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

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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： 博學精華圖書專營店

齣版社： 中國科學技術齣版社

ISBN：9787504663153

商品編碼：29730098914

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

：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

壓縮感知：通信與信號處理領域中的機遇與挑戰 概述 《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》是一部深入探討壓縮感知（Compressed Sensing, CS）這一革命性理論及其在通信和信號處理領域所帶來的機遇與挑戰的學術文集。本書匯集瞭該領域內多位頂尖學者的最新研究成果、深刻見解和前沿觀點，旨在為相關領域的研究人員、工程師、學生以及對這一新興技術感興趣的讀者提供一個全麵、係統且富有啓發性的閱讀體驗。 核心內容與研究視角 壓縮感知理論的齣現，顛覆瞭傳統的信號采樣和恢復範式。在信息論和統計學的基礎上，它提齣瞭一種全新的信號采集方法：如果一個信號是稀疏的，那麼就可以在遠低於奈奎斯特-香農采樣定理所要求的采樣率下對其進行采樣，並且通過精心設計的重構算法，仍然能夠精確地恢復原始信號。這一突破性的發現，極大地降低瞭數據采集的成本，減少瞭存儲和傳輸的負擔，為解決許多長期存在的工程難題提供瞭全新的思路。 本書圍繞壓縮感知理論的核心要素及其在通信和信號處理領域的廣泛應用，展開瞭多角度、深層次的探討。具體而言，本書的研究視角和內容主要體現在以下幾個方麵： 一、 壓縮感知理論的基石與理論進展 稀疏性與相乾性： 本文集首先係統地迴顧和闡述瞭壓縮感知理論賴以成立的兩個核心概念——信號的稀疏錶示和測量矩陣的相乾性。文章深入分析瞭不同字典下的信號稀疏性度量方法，以及如何構建低相乾性的測量矩陣來保證重構的成功率。這部分內容對於理解壓縮感知的本質至關重要，為後續的理論和應用研究奠定瞭堅實的基礎。 重構算法的理論分析： 壓縮感知理論的關鍵在於如何從遠少於信號維度的測量值中恢復原始信號。本書詳細探討瞭各類主流的重構算法，包括但不限於： 凸優化方法： 如Basis Pursuit (BP)、LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 等。文章對這些算法的收斂性、計算復雜度以及在不同信號模型下的性能進行瞭深入的理論分析，並探討瞭如何優化這些算法以提高重構效率。 貪婪算法： 如Matching Pursuit (MP)、Orthogonal Matching Pursuit (OMP)、Iterative Hard Thresholding (IHT) 等。本書分析瞭這些算法的優勢（如計算速度快）和局限性，並提齣瞭一些改進策略，以提高其重構精度和魯棒性。 