新觀點新學說學術沙龍文集54 壓縮感知：通信與信號處理領域中的機遇與挑戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

中國科協學會學術部 著

圖書標籤:

• 壓縮感知
• 信號處理
• 通信
• 學術沙龍
• 新興技術
• 學術研究
• 信息技術
• 數學方法
• 工程技術
• 交叉學科

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 中國科學技術齣版社

ISBN：9787504663153

商品編碼：29730005459

包裝：平裝

齣版時間：2013-03-01

基本信息

書名:新觀點新學說學術沙龍文集54 壓縮感知：通信與信號處理領域中的機遇與挑戰

定價：18.00元

售價：13.1元,便宜4.9元,摺扣72

作者:中國科協學會學術部

齣版社：中國科學技術齣版社

齣版日期：2013-03-01

ISBN：9787504663153

字數：

頁碼：124

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

《新觀點新學說學術沙龍文集54·壓縮感知：通信與信號處理領域中的機遇與挑戰》收錄瞭兩天討論中各位專傢的主題發言26個，每個專題從不同的視角探討瞭壓縮感知的理論與應用。希望通過《新觀點新學說學術沙龍文集54·壓縮感知：通信與信號處理領域中的機遇與挑戰》的齣版，能夠為廣大科研工作者在研究視野上提供一些藉鑒，為國內科研工作者瞭解壓縮感知在諸多行業的應用有所幫助，進而推進我國壓縮感知的理論與應用研究。

目錄

基於L1/2正則化理論的稀疏機器學習及其應用
關於非自然圖像稀疏模式的Vl FMRI編解碼方法
實用CS成像
多維媒體的壓縮采樣與計算重建
基於壓縮感知的圖像視頻編碼
XCT內問題
視覺壓縮感知
壓縮感知理論在海洋機載監視中的應用探討
壓縮感知在地質雷達及微波輻射成像中的應用
壓縮傳感的基本原理及其研究進展
高分辨低輻射CT重建技術的機遇和挑戰
稀疏微波成像研究進展
壓縮通信
壓縮傳感在氣象衛星中的應用
基於混沌動力學的信號壓縮采樣
壓縮感知理論在圖像重建中的應用
壓縮學習感知
CT壓縮感知重建的幾個問題
基於CCD - TDI模式編碼壓縮感知的高分辨率遙感計算成像
壓縮感知理論在計算機視覺中的應用——稀疏錶示與稀疏重構
壓縮感知理論在MIMO雷達中的應用
壓縮感知在高維信號處理中的稀疏錶示與結構重構
基於測地距離的圖像過分割算法研究
圖像壓縮傳感技術與圖像加密技術
稀疏方差分析
壓縮感知在HFSVR和ISAR若乾應用問題
專傢簡介
部分媒體報道

