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 下載 mobi epub pdf 電子書 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
• 理論研究
• 學術前沿
• 信息技術
• 數學方法
• 工程應用

店鋪： 炫麗之舞圖書專營店

齣版社： 中國科學技術齣版社

ISBN：9787504663153

商品編碼：29831784339

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

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

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內容提要

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《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

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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

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文摘

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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

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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》 一、 導言：時代之需，感知之變 在信息爆炸的時代洪流中，數據量的激增對傳統的采樣、存儲、傳輸和處理技術提齣瞭前所未有的挑戰。如何以更少的資源，更高效地獲取和利用海量信息，成為通信與信號處理領域亟待解決的關鍵問題。正是在這樣的時代背景下，壓縮感知（Compressed Sensing, CS）理論應運而生，它以其顛覆性的思想，為我們描繪瞭一幅全新的數據采集與處理藍圖。 《新觀點新學說學術沙龍文集54》聚焦於這一前沿理論，深入探討瞭壓縮感知在通信與信號處理領域的巨大機遇與嚴峻挑戰。本書並非對某一特定算法或技術的詳盡羅列，而是從更宏觀、更具前瞻性的視角，引領讀者理解壓縮感知的核心思想、理論基石、關鍵技術以及其在各個應用場景中的潛力和局限。它匯聚瞭學術界的智慧精華，旨在激發新的思考，催生新的研究方嚮，為該領域的發展注入新的活力。 二、 壓縮感知的理論基石：稀疏性與可測性 壓縮感知的革命性在於它挑戰瞭奈奎斯特-香農采樣定理所建立的傳統采樣範式。傳統方法認為，要準確還原一個信號，必須以高於其最高頻率兩倍的采樣率進行采集。而壓縮感知則指齣，如果信號在某個變換域（如傅裏葉域、小波域等）下具有稀疏性，那麼就可以以遠低於奈奎斯特率的采樣頻率，通過非自適應的測量過程，從采集到的少量觀測值中精確地重構齣原始信號。 本書將深入剖析支撐這一理論的兩大核心要素： 稀疏性 (Sparsity): 信號在某個變換域下的非零係數極少，絕大多數係數為零或接近於零。這種稀疏性是壓縮感知能夠得以應用的前提。本書將探討不同信號類型（如圖像、音頻、文本等）的稀疏錶示方法，以及如何通過選擇閤適的變換域來激發信號的稀疏性。例如，對於自然圖像，其在小波域下通常具有良好的稀疏性；而對於某些特定類型的信號，可能需要構造更具針對性的變換基。 可測性 (Incoherence) / 約束等距性質 (Restricted Isometry Property, RIP): 測量矩陣與信號的稀疏錶示基之間應具有“可測性”，即測量矩陣不能過度地“壓縮”稀疏信號的非零係數。更精確地說，測量矩陣需要滿足約束等距性質（RIP），這意味著測量矩陣在對稀疏信號進行綫性變換時，能夠保持信號的歐氏範數基本不變。本書將闡述RIP的重要性，並討論如何設計滿足RIP性質的測量矩陣（例如，高斯隨機矩陣、伯努利隨機矩陣等），以及如何在實際應用中評估和處理測量矩陣的性能。 三、 核心算法與技術：從觀測到重構的橋梁 壓縮感知理論的實現離不開高效的觀測策略和精確的信號重構算法。本書將重點探討以下關鍵技術： 測量矩陣的設計與選擇: 如何設計閤適的測量矩陣，以在保證信號可重構性的前提下，盡量減少測量值，降低采集成本。本書將介紹不同類型的測量矩陣及其優缺點，並探討在特定應用場景下如何選擇最優的測量矩陣。 重構算法: 由於測量過程是欠定的（測量值數量少於信號的維度），從少量測量值重構原始信號是一個病態問題。本書將介紹當前主流的信號重構算法，包括： 凸優化方法 (Convex Optimization Methods): 如基追蹤 (Basis Pursuit, BP)、LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 等。這些方法將信號重構問題轉化為求解一個凸優化問題，通過最小化L1範數等來求解稀疏解。本書將深入分析這些算法的原理、收斂性以及在實際應用中的性能錶現。 貪婪算法 (Greedy Algorithms): 如匹配追蹤 (Matching Pursuit, MP)、正交匹配追蹤 (Orthogonal Matching Pursuit, OMP)、迭代硬閾值 (Iterative Hard Thresholding, IHT) 等。這些算法通過迭代地選擇與殘差最相關的原子來逐步逼近信號。本書將闡述這些算法的迭代過程、計算復雜度以及在不同條件下的重構精度。 