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：29730005459

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

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

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 引言 在信息爆炸的时代，我们面临着海量数据的获取、存储、传输和处理的严峻挑战。传统采样理论，如奈奎斯特定理，虽然奠定了信号处理的基石，但在处理高维、海量信号时，其对采样率的要求往往高得令人望而却步。这种采样瓶颈不仅增加了硬件成本，也极大地限制了数据处理的效率。正是在这样的背景下，压缩感知（Compressed Sensing, CS）理论应运而生，它以一种革命性的方式，深刻地颠覆了我们对信号采集的认知。 压缩感知理论的核心思想在于，对于一个能够用较少观测值稀疏表示的信号，我们可以通过远低于奈奎斯特定理要求的采样率来精确地恢复其原始信号。这一突破性的进展，使得我们能够以一种前所未有的高效方式采集和处理数据，为通信和信号处理领域带来了巨大的机遇，同时也伴随着一系列新的挑战。 本《新观点新学说学术沙龙文集54》汇集了在压缩感知领域具有深远影响的学术研究成果，聚焦于该理论在通信和信号处理领域的最新进展、关键技术以及面临的挑战。本书不仅深入探讨了压缩感知理论的数学基础和核心算法，更着眼于其在实际应用中的潜力和发展前景，旨在为相关领域的科研人员、工程师和学生提供一份全面而深入的学术参考。 第一部分：压缩感知理论基础与核心算法 本部分旨在为读者建立对压缩感知理论坚实的理论认识。我们将从其最根本的数学原理出发，层层递进，深入解析其核心概念和关键技术。 稀疏性及其度量： 任何信号的压缩感知采集都建立在其稀疏表示的基础上。本部分将详细阐述“稀疏性”的概念，并介绍多种度量信号稀疏性的指标，例如L0范数、L1范数等。我们将探讨如何通过选择合适的变换域（如傅里叶变换、小波变换、字典学习等）来获得信号的稀疏表示，这是实现高效压缩感知的关键前提。不同变换域在处理不同类型信号时的优劣势也将进行深入分析，为实际应用提供指导。 测量矩阵的设计与性质： 测量矩阵在压缩感知中扮演着至关重要的角色。它决定了信号的低维线性观测。本部分将详细介绍构成测量矩阵的常见模型，包括随机高斯矩阵、随机伯努利矩阵、部分傅里叶矩阵等。我们将深入探讨测量矩阵的关键性质，如 Restricted Isometry Property (RIP) 和 Spark，以及它们与信号恢复稳定性的关系。RIP条件是保证信号能够从欠定系统中精确恢复的理论依据，我们将对其进行详尽的数学推导和理论阐述。此外，还将讨论如何在实际应用中构建满足RIP条件的测量矩阵，以及其计算复杂度和可实现性。 重构算法： 从稀疏观测值中恢复原始信号是压缩感知的核心难题。本部分将系统介绍主要的重构算法，并对其原理、优缺点及适用场景进行详细对比分析。 凸优化方法： 基于L1范数最小化的凸优化算法是理论上最完善的重构方法之一。我们将重点介绍 Basis Pursuit (BP) 和 LASSO 等经典算法，阐述其求解过程，并分析其计算复杂度。对于大规模信号，全精度凸优化求解可能面临计算瓶颈，因此本部分还将介绍一些近似凸优化方法。 贪婪算法： 贪婪算法以其计算效率高、实现简单的特点，在实际应用中得到了广泛的关注。我们将详细讲解 Matching Pursuit (MP) 及其改进算法，如 Orthogonal Matching Pursuit (OMP) 和 CoSaMP。通过实例演示，读者将能清晰地理解这些算法如何迭代地逼近稀疏信号。 贝叶斯方法： 贝叶斯框架下的重构方法能够有效地引入先验信息，从而提高重构的精度和鲁棒性。我们将介绍一些基于贝叶斯理论的重构算法，例如 Expectation Propagation (EP) 和 Variational Bayesian (VB) 方法，并分析其在处理噪声和不确定性方面的优势。 机器学习与深度学习在重构中的应用： 近年来，机器学习和深度学习技术在压缩感知重构中展现出巨大的潜力。