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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店铺：炫丽之舞图书专营店

出版社：中国科学技术出版社

ISBN：9787504663153

商品编码：29831784339

包装：平装

出版时间：2013-03-01

具体描述

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

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。

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

《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》一、导言：时代之需，感知之变在信息爆炸的时代洪流中，数据量的激增对传统的采样、存储、传输和处理技术提出了前所未有的挑战。如何以更少的资源，更高效地获取和利用海量信息，成为通信与信号处理领域亟待解决的关键问题。正是在这样的时代背景下，压缩感知（Compressed Sensing, CS）理论应运而生，它以其颠覆性的思想，为我们描绘了一幅全新的数据采集与处理蓝图。《新观点新学说学术沙龙文集54》聚焦于这一前沿理论，深入探讨了压缩感知在通信与信号处理领域的巨大机遇与严峻挑战。本书并非对某一特定算法或技术的详尽罗列，而是从更宏观、更具前瞻性的视角，引领读者理解压缩感知的核心思想、理论基石、关键技术以及其在各个应用场景中的潜力和局限。它汇聚了学术界的智慧精华，旨在激发新的思考，催生新的研究方向，为该领域的发展注入新的活力。二、压缩感知的理论基石：稀疏性与可测性压缩感知的革命性在于它挑战了奈奎斯特-香农采样定理所建立的传统采样范式。传统方法认为，要准确还原一个信号，必须以高于其最高频率两倍的采样率进行采集。而压缩感知则指出，如果信号在某个变换域（如傅里叶域、小波域等）下具有稀疏性，那么就可以以远低于奈奎斯特率的采样频率，通过非自适应的测量过程，从采集到的少量观测值中精确地重构出原始信号。本书将深入剖析支撑这一理论的两大核心要素：稀疏性 (Sparsity): 信号在某个变换域下的非零系数极少，绝大多数系数为零或接近于零。这种稀疏性是压缩感知能够得以应用的前提。本书将探讨不同信号类型（如图像、音频、文本等）的稀疏表示方法，以及如何通过选择合适的变换域来激发信号的稀疏性。例如，对于自然图像，其在小波域下通常具有良好的稀疏性；而对于某些特定类型的信号，可能需要构造更具针对性的变换基。可测性 (Incoherence) / 约束等距性质 (Restricted Isometry Property, RIP): 测量矩阵与信号的稀疏表示基之间应具有“可测性”，即测量矩阵不能过度地“压缩”稀疏信号的非零系数。更精确地说，测量矩阵需要满足约束等距性质（RIP），这意味着测量矩阵在对稀疏信号进行线性变换时，能够保持信号的欧氏范数基本不变。本书将阐述RIP的重要性，并讨论如何设计满足RIP性质的测量矩阵（例如，高斯随机矩阵、伯努利随机矩阵等），以及如何在实际应用中评估和处理测量矩阵的性能。三、核心算法与技术：从观测到重构的桥梁压缩感知理论的实现离不开高效的观测策略和精确的信号重构算法。本书将重点探讨以下关键技术：测量矩阵的设计与选择: 如何设计合适的测量矩阵，以在保证信号可重构性的前提下，尽量减少测量值，降低采集成本。本书将介绍不同类型的测量矩阵及其优缺点，并探讨在特定应用场景下如何选择最优的测量矩阵。重构算法: 由于测量过程是欠定的（测量值数量少于信号的维度），从少量测量值重构原始信号是一个病态问题。本书将介绍当前主流的信号重构算法，包括：凸优化方法 (Convex Optimization Methods): 如基追踪 (Basis Pursuit, BP)、LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 等。这些方法将信号重构问题转化为求解一个凸优化问题，通过最小化L1范数等来求解稀疏解。本书将深入分析这些算法的原理、收敛性以及在实际应用中的性能表现。贪婪算法 (Greedy Algorithms): 如匹配追踪 (Matching Pursuit, MP)、正交匹配追踪 (Orthogonal Matching Pursuit, OMP)、迭代硬阈值 (Iterative Hard Thresholding, IHT) 等。