压缩感知浅析

数据压缩技术无处不在，信号之所以能够被压缩是因为信号本身具有很大的冗余性。压缩感知顾名思义，就是在感知／采样的过程中，自动剔除数据的冗余性，直接获取压缩版本的数据，不仅节省数据采集过程的成本，还能节省......

压缩感知雷达成像

雷达成像技术自提出以来发展至今，其主要的理论基础仍然是匹配滤波。匹配滤波方法的局限是必须根据Shannon-Nyquist采样定理对信号进行采样并且成像分辨率受限于系统带宽。本书将从更一般的数学角度来理解雷...

压缩感知理论及其在无线网络中的应用

Compressive Sensing for Wireless Networks是世界上第一本关于压缩感知这一革命性理论的专著。该书从统一的框架出发，从工程和应用的角度全面阐述了如何将最新的压缩感知理论有效的与信号处理、最优化、信...

压缩感知理论在异常检测中的应用研究

压缩感知作为一种新的采样理论，根据信号的稀疏特性，利用远低于Nyquist采样率来获取信号的离散样本，并能够通过非线性的重构算法无失真地恢复出原信号。压缩感知理论的出现，引起了学术界的极大兴趣，同时工业领域...

小波与稀疏逼近理论

稀疏线性方程组的高效求解与并行计算

基于稀疏表达的火焰与烟雾探测方法研究

信号与图像的稀疏分解及初步应用

本书主要介绍了信号空间理论基础、信号与图像的稀疏分解算法、以及稀疏分解算法在信号处理及图像压缩编码方面的应用。

信号稀疏化与应用

本书系统地介绍了信号稀疏化理论及其应用。全书分两部分，第一部分介绍信号稀疏化理论、处理效果评价方法及其数学基础，帮助读者理解并掌握信号稀疏化的理论本质与特点；第二部分介绍信号稀疏化方法在检索和重构...

稀疏表示基础理论与典型应用

稀疏表示是图形图像处理领域的热门课题，具有重大研究价值。本书的目的在于结合自身的研究成果深入介绍稀疏表示理论。全书分为三部分：第一部分为稀疏表示的数学原理；第二部分为稀疏表示优化问题的算法设计；第三...