本部分将探讨如何利用神经网络模型来学习测量过程或直接进行信号重构，例如基于深度神经网络的迭代重构器（如 LISTA 及其变体）以及端到端的学习方法。我们将分析这些方法在提高重构速度和精度方面的优势，以及其潜在的挑战。 第二部分：压缩感知在通信领域的机遇与挑战 通信系统是压缩感知理论最早且最重要的应用领域之一。本部分将深入探讨压缩感知如何为通信系统带来革新，以及在实际部署中面临的挑战。 信道估计与恢复： 在无线通信系统中，准确的信道状态信息（CSI）对于系统的性能至关重要。传统信道估计通常需要发送大量导频信号，占用宝贵的带宽资源。压缩感知理论提供了一种新颖的解决方案。本部分将详细介绍如何利用压缩感知思想，通过设计特殊的导频序列和利用信道的稀疏性，以更少的导频实现精确的信道估计。我们将分析基于压缩感知的信道估计算法在降低导频开销、提高频谱效率方面的优势。 协同通信与多用户MIMO： 在多用户大规模 MIMO (MU-MIMO) 系统中，基站需要同时服务多个用户，而每个用户可能拥有独立的信道。传统的处理方式需要知道所有用户的信道信息。压缩感知可以有效地降低基站对大规模 MIMO 信道状态信息的获取需求。本部分将探讨如何利用压缩感知技术实现低开销的 MU-MIMO 信道估计，以及如何利用其稀疏性来降低用户终端的计算复杂度。 稀疏信号传输与接收： 许多通信信号本身就具有稀疏性，或者可以通过某种变换域稀疏表示。本部分将探讨如何在信号源端利用压缩感知原理进行信号编码，并在接收端进行高效的信号恢复。例如，在物联网通信中，许多传感器采集的数据是稀疏的，或者具有低秩特性，利用压缩感知可以显著降低传输带宽和能耗。 无线传感网络（WSN）中的应用： 无线传感网络通常面临着节点数量庞大、能量受限、数据冗余等问题。压缩感知在 WSN 中具有巨大的应用潜力，可以用于实现分布式压缩感知，即传感器节点在本地进行部分感知和压缩，然后再将少量信息传输到汇聚节点进行重构。本部分将深入探讨 WSN 中压缩感知的体系结构、关键技术（如分布式稀疏表示、分布式重构算法）以及能量效率优化。 通信系统中的挑战： 测量矩阵的随机性与硬件实现： 理论上，随机测量矩阵是实现压缩感知的关键，但如何在实际通信硬件中高效、精确地生成和应用这些随机测量矩阵是一个巨大的挑战。非理想的硬件特性，如量化误差、噪声等，都会影响重构的精度。 计算复杂度与实时性： 尽管压缩感知理论减少了采样率，但其重构算法往往伴随着较高的计算复杂度，尤其是在处理高维信号时。如何在移动通信等对实时性要求极高的场景下，设计高效且低功耗的重构算法是关键。 信道模型与稀疏性的选择： 实际通信信道的稀疏性并非总是已知或稳定的，如何准确建模信道并选择合适的稀疏表示域是影响压缩感知性能的重要因素。 安全性问题： 在某些通信场景下，数据的安全性至关重要。压缩感知在提供高效传输的同时，也可能带来新的安全隐患，例如加密与压缩感知结合的设计等。 第三部分：压缩感知在信号处理领域的机遇与挑战 信号处理领域是压缩感知理论的另一个重要阵地，其应用范围极其广泛。本部分将重点介绍压缩感知在各类信号处理任务中的应用，以及所面临的挑战。 图像与视频处理： 图像采集与重构： 压缩感知能够显著降低图像采集设备的采样率，从而减少存储空间和传输带宽。本部分将探讨基于压缩感知的相机设计，以及如何从稀疏采样中恢复高质量图像。 图像恢复与增强： 压缩感知技术也可用于修复低质量图像（如模糊、噪声、缺失像素等）。通过将图像表示为稀疏形式，并利用其结构性约束，可以有效地进行图像复原。 视频压缩与传输： 视频数据量庞大，压缩感知为视频的低比特率传输和存储提供了新的思路。本部分将探讨如何利用视频的时域和空域稀疏性，设计高效的视频压缩算法。 音频信号处理： 音频采集与采样： 压缩感知可以降低音频采集设备的采样率，在保留关键音频信息的同时，减少数据量。 音频去噪与信号增强： 类似图像处理，压缩感知也可用于音频信号的去噪和增强，例如从低质量录音中恢复清晰的声音。 医学成像： 医学成像（如 MRI, CT 等）是压缩感知最有前景的应用领域之一。 MRI 图像采集加速： MRI 扫描速度慢是限制其应用的一个主要因素。利用压缩感知理论，可以在 k 空间进行欠采样采集，从而显著缩短扫描时间，提高患者的舒适度，并减少运动伪影。