这些算法通过迭代地选择与残差最相关的原子来逐步逼近信号。本书将阐述这些算法的迭代过程、计算复杂度以及在不同条件下的重构精度。贝叶斯方法 (Bayesian Methods): 利用信号的先验信息和测量模型，通过贝叶斯推断来估计信号。本书将介绍基于稀疏性的贝叶斯模型以及相关的推断算法。感知测量与传感器设计: 如何将压缩感知的理念融入到传感器设计中，实现“边感知边压缩”的功能，从而降低硬件成本和能耗。例如，在某些成像系统中，可以设计具有特定非均匀采样模式的传感器，以满足压缩感知的测量要求。四、广阔的应用前景：通信与信号处理领域的机遇压缩感知理论以其独特的优势，为通信与信号处理领域的众多应用场景带来了革命性的机遇：通信系统: 高效采样与传输: 在高带宽通信系统中，传统ADC（模数转换器）的采样率受限且功耗高。压缩感知可以允许在较低采样率下进行数据采集，大幅降低ADC的硬件要求和功耗，从而实现更高效的数据传输。无线通信: 在无线通信领域，信号容易受到衰落、干扰等影响。压缩感知可以用于鲁棒的信道估计、盲信号分离以及低复杂度的数据恢复。多输入多输出 (MIMO) 系统: 在MIMO系统中，信道矩阵的估计是关键。压缩感知可以大大减少信道探测所需的导频开销，提高频谱效率。物联网 (IoT) 与低功耗设备: 对于资源受限的物联网设备，压缩感知能够显著降低数据采集和传输的能耗，延长设备续航时间。信号处理: 图像与视频处理: 单像素相机 (Single-Pixel Camera): 利用单个像素探测器和空间光调制器，通过大量随机测量来重构高分辨率图像，克服了传统相机中CCD/CMOS传感器分辨率的限制。医学成像: 如MRI（磁共振成像）中的加速成像，在减少扫描时间、降低辐射剂量的同时，获得高质量的图像。视频压缩: 结合视频的时间稀疏性，实现更高效的视频编码。音频处理: 音频采集与压缩: 在声学测量或录音应用中，允许在低采样率下进行高保真音频采集。音频信号分离: 从混合信号中分离出独立的声源。雷达与声纳: 目标检测与成像: 提高雷达系统的分辨率和探测能力，同时降低硬件复杂度。宽带信号处理: 在雷达系统中，处理宽带信号需要高采样率，压缩感知可以有效缓解这一难题。数据科学与机器学习: 特征提取与降维: 压缩感知可以看作是一种高效的特征提取方法，用于处理高维数据。模型稀疏化: 在机器学习模型中引入稀疏性，提高模型的鲁棒性和泛化能力。其他领域: 如地质勘探、遥感、生物医学信号分析等，压缩感知都展现出巨大的应用潜力。五、面临的挑战与未来展望：前方的荆棘与坦途尽管压缩感知带来了巨大的机遇，但其在实际应用中仍面临诸多挑战，本书也将对此进行深入剖析：重构算法的计算复杂度: 许多高效的重构算法在计算上仍然非常耗时，尤其是在处理大规模数据时。如何设计更快速、更高效的重构算法，是当前研究的热点。非稀疏信号的处理: 压缩感知理论的理论基础是信号的稀疏性。然而，在实际应用中，并非所有信号都天然具有稀疏性，或者其稀疏性可能不那么显著。如何处理或增强非稀疏信号的稀疏性，是一个重要的研究方向。测量矩阵的设计与鲁棒性: 实际系统中的测量矩阵往往不是理想的随机矩阵，其性能会受到各种因素的影响。如何设计更鲁棒、更适合实际应用的测量矩阵，以及如何量化测量矩阵对重构精度的影响，是需要解决的问题。硬件实现与集成: 如何将压缩感知的理念有效地转化为实际的硬件设备，实现低功耗、低成本、高性能的感知测量硬件，是推动其广泛应用的关键。与其他技术的融合: 如何将压缩感知与其他前沿技术（如人工智能、深度学习、5G/6G通信等）相结合，发挥协同效应，是未来发展的重要趋势。例如，利用深度学习来设计更优的重构算法或学习信号的稀疏表示。理论的深化与拓展: 尽管压缩感知理论取得了显著进展，但仍有许多理论问题需要深入研究，如RIP条件的松弛、更精确的重构误差界分析、以及在非线性测量模型下的研究等。《新观点新学说学术沙龙文集54》正是站在这一前沿阵地上，汇聚了国内外在该领域深耕多年的专家学者的智慧。本书旨在为广大研究人员、工程师和学生提供一个全面、深入、具有启发性的视角，去理解压缩感知的核心价值，洞察其发展趋势，并共同探索解决当前挑战的创新路径。本书的价值在于其前瞻性和前沿性，它不仅仅是一份学术成果的汇编，更是对未来通信与信号处理发展方向的一次深刻预言与引领。通过对本书的深入研读，相信读者将能更深刻地理解压缩感知的力量，并从中获得启发，为推动该领域的理论创新与技术突破贡献自己的力量。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

