应用，如何通过设计分布式压缩感知方案，实现高效的网络信息传输和资源利用。 安全通信： 压缩感知在加密和信息隐藏方面也展现出独特的优势。本书探讨了如何利用其非线性采样特性，实现对信号的加密和高效传输，提高通信系统的安全性。 信号处理革新，开辟全新路径 压缩感知理论不仅改变了信号采集方式，也为信号处理的多个分支带来了深刻的影响。本书深入剖析了其在信号处理领域的创新应用： 图像与视频处理： 图像和视频信号在特定变换域下通常是稀疏的。本书探讨了压缩感知如何应用于图像采集，实现更快的成像速度和更低的存储需求，例如在医学成像（MRI, CT）、高光谱成像、单像素相机等领域。同时，也讨论了压缩感知重构算法在图像去噪、超分辨率、图像修复等方面的应用。 音频信号处理： 音频信号也常常具有稀疏性。本书探讨了压缩感知在音频信号采集、去噪、语音增强、音乐信息检索等方面的应用，为低复杂度音频处理提供了新的思路。 传感器网络数据融合： 在大规模分布式传感器网络中，收集海量数据并进行处理的成本高昂。本书探讨了如何利用压缩感知技术，实现分布式数据采集和低复杂度的数据融合，从而构建更高效、更节能的传感器网络。 模式识别与机器学习： 稀疏表示是许多机器学习算法的基础。本书探讨了压缩感知如何与模式识别和机器学习相结合，例如通过稀疏特征提取，提高分类和识别的准确性，同时降低模型的复杂度。 数据压缩与存储： 压缩感知理论本身就蕴含着强大的数据压缩能力。本书探讨了其在数据存储和传输中的应用，如何在保持信息完整性的前提下，实现更高的压缩比。 挑战与展望，指引未来方向 尽管压缩感知技术带来了巨大的机遇，但在实际应用中也面临着诸多挑战。本书并未回避这些挑战，而是进行了深入的探讨，并对未来的发展方向提出了前瞻性的展望。 重构算法的效率与鲁棒性： 随着信号维度的增加，重构算法的计算复杂度会急剧上升，实时性成为一个关键问题。本书讨论了如何设计更高效、收敛速度更快的重构算法，以及如何提高算法在噪声和不确定性环境下的鲁棒性。 测量矩阵的设计与优化： 测量矩阵的设计直接影响着重构的精度和效率。如何根据具体的信号特性和应用场景，设计出最优的测量矩阵，是亟待解决的问题。 硬件实现的可行性： 压缩感知理论在采样端采用欠定采样，对硬件设计提出了新的要求。如何实现低功耗、低成本、高精度的欠定采样硬件，是技术落地的重要瓶颈。 理论与实际的差距： 现有理论多基于理想化条件，而在实际应用中，信号的稀疏性可能并非完美，测量噪声也无法避免。如何弥合理论与实际之间的差距，是未来研究的重要方向。 与其他技术的融合： 压缩感知并非孤立的技术，与其他新兴技术（如深度学习、人工智能、5G/6G通信）的融合，将催生出更强大的应用。本书探讨了压缩感知与深度学习在信号重构、特征提取等方面的协同作用，以及其在未来通信和感知系统中的潜力。 新兴应用领域的探索： 除了通信和信号处理，压缩感知在其他领域（如雷达、遥感、生物医学工程、天文学等）也展现出巨大的应用潜力。本书鼓励读者积极探索新的应用场景，推动该理论的更广泛应用。 结语 《压缩感知：通信与信号处理领域中的机遇与挑战》学术沙龙文集（第五十四辑）是一份凝聚智慧的学术结晶，它不仅梳理了压缩感知理论的最新进展，更深刻剖析了其在通信与信号处理领域所带来的革命性机遇，同时也直面了其中的严峻挑战。本书适合所有致力于在信息科学前沿探索的科研人员、工程技术人员，以及希望深入了解颠覆性技术如何重塑我们世界的读者。通过对本书的研读，相信读者将能够更清晰地认识压缩感知的价值，激发创新灵感，为推动相关领域的理论研究和技术进步贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在通信领域摸爬滚打多年的工程师，我一直对信息压缩和高效传输的课题保持着浓厚的兴趣。当我在书店的角落里瞥见《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》时，心中不禁涌起一股强烈的探究欲。这本书并非我常翻阅的那种技术手册，它更像是一扇通往前沿研究的大门，让我得以窥见那些正在改变我们认知和实践的学术思想。虽然我尚未深入阅读其详尽内容，但仅从书名和它所隶属的“新观点新学说学术沙龙”这个平台，便足以想象其中蕴含的深刻见解和突破性进展。我期待它能为我提供一个宏观的视角，帮助我理解压缩感知这一概念如何在通信和信号处理领域激发出新的活力，又会面临哪些尚未解决的挑战。或许，它会为我正在进行的一些技术难题提供全新的思路，或者激发我尝试新的研究方向。这种对未知的期待，本身就是阅读的最大动力之一。