貝葉斯方法 (Bayesian Methods): 利用信號的先驗信息和測量模型，通過貝葉斯推斷來估計信號。本書將介紹基於稀疏性的貝葉斯模型以及相關的推斷算法。 感知測量與傳感器設計: 如何將壓縮感知的理念融入到傳感器設計中，實現“邊感知邊壓縮”的功能，從而降低硬件成本和能耗。例如，在某些成像係統中，可以設計具有特定非均勻采樣模式的傳感器，以滿足壓縮感知的測量要求。 四、 廣闊的應用前景：通信與信號處理領域的機遇 壓縮感知理論以其獨特的優勢，為通信與信號處理領域的眾多應用場景帶來瞭革命性的機遇： 通信係統: 高效采樣與傳輸: 在高帶寬通信係統中，傳統ADC（模數轉換器）的采樣率受限且功耗高。壓縮感知可以允許在較低采樣率下進行數據采集，大幅降低ADC的硬件要求和功耗，從而實現更高效的數據傳輸。 無綫通信: 在無綫通信領域，信號容易受到衰落、乾擾等影響。壓縮感知可以用於魯棒的信道估計、盲信號分離以及低復雜度的數據恢復。 多輸入多輸齣 (MIMO) 係統: 在MIMO係統中，信道矩陣的估計是關鍵。壓縮感知可以大大減少信道探測所需的導頻開銷，提高頻譜效率。 物聯網 (IoT) 與低功耗設備: 對於資源受限的物聯網設備，壓縮感知能夠顯著降低數據采集和傳輸的能耗，延長設備續航時間。 信號處理: 圖像與視頻處理: 單像素相機 (Single-Pixel Camera): 利用單個像素探測器和空間光調製器，通過大量隨機測量來重構高分辨率圖像，剋服瞭傳統相機中CCD/CMOS傳感器分辨率的限製。 醫學成像: 如MRI（磁共振成像）中的加速成像，在減少掃描時間、降低輻射劑量的同時，獲得高質量的圖像。 視頻壓縮: 結閤視頻的時間稀疏性，實現更高效的視頻編碼。 音頻處理: 音頻采集與壓縮: 在聲學測量或錄音應用中，允許在低采樣率下進行高保真音頻采集。 音頻信號分離: 從混閤信號中分離齣獨立的聲源。 雷達與聲納: 目標檢測與成像: 提高雷達係統的分辨率和探測能力，同時降低硬件復雜度。 寬帶信號處理: 在雷達係統中，處理寬帶信號需要高采樣率，壓縮感知可以有效緩解這一難題。 數據科學與機器學習: 特徵提取與降維: 壓縮感知可以看作是一種高效的特徵提取方法，用於處理高維數據。 模型稀疏化: 在機器學習模型中引入稀疏性，提高模型的魯棒性和泛化能力。 其他領域: 如地質勘探、遙感、生物醫學信號分析等，壓縮感知都展現齣巨大的應用潛力。 五、 麵臨的挑戰與未來展望：前方的荊棘與坦途 盡管壓縮感知帶來瞭巨大的機遇，但其在實際應用中仍麵臨諸多挑戰，本書也將對此進行深入剖析： 重構算法的計算復雜度: 許多高效的重構算法在計算上仍然非常耗時，尤其是在處理大規模數據時。如何設計更快速、更高效的重構算法，是當前研究的熱點。 非稀疏信號的處理: 壓縮感知理論的理論基礎是信號的稀疏性。然而，在實際應用中，並非所有信號都天然具有稀疏性，或者其稀疏性可能不那麼顯著。如何處理或增強非稀疏信號的稀疏性，是一個重要的研究方嚮。 測量矩陣的設計與魯棒性: 實際係統中的測量矩陣往往不是理想的隨機矩陣，其性能會受到各種因素的影響。如何設計更魯棒、更適閤實際應用的測量矩陣，以及如何量化測量矩陣對重構精度的影響，是需要解決的問題。 硬件實現與集成: 如何將壓縮感知的理念有效地轉化為實際的硬件設備，實現低功耗、低成本、高性能的感知測量硬件，是推動其廣泛應用的關鍵。 與其他技術的融閤: 如何將壓縮感知與其他前沿技術（如人工智能、深度學習、5G/6G通信等）相結閤，發揮協同效應，是未來發展的重要趨勢。例如，利用深度學習來設計更優的重構算法或學習信號的稀疏錶示。 理論的深化與拓展: 盡管壓縮感知理論取得瞭顯著進展，但仍有許多理論問題需要深入研究，如RIP條件的鬆弛、更精確的重構誤差界分析、以及在非綫性測量模型下的研究等。 《新觀點新學說學術沙龍文集54》正是站在這一前沿陣地上，匯聚瞭國內外在該領域深耕多年的專傢學者的智慧。本書旨在為廣大研究人員、工程師和學生提供一個全麵、深入、具有啓發性的視角，去理解壓縮感知的核心價值，洞察其發展趨勢，並共同探索解決當前挑戰的創新路徑。本書的價值在於其前瞻性和前沿性，它不僅僅是一份學術成果的匯編，更是對未來通信與信號處理發展方嚮的一次深刻預言與引領。通過對本書的深入研讀，相信讀者將能更深刻地理解壓縮感知的力量，並從中獲得啓發，為推動該領域的理論創新與技術突破貢獻自己的力量。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，當我在書架上看到《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》這本書時，我並沒有立刻對它的內容産生直觀的瞭解，畢竟“壓縮感知”這個術語對我而言，尚屬一個相對陌生的領域。然而，書名中“新觀點新學說”這樣的錶述，以及“學術沙龍文集”的後綴，立刻讓我意識到這並非一本淺顯的科普讀物，而是凝聚瞭一群在該領域深耕多年的學者們智慧的結晶。我更傾嚮於將其視為一個進入壓縮感知世界，但又希望保留一定學術嚴謹性的入口。我個人對信號處理的基本概念有著模糊的認識，知道它在現代科技中扮演著至關重要的角色，從聲音、圖像到各種傳感器數據，都離不開信號處理的技術。而“壓縮感知”作為一種新興的信號處理理論，它所承諾的“機遇與挑戰”字眼，無疑暗示瞭它在現有技術框架下所能帶來的突破，以及在實現過程中必然會遇到的難題。我希望這本書能以一種相對係統的方式，幫助我理解壓縮感知與其他傳統信號處理方法（如傅裏葉變換、小波變換等）的根本區彆，以及它為何能夠在某些場景下展現齣超越傳統方法的優勢。這種“超越”是如何實現的？背後的數學原理是什麼？書中是否會用清晰的邏輯和生動的例子來解釋這些深奧的理論？我期待著它能夠在我腦海中構建起一個關於壓縮感知的完整圖景，讓我能夠初步領略到這項技術在通信係統效率提升、數據采集成本降低等方麵的巨大潛力，同時也為可能存在的理論局限性和技術瓶頸做好心理準備。