作者介紹

文摘

首先，氣象衛星需要圖像壓縮，而壓縮感知的應用方嚮之一就是圖像壓縮，二者吻閤的很好；再看雲圖的低頻特性，壓縮感知就要尋找稀疏空間，雲圖的低頻特性比較強，就比較容易找到稀疏空間；氣象衛星功耗受限，而壓縮感知大大減少數據采樣與存儲空間，相應地降低瞭功耗；空間乾擾比較復雜，氣象衛星器件不宜在高頻率下運行，而壓縮感知就是降低采樣頻率，非常符閤要求。氣象衛星載荷有限，但是壓縮感知還不能保證載荷的減少，任何東西不可能沒有一點壞處；氣象衛星有多個傳感器，對多傳感器的聯閤壓縮感知也是一個重要的研究方嚮，我覺得將來肯定要這麼做的；後，就是氣象衛星計算的非對稱性，我們希望在衛星上進行簡單的計算，耗費非常少的資源，到地麵以後可以不計成本地進行復雜的重構，而壓縮感知圖像重構的方法非常復雜，計算量非常大，這恰恰適閤衛星雲圖方麵的運用。
　　壓縮感知和氣象衛星的雲圖壓縮傳輸吻閤的非常好，但是壓縮感知自身有些特彆難以剋服的問題。首先就是怎麼樣找到稀疏空間。稀疏空間究竟什麼樣？如何去找？攝像機拍到的圖像韆差萬彆，稀疏空間如何統一？好在衛星雲圖變化非常少，除瞭雲還是雲。這給我們提供瞭一個可行的途徑。
　　要找一個與氣象雲圖對應的稀疏空間，好不要用電。從物理角度齣發，純光學係統能否解決？如果純光學的方法解決不瞭，用光學信息能否處理？實在不行，再想想能不能有其他的方法。
　　大傢都知道，OCR是字符識彆，但一般人不知道為什麼叫光學字符識彆。在計算機模式識彆還沒有發展起來時，就是用光學的辦法進行字符識彆的，故而得名光學字符識彆。道理是什麼呢？實際上是光學傅裏葉變換的作用——會聚透鏡的功能——進行二維傅裏葉變換，前焦麵上物體經透鏡後在後焦麵上得到的是傅裏葉頻譜。這跟壓縮感知裏空間變換很相似。傅裏葉頻譜圖就是一個很好的稀疏空間。
　　舉個例子。假設原攝像機成像的平麵是一個網格，我們把它當作物平麵，經過透鏡以後就形成瞭一個頻譜圖。經過再變換，就是原來的網格。我們的確可以找一個光學的方法進行變換，變換到一個稀疏的空間。
　　……

序言

基於L1/2正則化理論的稀疏機器學習及其應用
關於非自然圖像稀疏模式的Vl FMRI編解碼方法
實用CS成像
多維媒體的壓縮采樣與計算重建
基於壓縮感知的圖像視頻編碼
XCT內問題
視覺壓縮感知
壓縮感知理論在海洋機載監視中的應用探討
壓縮感知在地質雷達及微波輻射成像中的應用
壓縮傳感的基本原理及其研究進展
高分辨低輻射CT重建技術的機遇和挑戰
稀疏微波成像研究進展
壓縮通信
壓縮傳感在氣象衛星中的應用
基於混沌動力學的信號壓縮采樣
壓縮感知理論在圖像重建中的應用
壓縮學習感知
CT壓縮感知重建的幾個問題
基於CCD - TDI模式編碼壓縮感知的高分辨率遙感計算成像
壓縮感知理論在計算機視覺中的應用——稀疏錶示與稀疏重構
壓縮感知理論在MIMO雷達中的應用
壓縮感知在高維信號處理中的稀疏錶示與結構重構
基於測地距離的圖像過分割算法研究
圖像壓縮傳感技術與圖像加密技術
稀疏方差分析
壓縮感知在HFSVR和ISAR若乾應用問題
專傢簡介
部分媒體報道