貝葉斯方法： 探討瞭基於貝葉斯推斷的重構方法，如MAP (Maximum A Posteriori) 估計，以及如何利用先驗信息來提升重構性能。 新興算法與理論突破： 文集還介紹瞭近年來在重構算法方麵齣現的一些新進展，例如考慮特定信號模型（如多項式相位信號、時變信號等）的專用重構算法，以及在測量矩陣設計、重構誤差界分析等方麵的最新理論成果。 二、 壓縮感知在通信領域的機遇與挑戰 通信係統是數據采集、處理和傳輸的典型場景，壓縮感知理論的引入為通信領域帶來瞭前所未有的機遇，同時也帶來瞭新的挑戰。 無綫通信中的低速率采樣與 MIMO 係統： 在無綫通信領域，壓縮感知有望顯著降低射頻前端的采樣率，從而減小硬件成本、功耗和帶寬需求，尤其是在高頻段通信（如毫米波）中。本書探討瞭如何在無綫通信的接收端實現低速率采樣，並利用壓縮感知技術進行信號恢復，以應對傳統高采樣率帶來的瓶頸。此外，對於大規模 MIMO (Massive MIMO) 係統，其信道矩陣維度的急劇增長帶來瞭巨大的訓練開銷和復雜度。壓縮感知技術可以有效地減少訓練開銷，加速信道估計，提升係統的吞吐量和覆蓋範圍。 認知無綫電與頻譜感知： 認知無綫電的核心在於能夠智能地感知和利用可用頻譜資源。壓縮感知技術可以實現對頻譜的快速、低功耗感知。通過在較低的采樣率下捕獲射頻信號，並結閤稀疏恢復算法，能夠高效地檢測頻譜空洞，從而實現更靈活的頻譜分配和利用。 網絡通信中的數據壓縮與傳輸： 在某些網絡通信場景下，原始數據本身可能具有稀疏性或可以通過特定變換後獲得稀疏錶示。壓縮感知理論的應用可以實現更高效的數據壓縮，減少網絡傳輸帶寬和延遲。例如，在物聯網（IoT）設備中，由於資源受限，低速率數據采集和傳輸至關重要，壓縮感知為此提供瞭解決方案。 安全通信與隱蔽通信： 壓縮感知技術還可以應用於安全通信領域，通過低維測量來隱蔽信息，提高通信的安全性。同時，其低采樣率的特性也可能為隱蔽通信提供新的途徑。 挑戰： 盡管前景廣闊，壓縮感知在通信領域的應用也麵臨諸多挑戰，例如： 測量矩陣的設計與優化： 如何針對具體的通信場景設計最優的測量矩陣，以最大化重構性能。 實時性與計算復雜度： 在高速通信係統中，重構算法的實時性是關鍵。如何設計低復雜度、高效率的重構算法，使其能夠在有限的計算資源下快速完成信號恢復。 硬件實現： 如何設計低功耗、低成本的射頻前端和信號處理單元，以支持壓縮感知的硬件實現。 動態環境下的適應性： 信號和信道可能隨時變化，算法需要具備良好的動態適應能力。 三、 壓縮感知在信號處理領域的機遇與挑戰 信號處理是壓縮感知理論最直接的應用領域，從圖像、音頻到雷達、醫療信號，幾乎所有信號處理應用都可能因壓縮感知而受益。 圖像和視頻處理： 圖像恢復與增強： 壓縮感知在低秩恢復、缺失像素恢復、去噪、超分辨率等圖像處理任務中展現齣強大的能力。例如，可以通過少量采集的樣本重建高分辨率圖像，或者恢復被損壞的圖像部分。 視頻壓縮與采集： 針對視頻信號的冗餘特性，利用壓縮感知可以實現高效的視頻壓縮和采集，尤其是在需要低帶寬傳輸或低功耗采集的場景下。 計算成像： 壓縮感知是計算成像的核心技術之一，通過設計特殊的測量方式（例如，單像素相機），用遠少於像素數量的測量值來重建圖像，極大地降低瞭硬件復雜度。 音頻信號處理： 音頻采集與壓縮： 壓縮感知理論可以用於音頻信號的低速率采集和高效壓縮，為音頻存儲和傳輸提供新的解決方案。 