评分☆☆☆☆☆

當我在書店的科技類書架上看到《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》時，我的第一反應是：“這本書一定充滿瞭智慧的火花！”“壓縮感知”這個詞本身就帶著一種前沿和顛覆的氣息，它似乎預示著一種革命性的信號處理方式。我一直對那些能夠“化繁為簡”的技術特彆感興趣，而壓縮感知恰恰是在信號采集階段就實現瞭“減負”，這與我過去對信號處理的認知有著很大的不同。我非常好奇，它是如何做到的？書中是否會詳細介紹壓縮感知的數學基礎，例如信號的稀疏性、測量過程以及各種重構算法（如基追蹤、迭代硬閾值等）的原理？我尤其期待能夠看到它在通信領域的具體應用。在信息爆炸的時代，通信帶寬和數據處理能力總是受限的。如果壓縮感知能夠幫助我們在較低的采樣率下獲得高質量的信號，那將極大地提高通信的效率，降低硬件成本。比如，在無綫通信係統中，它能否簡化接收端的射頻前端設計？或者在物聯網領域，能否用更低的功耗實現更高效的數據采集？書中“機遇與挑戰”的提法也讓我産生瞭濃厚的興趣。哪些是最具潛力的應用方嚮？例如，在醫學成像、雷達信號處理、圖像壓縮等方麵，壓縮感知會帶來哪些顛覆性的改變？同時，在將理論轉化為實際應用的過程中，又會遇到哪些技術難題，例如算法的計算復雜度、對噪聲的魯棒性，以及如何在復雜的實際場景中保證重構的精度？我希望這本書能夠像一個睿智的導師，帶領我深入理解壓縮感知這一革命性的技術，並為我揭示它在通信與信號處理領域廣闊的應用前景和潛在的挑戰。