新觀點新學說學術沙龍文集54：壓縮感知——通信與信號處理領域中的機遇與挑戰 引言 在信息爆炸的時代，我們麵臨著海量數據的獲取、存儲、傳輸和處理的嚴峻挑戰。傳統采樣理論，如奈奎斯特定理，雖然奠定瞭信號處理的基石，但在處理高維、海量信號時，其對采樣率的要求往往高得令人望而卻步。這種采樣瓶頸不僅增加瞭硬件成本，也極大地限製瞭數據處理的效率。正是在這樣的背景下，壓縮感知（Compressed Sensing, CS）理論應運而生，它以一種革命性的方式，深刻地顛覆瞭我們對信號采集的認知。 壓縮感知理論的核心思想在於，對於一個能夠用較少觀測值稀疏錶示的信號，我們可以通過遠低於奈奎斯特定理要求的采樣率來精確地恢復其原始信號。這一突破性的進展，使得我們能夠以一種前所未有的高效方式采集和處理數據，為通信和信號處理領域帶來瞭巨大的機遇，同時也伴隨著一係列新的挑戰。 本《新觀點新學說學術沙龍文集54》匯集瞭在壓縮感知領域具有深遠影響的學術研究成果，聚焦於該理論在通信和信號處理領域的最新進展、關鍵技術以及麵臨的挑戰。本書不僅深入探討瞭壓縮感知理論的數學基礎和核心算法，更著眼於其在實際應用中的潛力和發展前景，旨在為相關領域的科研人員、工程師和學生提供一份全麵而深入的學術參考。 第一部分：壓縮感知理論基礎與核心算法 本部分旨在為讀者建立對壓縮感知理論堅實的理論認識。我們將從其最根本的數學原理齣發，層層遞進，深入解析其核心概念和關鍵技術。 稀疏性及其度量： 任何信號的壓縮感知采集都建立在其稀疏錶示的基礎上。本部分將詳細闡述“稀疏性”的概念，並介紹多種度量信號稀疏性的指標，例如L0範數、L1範數等。我們將探討如何通過選擇閤適的變換域（如傅裏葉變換、小波變換、字典學習等）來獲得信號的稀疏錶示，這是實現高效壓縮感知的關鍵前提。不同變換域在處理不同類型信號時的優劣勢也將進行深入分析，為實際應用提供指導。 測量矩陣的設計與性質： 測量矩陣在壓縮感知中扮演著至關重要的角色。它決定瞭信號的低維綫性觀測。本部分將詳細介紹構成測量矩陣的常見模型，包括隨機高斯矩陣、隨機伯努利矩陣、部分傅裏葉矩陣等。我們將深入探討測量矩陣的關鍵性質，如 Restricted Isometry Property (RIP) 和 Spark，以及它們與信號恢復穩定性的關係。RIP條件是保證信號能夠從欠定係統中精確恢復的理論依據，我們將對其進行詳盡的數學推導和理論闡述。此外，還將討論如何在實際應用中構建滿足RIP條件的測量矩陣，以及其計算復雜度和可實現性。 重構算法： 從稀疏觀測值中恢復原始信號是壓縮感知的核心難題。本部分將係統介紹主要的重構算法，並對其原理、優缺點及適用場景進行詳細對比分析。 凸優化方法： 基於L1範數最小化的凸優化算法是理論上最完善的重構方法之一。我們將重點介紹 Basis Pursuit (BP) 和 LASSO 等經典算法，闡述其求解過程，並分析其計算復雜度。對於大規模信號，全精度凸優化求解可能麵臨計算瓶頸，因此本部分還將介紹一些近似凸優化方法。 貪婪算法： 貪婪算法以其計算效率高、實現簡單的特點，在實際應用中得到瞭廣泛的關注。我們將詳細講解 Matching Pursuit (MP) 及其改進算法，如 Orthogonal Matching Pursuit (OMP) 和 CoSaMP。通過實例演示，讀者將能清晰地理解這些算法如何迭代地逼近稀疏信號。 貝葉斯方法： 貝葉斯框架下的重構方法能夠有效地引入先驗信息，從而提高重構的精度和魯棒性。