《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》——仅仅是书名，就足以激发我内心深处对科技前沿的探求欲。我一直对那些能够颠覆传统认知的科学理论充满兴趣，而“压缩感知”无疑是近些年来信号处理领域最引人注目的突破之一。它以一种全新的视角，挑战了传统的奈奎斯特采样定理，提出在信号的稀疏性条件下，可以在远低于奈奎斯特率的采样点数下，恢复出原始信号。这听起来就像一种“魔术”，但背后一定是严谨的数学推导和精妙的算法设计。我迫切希望书中能够详细阐述压缩感知的核心理论，包括信号的稀疏表示、测量过程以及各种重构算法的原理和实现。我希望能够理解，为什么信号的稀疏性如此重要，以及如何通过设计合适的测量矩阵来有效地捕获这些稀疏信息。书中是否会提供清晰的数学公式和图解，帮助我理解这些抽象的概念？在通信领域，我特别期待看到压缩感知如何改变现有的通信架构。例如，它是否能够降低无线通信系统的硬件复杂度，减少功耗？或者在数据传输过程中，如何实现更高的信息密度和更低的误码率？书中提到的“机遇与挑战”也让我充满好奇。哪些应用领域是压缩感知最值得期待的？例如，在医学成像方面，能否实现更低剂量的X射线成像？在遥感领域，能否用更少的卫星资源获取更丰富的信息？而我们在实现这些美好愿景的过程中，又会遇到哪些实际的困难，例如算法的计算复杂度、重构的鲁棒性，以及如何在复杂的真实环境中保证性能？我期待这本书能够成为我深入了解压缩感知世界的引路人，让我既能欣赏到它的理论之美，也能认识到它在实践中面临的挑战。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，当我在书架上看到《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，我并没有立刻对它的内容产生直观的了解，毕竟“压缩感知”这个术语对我而言，尚属一个相对陌生的领域。然而，书名中“新观点新学说”这样的表述，以及“学术沙龙文集”的后缀，立刻让我意识到这并非一本浅显的科普读物，而是凝聚了一群在该领域深耕多年的学者们智慧的结晶。我更倾向于将其视为一个进入压缩感知世界，但又希望保留一定学术严谨性的入口。我个人对信号处理的基本概念有着模糊的认识，知道它在现代科技中扮演着至关重要的角色，从声音、图像到各种传感器数据，都离不开信号处理的技术。而“压缩感知”作为一种新兴的信号处理理论，它所承诺的“机遇与挑战”字眼，无疑暗示了它在现有技术框架下所能带来的突破，以及在实现过程中必然会遇到的难题。我希望这本书能以一种相对系统的方式，帮助我理解压缩感知与其他传统信号处理方法（如傅里叶变换、小波变换等）的根本区别，以及它为何能够在某些场景下展现出超越传统方法的优势。这种“超越”是如何实现的？背后的数学原理是什么？书中是否会用清晰的逻辑和生动的例子来解释这些深奥的理论？我期待着它能够在我脑海中构建起一个关于压缩感知的完整图景，让我能够初步领略到这项技术在通信系统效率提升、数据采集成本降低等方面的巨大潜力，同时也为可能存在的理论局限性和技术瓶颈做好心理准备。