本部分将详细介绍压缩感知在 MRI 中的具体实现方法、采集策略以及重构算法。 CT 图像重建： 压缩感知也为 CT 图像重建提供了新的方法，可以降低 X 射线辐射剂量，同时保持图像质量。 雷达与声纳信号处理： 目标检测与识别： 压缩感知能够以更少的测量值来检测和识别目标，从而提高雷达和声纳系统的效率和性能。 目标成像： 从稀疏的雷达或声纳回波中恢复目标图像，是压缩感知在这些领域的另一个重要应用。 其他信号处理应用： 谱估计： 在某些情况下，信号的频谱可能具有稀疏性，压缩感知可以用于从有限的观测数据中精确估计信号的频谱。 模式识别与机器学习： 压缩感知可以作为一种特征提取方法，提取信号的稀疏表示，然后用于分类或识别任务。 信号处理领域中的挑战： 稀疏字典的学习与优化： 许多信号处理任务依赖于找到最优的稀疏表示域（字典）。如何高效地学习或设计与特定信号类型匹配的字典是关键。 非线性测量与重构： 许多实际的信号处理系统中的测量过程是非线性的，如何将压缩感知理论扩展到非线性测量场景是一个重要的研究方向。 动态信号的实时处理： 对于变化的信号，例如视频或实时传感器数据，如何进行高效的动态压缩感知和实时重构是巨大挑战。 理论与实际的差距： 理论上，理想的压缩感知可以在极低的采样率下完美恢复信号。然而，实际测量中的噪声、量化误差以及非理想的稀疏性会引入重构误差，如何量化和控制这些误差是关键。 跨模态信号处理： 如何将压缩感知理论应用于处理来自不同传感器、具有不同模态的信号，并实现有效的融合与重构，是未来的重要研究方向。 结论与展望 《新观点新学说学术沙龙文集54》汇聚了压缩感知领域的前沿研究成果，系统地梳理了该理论在通信与信号处理两大核心领域的机遇与挑战。本书内容涵盖了从理论基础到具体应用，从经典算法到最新技术，力求为读者提供一个全面、深入且富有启发性的学术视角。 压缩感知理论的提出，不仅是采样理论的一次重大突破，更是开启了数据采集与处理的新范式。它正在深刻地改变着我们设计和构建信息系统的思路。未来，随着研究的不断深入和技术的持续发展，我们有理由相信，压缩感知将在更多领域展现其强大的生命力，并带来更多颠覆性的创新。 本书的出版，不仅是对当前压缩感知研究成果的总结，更是对未来研究方向的指引。我们期待本书能够激发更多学者和工程师的思考，推动压缩感知理论在通信与信号处理领域取得更大的突破，为信息科学与技术的发展注入新的活力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计确实很吸引人，那种深沉的蓝色调配上简洁的白色字体，透露出一种严谨而又充满探索精神的学术氛围。我本来是抱着学习前沿理论的期待来翻阅的，但很快就发现，它似乎更像是一部历史文献的汇编，而非我期待中那种对未来技术趋势的深度预测。书中的某些章节，虽然在梳理既有理论框架时显得梳理得颇为详尽，但对于那些尚未完全成熟、正处于爆发前夜的技术方向，笔墨却显得有些过于保守和谨慎。我希望看到更多大胆的假设、更多对现有范式的挑战，但遗憾的是，大部分内容似乎都在小心翼翼地论证“已知”的正确性。这种写作风格，虽然保证了内容的准确无误，却牺牲了那种能激发读者思考的火花。读完整本书，我感觉自己像是走过了一条铺设得非常平坦、但略显乏味的长廊，虽然安全到达了终点，却少了些许肾上腺素飙升的发现之旅的刺激感。如果能增加一些对“为什么不这样做”的探讨，或许会更有启发性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧质量和纸张手感简直是顶级水准，拿在手里沉甸甸的，确实有那种“大部头”著作的份量感。不过，当我真正沉浸到内容里时，那种期待中的思想碰撞感却迟迟没有出现。文字的堆砌感稍显严重，很多地方感觉像是将几篇独立的研究报告生硬地拼凑到了一起，段落之间的逻辑过渡显得有些突兀和生硬。我理解学术文集的多元性，但即便是多元，也应该有一个内在的统一脉络去引导读者。这里的论述更像是不同学者在各自的象牙塔里发出的声音，彼此之间缺乏有效的对话与交锋。尤其是在论述某些经典算法的优化时，作者们似乎都选择了最稳妥、最教科书式的描述，完全没有展现出他们在实际研究中可能遇到的那些“泥泞”和“怪圈”，读起来缺乏一种“真实战斗”的临场感。对于一个渴求看到一线研究者如何攻克难题的读者来说，这无疑是一种遗憾。