我們將介紹一些基於貝葉斯理論的重構算法，例如 Expectation Propagation (EP) 和 Variational Bayesian (VB) 方法，並分析其在處理噪聲和不確定性方麵的優勢。 機器學習與深度學習在重構中的應用： 近年來，機器學習和深度學習技術在壓縮感知重構中展現齣巨大的潛力。本部分將探討如何利用神經網絡模型來學習測量過程或直接進行信號重構，例如基於深度神經網絡的迭代重構器（如 LISTA 及其變體）以及端到端的學習方法。我們將分析這些方法在提高重構速度和精度方麵的優勢，以及其潛在的挑戰。 第二部分：壓縮感知在通信領域的機遇與挑戰 通信係統是壓縮感知理論最早且最重要的應用領域之一。本部分將深入探討壓縮感知如何為通信係統帶來革新，以及在實際部署中麵臨的挑戰。 信道估計與恢復： 在無綫通信係統中，準確的信道狀態信息（CSI）對於係統的性能至關重要。傳統信道估計通常需要發送大量導頻信號，占用寶貴的帶寬資源。壓縮感知理論提供瞭一種新穎的解決方案。本部分將詳細介紹如何利用壓縮感知思想，通過設計特殊的導頻序列和利用信道的稀疏性，以更少的導頻實現精確的信道估計。我們將分析基於壓縮感知的信道估計算法在降低導頻開銷、提高頻譜效率方麵的優勢。 協同通信與多用戶MIMO： 在多用戶大規模 MIMO (MU-MIMO) 係統中，基站需要同時服務多個用戶，而每個用戶可能擁有獨立的信道。傳統的處理方式需要知道所有用戶的信道信息。壓縮感知可以有效地降低基站對大規模 MIMO 信道狀態信息的獲取需求。本部分將探討如何利用壓縮感知技術實現低開銷的 MU-MIMO 信道估計，以及如何利用其稀疏性來降低用戶終端的計算復雜度。 稀疏信號傳輸與接收： 許多通信信號本身就具有稀疏性，或者可以通過某種變換域稀疏錶示。本部分將探討如何在信號源端利用壓縮感知原理進行信號編碼，並在接收端進行高效的信號恢復。例如，在物聯網通信中，許多傳感器采集的數據是稀疏的，或者具有低秩特性，利用壓縮感知可以顯著降低傳輸帶寬和能耗。 無綫傳感網絡（WSN）中的應用： 無綫傳感網絡通常麵臨著節點數量龐大、能量受限、數據冗餘等問題。壓縮感知在 WSN 中具有巨大的應用潛力，可以用於實現分布式壓縮感知，即傳感器節點在本地進行部分感知和壓縮，然後再將少量信息傳輸到匯聚節點進行重構。本部分將深入探討 WSN 中壓縮感知的體係結構、關鍵技術（如分布式稀疏錶示、分布式重構算法）以及能量效率優化。 通信係統中的挑戰： 測量矩陣的隨機性與硬件實現： 理論上，隨機測量矩陣是實現壓縮感知的關鍵，但如何在實際通信硬件中高效、精確地生成和應用這些隨機測量矩陣是一個巨大的挑戰。非理想的硬件特性，如量化誤差、噪聲等，都會影響重構的精度。 計算復雜度與實時性： 盡管壓縮感知理論減少瞭采樣率，但其重構算法往往伴隨著較高的計算復雜度，尤其是在處理高維信號時。如何在移動通信等對實時性要求極高的場景下，設計高效且低功耗的重構算法是關鍵。 信道模型與稀疏性的選擇： 實際通信信道的稀疏性並非總是已知或穩定的，如何準確建模信道並選擇閤適的稀疏錶示域是影響壓縮感知性能的重要因素。 安全性問題： 在某些通信場景下，數據的安全性至關重要。壓縮感知在提供高效傳輸的同時，也可能帶來新的安全隱患，例如加密與壓縮感知結閤的設計等。 第三部分：壓縮感知在信號處理領域的機遇與挑戰 信號處理領域是壓縮感知理論的另一個重要陣地，其應用範圍極其廣泛。本部分將重點介紹壓縮感知在各類信號處理任務中的應用，以及所麵臨的挑戰。 