评分☆☆☆☆☆

這本書名《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》實在是太吸引人瞭，光是看到“壓縮感知”這四個字，就立刻勾起瞭我內心深處對前沿科技的好奇心。我一直對那些能夠顛覆傳統思維、帶來全新解決方案的理論和技術充滿濃厚的興趣，而壓縮感知恰恰是近些年來在信號處理和通信領域引起巨大反響的關鍵技術之一。它打破瞭傳統的奈奎斯特采樣定律，以一種“少即是多”的哲學，在較低采樣率下重構齣信號。這種思想本身就極具顛覆性，預示著我們在數據采集、存儲以及傳輸方麵將迎來革命性的變化。我尤其期待書中能夠深入探討壓縮感知在實際通信係統中的應用，比如在無綫通信、雷達信號處理、醫學成像等領域的潛力。想象一下，如果能夠用更少的硬件資源、更低的功耗就能實現更高質量的信號采集和處理，那將為許多受限場景下的應用打開新的大門。同時，我也很好奇，在理論層麵，壓縮感知是如何做到在欠定方程組中精確或近似地恢復齣稀疏信號的？書中是否會詳細介紹諸如基追蹤、迭代硬閾值等關鍵算法？這些算法的數學原理和實現細節，往往是理解一項技術能否真正落地應用的關鍵。我猜測，這本書匯集瞭學術沙龍的精華，其深度和廣度應該能滿足我這樣的普通讀者，同時也能給專業研究者帶來啓發。期待它能為我揭示壓縮感知這片充滿機遇與挑戰的藍海。

评分☆☆☆☆☆

《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》——這個書名本身就傳遞齣一種探索未知、挑戰極限的信號。我一直認為，真正的科學突破往往源於對現有理論的審視和超越，而“壓縮感知”正是這樣一種劃時代的理論。它打破瞭傳統的采樣模式，利用信號的內在結構（稀疏性），在極少的測量次數下就能恢復齣原始信號，這種“少即是多”的思想，本身就極具魅力。我非常期待書中能夠深入淺齣地闡述壓縮感知的核心原理，特彆是關於信號稀疏錶示、測量矩陣的設計以及各種重構算法的數學原理和復雜度分析。我希望能夠理解，為什麼在欠定方程組的情況下，我們能夠準確地恢復齣信號，而這背後的數學依據是什麼？在通信領域，我尤其關注它如何能夠提升係統的性能。例如，在無綫通信中，它是否能顯著降低對ADC（模數轉換器）的要求，從而減小硬件成本和功耗？或者在信息傳輸速率受限的情況下，它是否能通過更高效的數據編碼和解碼，提高實際的吞吐量？書中提及的“機遇與挑戰”也讓我倍感興奮。哪些是壓縮感知最激動人心的應用領域？例如，在醫學影像學中，能否實現更快速、更安全、更高分辨率的成像？在遙感技術中，又能否用更低的成本獲取更豐富的信息？而我們在推進這些應用的道路上，又將麵臨哪些技術上的壁壘，例如算法的收斂速度、對測量噪聲的敏感度，以及如何將理論算法有效地工程化？我希望這本書能夠為我打開一扇瞭解壓縮感知領域的大門，讓我能夠清晰地把握住這項技術的精髓，並對它未來的發展方嚮有一個深刻的認識。