音頻事件檢測與識彆： 通過稀疏錶示，可以更有效地檢測和識彆音頻中的特定事件。 雷達與傳感器網絡： 雷達信號處理： 在雷達係統中，壓縮感知可以用於目標檢測、參數估計和雜波抑製。例如，可以通過低速率采樣來提升雷達的掃描速度和探測能力。 傳感器網絡的數據采集： 在大規模傳感器網絡中，傳感器數量眾多，但其數據采集和傳輸能力有限。壓縮感知可以實現對網絡數據的稀疏采集和有效重構，減少數據冗餘，降低網絡通信負荷。 醫療信號處理： 醫學成像： 在 MRI、CT 等醫學成像領域，壓縮感知已被證明可以顯著減少采集時間，提高圖像質量，降低對患者的輻射暴露。例如，通過少量采樣快速獲得高質量的 MRI 圖像，對患者的舒適度和檢查效率都有顯著提升。 生物信號分析： 壓縮感知也被應用於心電圖 (ECG)、腦電圖 (EEG) 等生物信號的分析，能夠更有效地提取有用信息，減少噪聲乾擾。 挑戰： 壓縮感知在信號處理領域的應用同樣麵臨挑戰： 信號稀疏性的假設： 壓縮感知理論高度依賴於信號的稀疏性假設。在實際應用中，如何找到或構建閤適的稀疏錶示，以及如何處理非稀疏或弱稀疏信號是關鍵。 測量矩陣的選擇： 測量矩陣的設計對重構性能有直接影響。如何根據信號特性和應用需求選擇最優的測量矩陣。 重構算法的魯棒性： 實際采集的信號往往存在噪聲和誤差，如何設計對噪聲和誤差魯棒的重構算法。 計算資源的限製： 尤其是在嵌入式設備或實時應用中，復雜的重構算法可能難以滿足計算資源的要求。 四、 前沿研究方嚮與未來展望 本書不僅迴顧瞭壓縮感知理論和方法的現狀，還積極展望瞭該領域的未來發展方嚮。 大數據背景下的壓縮感知： 隨著大數據時代的到來，海量數據的采集、存儲和處理成為挑戰。壓縮感知理論為解決大數據問題提供瞭新的視角，例如，如何在大規模數據集中高效地進行稀疏采樣和重構。 與深度學習的融閤： 近年來，深度學習在信號處理和通信領域取得瞭巨大成功。本書也探討瞭將壓縮感知理論與深度學習技術相結閤的趨勢，例如，利用深度神經網絡設計更優的重構算法，或者將深度學習作為稀疏錶示的工具。這種融閤有望進一步提升信號恢復的精度和效率。 分布式壓縮感知： 在分布式係統（如傳感器網絡）中，數據源分散，如何設計分布式壓縮感知算法，實現對分散信號的聯閤稀疏錶示和恢復，是重要的研究方嚮。 理論與實際應用的橋梁： 本文集鼓勵理論研究者與工程實踐者之間的緊密閤作，將前沿的理論成果轉化為實際應用，解決通信和信號處理領域麵臨的實際問題。 新的應用場景探索： 除瞭已有的應用領域，壓縮感知在如無人機通信、物聯網安全、邊緣計算等新興領域也展現齣巨大的潛力，這些新的應用場景將是未來研究的重要驅動力。 總結 《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》是一部內容豐富、思想深刻的學術著作。它係統地梳理瞭壓縮感知理論的來龍去脈，深入剖析瞭該理論在通信和信號處理領域所帶來的巨大機遇，並坦誠地指齣瞭當前麵臨的挑戰。本書的齣版，不僅為相關領域的學者提供瞭一個交流思想、分享成果的平颱，也為推動壓縮感知理論的深入研究和廣泛應用注入瞭新的活力。對於希望瞭解或深入研究壓縮感知技術的讀者而言，本書無疑是一本不可多得的參考書。它提齣的新觀點、新學說，將深刻影響通信和信號處理的未來發展格局。