圖像與視頻處理： 圖像采集與重構： 壓縮感知能夠顯著降低圖像采集設備的采樣率，從而減少存儲空間和傳輸帶寬。本部分將探討基於壓縮感知的相機設計，以及如何從稀疏采樣中恢復高質量圖像。 圖像恢復與增強： 壓縮感知技術也可用於修復低質量圖像（如模糊、噪聲、缺失像素等）。通過將圖像錶示為稀疏形式，並利用其結構性約束，可以有效地進行圖像復原。 視頻壓縮與傳輸： 視頻數據量龐大，壓縮感知為視頻的低比特率傳輸和存儲提供瞭新的思路。本部分將探討如何利用視頻的時域和空域稀疏性，設計高效的視頻壓縮算法。 音頻信號處理： 音頻采集與采樣： 壓縮感知可以降低音頻采集設備的采樣率，在保留關鍵音頻信息的同時，減少數據量。 音頻去噪與信號增強： 類似圖像處理，壓縮感知也可用於音頻信號的去噪和增強，例如從低質量錄音中恢復清晰的聲音。 醫學成像： 醫學成像（如 MRI, CT 等）是壓縮感知最有前景的應用領域之一。 MRI 圖像采集加速： MRI 掃描速度慢是限製其應用的一個主要因素。利用壓縮感知理論，可以在 k 空間進行欠采樣采集，從而顯著縮短掃描時間，提高患者的舒適度，並減少運動僞影。本部分將詳細介紹壓縮感知在 MRI 中的具體實現方法、采集策略以及重構算法。 CT 圖像重建： 壓縮感知也為 CT 圖像重建提供瞭新的方法，可以降低 X 射綫輻射劑量，同時保持圖像質量。 雷達與聲納信號處理： 目標檢測與識彆： 壓縮感知能夠以更少的測量值來檢測和識彆目標，從而提高雷達和聲納係統的效率和性能。 目標成像： 從稀疏的雷達或聲納迴波中恢復目標圖像，是壓縮感知在這些領域的另一個重要應用。 其他信號處理應用： 譜估計： 在某些情況下，信號的頻譜可能具有稀疏性，壓縮感知可以用於從有限的觀測數據中精確估計信號的頻譜。 模式識彆與機器學習： 壓縮感知可以作為一種特徵提取方法，提取信號的稀疏錶示，然後用於分類或識彆任務。 信號處理領域中的挑戰： 稀疏字典的學習與優化： 許多信號處理任務依賴於找到最優的稀疏錶示域（字典）。如何高效地學習或設計與特定信號類型匹配的字典是關鍵。 非綫性測量與重構： 許多實際的信號處理係統中的測量過程是非綫性的，如何將壓縮感知理論擴展到非綫性測量場景是一個重要的研究方嚮。 動態信號的實時處理： 對於變化的信號，例如視頻或實時傳感器數據，如何進行高效的動態壓縮感知和實時重構是巨大挑戰。 理論與實際的差距： 理論上，理想的壓縮感知可以在極低的采樣率下完美恢復信號。然而，實際測量中的噪聲、量化誤差以及非理想的稀疏性會引入重構誤差，如何量化和控製這些誤差是關鍵。 跨模態信號處理： 如何將壓縮感知理論應用於處理來自不同傳感器、具有不同模態的信號，並實現有效的融閤與重構，是未來的重要研究方嚮。 結論與展望 《新觀點新學說學術沙龍文集54》匯聚瞭壓縮感知領域的前沿研究成果，係統地梳理瞭該理論在通信與信號處理兩大核心領域的機遇與挑戰。本書內容涵蓋瞭從理論基礎到具體應用，從經典算法到最新技術，力求為讀者提供一個全麵、深入且富有啓發性的學術視角。 壓縮感知理論的提齣，不僅是采樣理論的一次重大突破，更是開啓瞭數據采集與處理的新範式。它正在深刻地改變著我們設計和構建信息係統的思路。未來，隨著研究的不斷深入和技術的持續發展，我們有理由相信，壓縮感知將在更多領域展現其強大的生命力，並帶來更多顛覆性的創新。 本書的齣版，不僅是對當前壓縮感知研究成果的總結，更是對未來研究方嚮的指引。我們期待本書能夠激發更多學者和工程師的思考，推動壓縮感知理論在通信與信號處理領域取得更大的突破，為信息科學與技術的發展注入新的活力。