评分☆☆☆☆☆

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，我立刻被它所涵盖的“机遇与挑战”所吸引。这暗示着这本书不仅仅是理论的堆砌，更包含了对实际应用前景的深入探讨。我一直对那些能够从根本上改变现有技术范式的理论感到着迷，而“压缩感知”正是这样一个例子。它颠覆了传统的信号采集方式，通过利用信号的稀疏性，在远低于奈奎斯特率的情况下就能重构出信号。我非常想了解，这个“利用信号稀疏性”的具体过程是怎样的？书中是否会详细介绍如何找到信号的稀疏表示，以及如何设计有效的测量矩阵来捕捉这些稀疏信息？我尤其关注其在通信领域的应用，因为通信是现代社会的基础设施。压缩感知是否能够显著提高通信系统的效率？例如，在无线传感器网络中，是否可以大大减少节点的数量，降低功耗，同时依然能获取高质量的全局信息？在信号的接收端，它是否能简化硬件设计，降低成本，尤其是在那些对成本和功耗敏感的场景？书中提到的“机遇与挑战”也让我充满期待。有哪些是最具潜力的应用领域，例如医学成像、雷达系统、图像/视频压缩等，在这些领域，压缩感知能带来哪些革命性的突破？同时，在将这些理论付诸实践的过程中，我们会面临哪些实际的困难，比如重构算法的计算复杂度、对环境噪声的鲁棒性，以及如何将这些复杂的理论算法有效地部署到实际系统中？我希望这本书能够为我提供一个全面而深刻的视角，让我能够理解压缩感知背后的科学原理，并洞察到它在通信与信号处理领域所蕴含的巨大潜力和现实的挑战。

评分☆☆☆☆☆

当我在书店的科技类书架上看到《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》时，我的第一反应是：“这本书一定充满了智慧的火花！”“压缩感知”这个词本身就带着一种前沿和颠覆的气息，它似乎预示着一种革命性的信号处理方式。我一直对那些能够“化繁为简”的技术特别感兴趣，而压缩感知恰恰是在信号采集阶段就实现了“减负”，这与我过去对信号处理的认知有着很大的不同。我非常好奇，它是如何做到的？书中是否会详细介绍压缩感知的数学基础，例如信号的稀疏性、测量过程以及各种重构算法（如基追踪、迭代硬阈值等）的原理？我尤其期待能够看到它在通信领域的具体应用。在信息爆炸的时代，通信带宽和数据处理能力总是受限的。如果压缩感知能够帮助我们在较低的采样率下获得高质量的信号，那将极大地提高通信的效率，降低硬件成本。比如，在无线通信系统中，它能否简化接收端的射频前端设计？或者在物联网领域，能否用更低的功耗实现更高效的数据采集？书中“机遇与挑战”的提法也让我产生了浓厚的兴趣。哪些是最具潜力的应用方向？例如，在医学成像、雷达信号处理、图像压缩等方面，压缩感知会带来哪些颠覆性的改变？同时，在将理论转化为实际应用的过程中，又会遇到哪些技术难题，例如算法的计算复杂度、对噪声的鲁棒性，以及如何在复杂的实际场景中保证重构的精度？我希望这本书能够像一个睿智的导师，带领我深入理解压缩感知这一革命性的技术，并为我揭示它在通信与信号处理领域广阔的应用前景和潜在的挑战。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够“化繁为简”的技术特别着迷，而《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》这个书名，就仿佛给我描绘了一幅这样的图景。压缩感知，顾名思义，似乎是在“压缩”数据采集的过程，同时又能够“感知”到原本应该采集到的信息。这与我以往理解的“先采样后处理”的流程似乎有着根本性的不同。我很好奇，它到底是如何在信号的早期阶段就实现这种“聪明”的采集方式的？书中是否会深入浅出地阐述其核心思想，比如稀疏性、相干性测量以及重构算法等关键概念？我希望书中能够详细介绍压缩感知理论的数学基础，比如L1范数最小化、凸优化等，这些是支撑整个理论体系的基石。同时，我也非常关心它在通信领域是如何发挥作用的。在信息爆炸的时代，通信带宽和存储空间总是显得尤为宝贵。如果压缩感知能够显著降低信号采集的维度，从而减少传输的数据量，那对于移动通信、物联网等领域无疑是巨大的福音。书中是否会给出具体的通信场景应用案例，例如在无线传感网络中如何通过少量的传感器节点采集到全局信息？在天线设计和信号接收方面，压缩感知又能带来哪些创新？我希望这本书能够不仅仅停留在理论层面，而是能够提供更贴近实际应用的可能性，并且能够让我了解到在这些“机遇”背后，可能存在的“挑战”，比如重构算法的计算复杂度、实际环境中的噪声干扰如何影响重构精度等。