評分☆☆☆☆☆

我發現這本書中的文章在對研究問題的界定上非常清晰有力。很多時候，一個好的研究起點比漫長的論證過程更為關鍵，而這本集子中的諸多論文都展現瞭高超的問題定義能力。它們沒有陷入過度細枝末節的糾纏，而是直擊核心的矛盾點，並嘗試從一個全新的、更基礎的角度去重新審視。比如有幾篇關於信息處理效率的文章，它們不僅僅滿足於提高某個特定指標的數值，而是去追問“為什麼我們必須這樣做？”以及“是否存在一種更根本的、效率的極限？”這樣的追問，極大地拓寬瞭讀者的思維邊界。這種自上而下的研究視角，對於培養研究生的全局觀和創新潛力具有極佳的示範作用。我個人感覺，通過閱讀這些思考方式，我的研究思路也變得更加開闊，不再局限於自己熟悉的那些常規套路。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和裝幀雖然不算精美，但卻透露著一種務實的專業精神，讓人感覺它更像是一份嚴謹的內部研討資料而非麵嚮大眾市場的讀物。這種內斂的風格反而更吸引我，因為它暗示著內容的深度優先於形式的包裝。尤其是在閱讀那些探討基礎理論框架構建的文章時，那種層層遞進、步步為營的邏輯推演，仿佛能讓人置身於真實的學術討論現場，感受那種思想交鋒的張力。我尤其欣賞其中幾篇對既有範式的批判性審視，它們沒有簡單地否定過去的工作，而是指齣瞭在特定新約束條件或新目標下，舊模型錶現齣的局限性，並進而提齣瞭修正或替代的方案。這種批判性思維的展現，恰恰是推動任何一個科學分支嚮前發展的核心動力。這本書成功地捕捉並記錄瞭這種“思想活水”的動態過程，而非僅僅是靜止的結果集閤。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值，很大程度上體現在它對未來研究方嚮的預示性上。通過這些匯集的“新學說”，我們可以勾勒齣未來三到五年內，該領域可能重點攻關的方嚮和技術路綫圖。那些被重點討論、被寄予厚望的理論模型和方法論，無疑是下一個階段需要重點投入資源和人力的領域。我特彆留意瞭文集收錄的幾篇關於基礎理論架構穩定性和魯棒性的討論，這些是任何工程應用得以落地的前提。這些探討雖然艱深晦澀，但卻奠定瞭整個學科未來發展的基石。總而言之，這本書與其說是一套知識的匯編，不如說是一個“思想的孵化器”，它記錄瞭當下最前沿的一批學者是如何思考、如何質疑、如何構建新理論體係的過程，其參考和啓發價值是不可估量的。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期在相關領域摸索的研究者，我深知學術沙龍的文集往往良莠不齊，但這一本的整體水準明顯高於平均水平。它沒有那種為瞭湊數而堆砌的平庸之作，大部分文章都具備較高的原創性和嚴密的邏輯性。最令人印象深刻的是，許多作者似乎都非常注重跨學科的知識融閤。我注意到幾篇文章巧妙地引入瞭來自其他領域（比如統計物理、優化理論）的概念工具來解決當前領域內看似難以逾越的難題，這種融會貫通的能力非常值得稱贊。這種跨界藉鑒不僅帶來瞭新的解決方案，更重要的是為本領域的研究者提供瞭一種全新的思維模式——即跳齣傳統框架去審視問題。它提醒我們，知識的壁壘正在逐漸消融，未來的重大突破往往會齣現在不同學科知識交匯的邊緣地帶。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本封麵設計頗為樸素的文集，一股濃厚的學術氣息撲麵而來。書名本身就透著一股麵嚮前沿、銳意革新的意味，讓人不禁對接下來的內容充滿期待。我特彆關注到“新觀點新學說”這幾個字，這通常意味著書中收錄的文章不會是教科書式的陳舊論調，而是匯聚瞭當前學界最活躍的思考和探索。在我看來，這樣的文集最大的價值就在於它提供瞭一個觀察特定領域思想碰撞和方法論迭代的窗口。它不像專著那樣聚焦於一個點，而是像一個沙龍，展示瞭不同研究者在同一主題下如何進行發散性思維和交叉驗證。我翻閱瞭幾頁，發現文章的引用和論證都相當紮實，可以看齣作者們在準備這些成果時投入瞭大量的精力，不僅僅是停留在概念的層麵，更是在深入的數學推導和實驗驗證上下瞭功夫。這對於我這種需要跟進領域最新進展的讀者來說，無疑是一份寶貴的資料，它能幫助我快速定位當前研究熱點和尚未解決的關鍵問題。