评分☆☆☆☆☆

近期，我一直在关注大数据处理和信息安全领域的发展动态。在一次行业交流会上，有专家提到了“压缩感知”在数据采集和存储方面的潜在优势，这引起了我的极大兴趣。于是，我开始留意相关书籍，《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》这本书的标题立刻吸引了我。我希望能在这本书中找到对压缩感知原理的清晰阐述，特别是它如何利用信号的稀疏性来实现远超传统方法的采样效率。我设想，如果能将这些原理应用于海量数据的初步采集阶段，是否能极大地降低存储成本和提高处理速度？另外，我也关注它在通信安全方面的应用，比如是否能通过压缩感知技术，在保证信息传输效率的同时，增加信息被窃听的难度。这本书的“机遇与挑战”部分，相信会为我思考这些问题提供宝贵的参考。

评分☆☆☆☆☆

我是一名业余的电子爱好者，虽然我的专业背景并非通信或信号处理，但我对科技前沿总是充满了好奇。最近，我经常在一些科技论坛上看到关于“压缩感知”的讨论，它似乎是一种能够让采样过程变得“聪明”的技术。当我看到《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》这本书时，我希望它能用一种相对易于理解的方式，为我揭示压缩感知的神秘面纱。我不需要深入到复杂的数学推导，但希望能明白它为什么能在不完全采样的情况下重建信号，以及这种能力在实际生活中能带来哪些好处。例如，它是否能让我们的手机在拍照时更快地捕捉画面，或者让医疗成像设备获得更清晰的图像，同时减少对患者的辐射？这本书关于“机遇与挑战”的讨论，也让我期待了解这项技术在未来可能出现的各种应用场景，以及它在推广过程中可能会遇到的一些实际问题。

评分☆☆☆☆☆

最近，我一直对人工智能在信号分析和数据压缩方面的潜力感到好奇。在网络上浏览时，偶然看到了《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》这本书的书讯。虽然我对“压缩感知”这个术语并非完全陌生，但总感觉其背后蕴含着更为精妙的数学原理和更广阔的应用前景。我希望这本书能够深入浅出地解析压缩感知的核心思想，尤其是它如何摆脱传统奈奎斯特采样定理的束缚，实现更高效率的数据采集和处理。我想了解它在通信系统中的具体应用，例如如何减少数据传输量、提高传输速率，以及在图像、音频等信号处理领域又能带来哪些革命性的变化。同时，我也对书中提及的“机遇与挑战”部分充满期待，渴望知道当前压缩感知技术面临的瓶颈是什么，以及未来有哪些值得探索的研究方向，这些信息对于我把握行业发展趋势至关重要。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对理论研究怀有强烈热情的研究生，最近正在攻读信号处理方向的博士学位。在导师的推荐下，我了解到《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》这本书。《压缩感知》这个概念虽然在学术界早已不是新鲜事物，但其背后的数学理论和实际应用依然是值得深入挖掘的宝藏。我尤其关注的是书中对“机遇与挑战”的探讨，这正是我在撰写论文时需要重点考虑的方面。我希望通过阅读这本书，能够更清晰地认识到压缩感知在现代通信系统，如5G、6G甚至更未来的网络架构中，能够扮演怎样的角色。同时，我也想了解在现实世界的复杂环境下，压缩感知技术在鲁棒性、计算复杂度以及与现有系统的兼容性等方面，还存在哪些亟待解决的难题。我相信这本书能够为我未来的研究提供坚实的理论基础和创新的灵感。