评分☆☆☆☆☆

这本书的开篇部分，在介绍研究背景时展现了扎实的功底，对领域内重要里程碑事件的回顾清晰有力，很容易让人进入状态。然而，随着阅读深入，尤其是在讨论具体方法论的章节，作者群似乎集体陷入了一种对数学公式的迷恋之中，大量的推导和引用占据了篇幅，使得核心思想反而被淹没在了繁复的符号海洋里。我个人更倾向于看到清晰的“思想提炼”后，再辅以必要的数学支撑，而不是相反的本末倒置。这种过度依赖复杂形式表达的倾向，无形中提高了非专业背景读者的阅读门槛，使得原本可能具有启发性的内容，被包裹在了一层厚厚的、令人望而生畏的“学术外衣”之下，最终感觉像是看了一场技术指标展示会，而不是一场思想的深度对话。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书的排版设计非常友好，字体大小和行间距都拿捏得恰到好处，这本应是个加分项。然而，在内容深度上，我感到有些力不从心。它似乎更偏向于对现有体系做一个宏观的、安全的梳理和概括，更像是一本优秀的“综述性教材”，而非“前沿探索集结号”。我尝试寻找一些关于未来计算资源限制下，如何进行颠覆性模型构建的讨论，但书中提供的解决方案大多停留在对现有方法的渐进式改进上。这种“安全第一”的写作策略，虽然确保了学术的严谨性，却让整本书读起来像是一部精心打磨的“历史教科书”，而不是一本展望“未来蓝图”的先锋指南。如果能有更多的篇幅来探讨那些尚未被主流接受、但极具潜力的“异端”想法，这本书的价值会大大提升。

评分☆☆☆☆☆

我本来非常期待这本书能够在新兴领域中提供一些突破性的视角，但读完之后，我发现它更像是一份详尽的“现状报告”，对问题界定的清晰程度远超对未来解决方案的想象力。章节间的衔接处理得略显粗糙，仿佛是多个不同研讨小组的会议纪要被强行合并，缺乏一位总编辑的统筹和润色。例如，相邻的两个章节在对同一技术概念的阐述上，居然出现了细微但关键的定义差异，这在严谨的学术出版物中是需要避免的。这让我不禁怀疑，在编辑和校对环节上，是否投入了足够的精力去确保全文的语意统一性和逻辑连贯性。对于寻求系统化、无缝连接知识体系的读者而言，这种零碎感会极大地削弱阅读的流畅度和知识吸收的效率。