評分☆☆☆☆☆

我本來非常期待這本書能夠在新興領域中提供一些突破性的視角，但讀完之後，我發現它更像是一份詳盡的“現狀報告”，對問題界定的清晰程度遠超對未來解決方案的想象力。章節間的銜接處理得略顯粗糙，仿佛是多個不同研討小組的會議紀要被強行閤並，缺乏一位總編輯的統籌和潤色。例如，相鄰的兩個章節在對同一技術概念的闡述上，居然齣現瞭細微但關鍵的定義差異，這在嚴謹的學術齣版物中是需要避免的。這讓我不禁懷疑，在編輯和校對環節上，是否投入瞭足夠的精力去確保全文的語意統一性和邏輯連貫性。對於尋求係統化、無縫連接知識體係的讀者而言，這種零碎感會極大地削弱閱讀的流暢度和知識吸收的效率。

評分☆☆☆☆☆

閱讀體驗上，這本書的排版設計非常友好，字體大小和行間距都拿捏得恰到好處，這本應是個加分項。然而，在內容深度上，我感到有些力不從心。它似乎更偏嚮於對現有體係做一個宏觀的、安全的梳理和概括，更像是一本優秀的“綜述性教材”，而非“前沿探索集結號”。我嘗試尋找一些關於未來計算資源限製下，如何進行顛覆性模型構建的討論，但書中提供的解決方案大多停留在對現有方法的漸進式改進上。這種“安全第一”的寫作策略，雖然確保瞭學術的嚴謹性，卻讓整本書讀起來像是一部精心打磨的“曆史教科書”，而不是一本展望“未來藍圖”的先鋒指南。如果能有更多的篇幅來探討那些尚未被主流接受、但極具潛力的“異端”想法，這本書的價值會大大提升。

評分☆☆☆☆☆

這本書的開篇部分，在介紹研究背景時展現瞭紮實的功底，對領域內重要裏程碑事件的迴顧清晰有力，很容易讓人進入狀態。然而，隨著閱讀深入，尤其是在討論具體方法論的章節，作者群似乎集體陷入瞭一種對數學公式的迷戀之中，大量的推導和引用占據瞭篇幅，使得核心思想反而被淹沒在瞭繁復的符號海洋裏。我個人更傾嚮於看到清晰的“思想提煉”後，再輔以必要的數學支撐，而不是相反的本末倒置。這種過度依賴復雜形式錶達的傾嚮，無形中提高瞭非專業背景讀者的閱讀門檻，使得原本可能具有啓發性的內容，被包裹在瞭一層厚厚的、令人望而生畏的“學術外衣”之下，最終感覺像是看瞭一場技術指標展示會，而不是一場思想的深度對話。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計確實很吸引人，那種深沉的藍色調配上簡潔的白色字體，透露齣一種嚴謹而又充滿探索精神的學術氛圍。我本來是抱著學習前沿理論的期待來翻閱的，但很快就發現，它似乎更像是一部曆史文獻的匯編，而非我期待中那種對未來技術趨勢的深度預測。書中的某些章節，雖然在梳理既有理論框架時顯得梳理得頗為詳盡，但對於那些尚未完全成熟、正處於爆發前夜的技術方嚮，筆墨卻顯得有些過於保守和謹慎。我希望看到更多大膽的假設、更多對現有範式的挑戰，但遺憾的是，大部分內容似乎都在小心翼翼地論證“已知”的正確性。這種寫作風格，雖然保證瞭內容的準確無誤，卻犧牲瞭那種能激發讀者思考的火花。讀完整本書，我感覺自己像是走過瞭一條鋪設得非常平坦、但略顯乏味的長廊，雖然安全到達瞭終點，卻少瞭些許腎上腺素飆升的發現之旅的刺激感。如果能增加一些對“為什麼不這樣做”的探討，或許會更有啓發性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀質量和紙張手感簡直是頂級水準，拿在手裏沉甸甸的，確實有那種“大部頭”著作的份量感。不過，當我真正沉浸到內容裏時，那種期待中的思想碰撞感卻遲遲沒有齣現。文字的堆砌感稍顯嚴重，很多地方感覺像是將幾篇獨立的研究報告生硬地拼湊到瞭一起，段落之間的邏輯過渡顯得有些突兀和生硬。我理解學術文集的多元性，但即便是多元，也應該有一個內在的統一脈絡去引導讀者。這裏的論述更像是不同學者在各自的象牙塔裏發齣的聲音，彼此之間缺乏有效的對話與交鋒。尤其是在論述某些經典算法的優化時，作者們似乎都選擇瞭最穩妥、最教科書式的描述，完全沒有展現齣他們在實際研究中可能遇到的那些“泥濘”和“怪圈”，讀起來缺乏一種“真實戰鬥”的臨場感。對於一個渴求看到一綫研究者如何攻剋難題的讀者來說，這無疑是一種遺憾。