评分☆☆☆☆☆

初次看到《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》的书名，我的脑海中立刻浮现出一个充满智慧碰撞的学术场景。这不仅仅是一本书，更像是一扇窗，让我得以窥探通信与信号处理领域最前沿的探索。我一直对那些能够“四两拨千斤”的创新技术充满向往，而“压缩感知”正是这样一种概念。它巧妙地利用了信号的稀疏性，在极少的采样点上就能恢复出完整的信号信息，这在传统采样理论看来几乎是不可思议的。我热切地期望书中能够详细解释压缩感知背后的数学原理，例如信号在特定字典下的稀疏表示，以及如何设计有效的测量矩阵来捕捉这些稀疏信息。书中是否会深入探讨各种重构算法，如基追踪（Basis Pursuit）、迭代硬阈值（Iterative Hard Thresholding）等，并对它们的性能进行比较分析？我非常关注压缩感知在通信系统中的具体应用，它是否能够显著提升通信的带宽效率？例如，在低功耗物联网设备中，能否通过压缩感知技术，用更少的能量实现更高质量的数据采集和传输？或者在无线通信的接收端，它是否能够简化硬件设计，降低设备成本？书中提到的“机遇与挑战”也让我充满遐想。在哪些领域，压缩感知已经展现出了巨大的潜力，例如在医学成像、雷达信号处理、图像识别等，它带来了哪些突破性的进展？同时，在实现这些突破的过程中，我们又会遇到哪些技术上的瓶颈，例如重构的精度、计算效率、以及对实际应用环境的适应性等？我渴望通过这本书，获得对压缩感知理论的深刻理解，并对其在未来通信与信号处理领域的发展潜力有一个全面而深入的认识。

评分☆☆☆☆☆

《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》——仅仅是书名，就足以点燃我对技术革新和理论突破的热情。我一直认为，真正的技术进步往往源于对固有思维模式的挑战，而“压缩感知”恰恰符合这一特质。它颠覆了我们对于信号采集的传统认知，不再将采样率视为唯一的决定因素，而是引入了信号本身的稀疏性这一关键属性，从而在较低采样率下实现信号的重构。这就像一种“魔术”，但背后必然是深刻的数学原理和精巧的算法设计。我非常好奇，书中是否会详细介绍压缩感知的“诞生”历程，以及它与之前信号处理理论（如傅里叶分析）的根本区别和联系。我期待能够深入理解其核心概念，例如“稀疏性”在不同领域的体现形式，以及“测量矩阵”的设计原则，它如何巧妙地捕捉到信号的稀疏特性？更重要的是，我希望书中能够提供详实的通信应用案例。在当今数据流量呈指数级增长的时代，任何能够提高通信效率、降低能耗的技术都至关重要。压缩感知是否能够直接应用于无线通信的信号接收端，减少对硬件的要求？或者在数据压缩和传输方面，它又能带来怎样的突破？另外，书中“机遇与挑战”的提法也让我深思。哪些是目前压缩感知最热门的应用方向？例如，在医学影像诊断中，是否能实现更快速、更低辐射剂量的成像？在雷达系统中，是否能提升目标检测的精度和范围？而我们又将面临哪些实际的工程难题，比如算法的计算复杂度、对环境噪声的敏感度，以及如何将复杂的理论转化为实际可用的工程方案？我期望这本书能够提供一种前瞻性的视野，让我洞察到压缩感知在通信与信号处理领域的未来发展趋势。

评分☆☆☆☆☆

《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》——这个书名本身就传递出一种探索未知、挑战极限的信号。我一直认为，真正的科学突破往往源于对现有理论的审视和超越，而“压缩感知”正是这样一种划时代的理论。它打破了传统的采样模式，利用信号的内在结构（稀疏性），在极少的测量次数下就能恢复出原始信号，这种“少即是多”的思想，本身就极具魅力。我非常期待书中能够深入浅出地阐述压缩感知的核心原理，特别是关于信号稀疏表示、测量矩阵的设计以及各种重构算法的数学原理和复杂度分析。我希望能够理解，为什么在欠定方程组的情况下，我们能够准确地恢复出信号，而这背后的数学依据是什么？在通信领域，我尤其关注它如何能够提升系统的性能。例如，在无线通信中，它是否能显著降低对ADC（模数转换器）的要求，从而减小硬件成本和功耗？或者在信息传输速率受限的情况下，它是否能通过更高效的数据编码和解码，提高实际的吞吐量？书中提及的“机遇与挑战”也让我倍感兴奋。哪些是压缩感知最激动人心的应用领域？例如，在医学影像学中，能否实现更快速、更安全、更高分辨率的成像？在遥感技术中，又能否用更低的成本获取更丰富的信息？而我们在推进这些应用的道路上，又将面临哪些技术上的壁垒，例如算法的收敛速度、对测量噪声的敏感度，以及如何将理论算法有效地工程化？我希望这本书能够为我打开一扇了解压缩感知领域的大门，让我能够清晰地把握住这项技术的精髓，并对它未来的发展方向有一个深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

当我偶然瞥见《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》这本书时，我的第一反应是：“这绝对是一本硬核的专业书籍！”“压缩感知”本身就是一个极具前瞻性和技术含量的名词，它预示着对传统采样理论的突破，以及在信号处理领域可能带来的范式转移。我一直对信号采集与处理的底层逻辑充满好奇，尤其是在信息化社会对数据处理效率和质量要求日益提高的背景下，任何能够优化这一过程的技术都显得尤为重要。我期待这本书能够深入剖析压缩感知理论的精髓，它为何能够在远低于奈奎斯特率的采样点数下，依然能够精确或近似地恢复出信号？书中是否会详细阐述其背后的数学原理，例如信号的稀疏表示、测量矩阵的设计，以及各种重构算法（如匹配追踪、基追踪、迭代硬阈值等）的原理、优缺点和适用场景？我尤其关注其在通信领域中的应用，因为通信是信息传输的生命线。压缩感知是否能够革新传统的通信接收端设计？例如，是否能够设计出更简单的射频前端，或者在数据传输速率受限的情况下，如何通过压缩感知技术实现更高的数据吞吐量？此外，书中提到的“机遇与挑战”也让我产生了浓厚的兴趣。那些最令人兴奋的应用场景是什么？例如，在医学成像、雷达系统、图像压缩、遥感等领域，压缩感知带来了哪些颠覆性的可能性？而我们在实现这些可能性的过程中，又会面临哪些技术难题，例如计算复杂度、鲁棒性、系统集成等方面的挑战？我希望这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我穿梭于压缩感知的迷人世界，让我既能领略到它的无限风光，也能认识到攀登高峰所需的艰辛。

评分☆☆☆☆☆

这本书名《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》实在是太吸引人了，光是看到“压缩感知”这四个字，就立刻勾起了我内心深处对前沿科技的好奇心。我一直对那些能够颠覆传统思维、带来全新解决方案的理论和技术充满浓厚的兴趣，而压缩感知恰恰是近些年来在信号处理和通信领域引起巨大反响的关键技术之一。它打破了传统的奈奎斯特采样定律，以一种“少即是多”的哲学，在较低采样率下重构出信号。这种思想本身就极具颠覆性，预示着我们在数据采集、存储以及传输方面将迎来革命性的变化。我尤其期待书中能够深入探讨压缩感知在实际通信系统中的应用，比如在无线通信、雷达信号处理、医学成像等领域的潜力。想象一下，如果能够用更少的硬件资源、更低的功耗就能实现更高质量的信号采集和处理，那将为许多受限场景下的应用打开新的大门。同时，我也很好奇，在理论层面，压缩感知是如何做到在欠定方程组中精确或近似地恢复出稀疏信号的？书中是否会详细介绍诸如基追踪、迭代硬阈值等关键算法？这些算法的数学原理和实现细节，往往是理解一项技术能否真正落地应用的关键。我猜测，这本书汇集了学术沙龙的精华，其深度和广度应该能满足我这样的普通读者，同时也能给专业研究者带来启发。期待它能为我揭示压缩感知这片充满机遇与挑战的蓝海。