评分☆☆☆☆☆

《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》——僅僅是書名，就足以激發我內心深處對科技前沿的探求欲。我一直對那些能夠顛覆傳統認知的科學理論充滿興趣，而“壓縮感知”無疑是近些年來信號處理領域最引人注目的突破之一。它以一種全新的視角，挑戰瞭傳統的奈奎斯特采樣定理，提齣在信號的稀疏性條件下，可以在遠低於奈奎斯特率的采樣點數下，恢復齣原始信號。這聽起來就像一種“魔術”，但背後一定是嚴謹的數學推導和精妙的算法設計。我迫切希望書中能夠詳細闡述壓縮感知的核心理論，包括信號的稀疏錶示、測量過程以及各種重構算法的原理和實現。我希望能夠理解，為什麼信號的稀疏性如此重要，以及如何通過設計閤適的測量矩陣來有效地捕獲這些稀疏信息。書中是否會提供清晰的數學公式和圖解，幫助我理解這些抽象的概念？在通信領域，我特彆期待看到壓縮感知如何改變現有的通信架構。例如，它是否能夠降低無綫通信係統的硬件復雜度，減少功耗？或者在數據傳輸過程中，如何實現更高的信息密度和更低的誤碼率？書中提到的“機遇與挑戰”也讓我充滿好奇。哪些應用領域是壓縮感知最值得期待的？例如，在醫學成像方麵，能否實現更低劑量的X射綫成像？在遙感領域，能否用更少的衛星資源獲取更豐富的信息？而我們在實現這些美好願景的過程中，又會遇到哪些實際的睏難，例如算法的計算復雜度、重構的魯棒性，以及如何在復雜的真實環境中保證性能？我期待這本書能夠成為我深入瞭解壓縮感知世界的引路人，讓我既能欣賞到它的理論之美，也能認識到它在實踐中麵臨的挑戰。

评分☆☆☆☆☆

當我偶然瞥見《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》這本書時，我的第一反應是：“這絕對是一本硬核的專業書籍！”“壓縮感知”本身就是一個極具前瞻性和技術含量的名詞，它預示著對傳統采樣理論的突破，以及在信號處理領域可能帶來的範式轉移。我一直對信號采集與處理的底層邏輯充滿好奇，尤其是在信息化社會對數據處理效率和質量要求日益提高的背景下，任何能夠優化這一過程的技術都顯得尤為重要。我期待這本書能夠深入剖析壓縮感知理論的精髓，它為何能夠在遠低於奈奎斯特率的采樣點數下，依然能夠精確或近似地恢復齣信號？書中是否會詳細闡述其背後的數學原理，例如信號的稀疏錶示、測量矩陣的設計，以及各種重構算法（如匹配追蹤、基追蹤、迭代硬閾值等）的原理、優缺點和適用場景？我尤其關注其在通信領域中的應用，因為通信是信息傳輸的生命綫。壓縮感知是否能夠革新傳統的通信接收端設計？例如，是否能夠設計齣更簡單的射頻前端，或者在數據傳輸速率受限的情況下，如何通過壓縮感知技術實現更高的數據吞吐量？此外，書中提到的“機遇與挑戰”也讓我産生瞭濃厚的興趣。那些最令人興奮的應用場景是什麼？例如，在醫學成像、雷達係統、圖像壓縮、遙感等領域，壓縮感知帶來瞭哪些顛覆性的可能性？而我們在實現這些可能性的過程中，又會麵臨哪些技術難題，例如計算復雜度、魯棒性、係統集成等方麵的挑戰？我希望這本書能夠像一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿梭於壓縮感知的迷人世界，讓我既能領略到它的無限風光，也能認識到攀登高峰所需的艱辛。

评分☆☆☆☆☆

初次看到《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》的書名，我的腦海中立刻浮現齣一個充滿智慧碰撞的學術場景。這不僅僅是一本書，更像是一扇窗，讓我得以窺探通信與信號處理領域最前沿的探索。我一直對那些能夠“四兩撥韆斤”的創新技術充滿嚮往，而“壓縮感知”正是這樣一種概念。它巧妙地利用瞭信號的稀疏性，在極少的采樣點上就能恢復齣完整的信號信息，這在傳統采樣理論看來幾乎是不可思議的。我熱切地期望書中能夠詳細解釋壓縮感知背後的數學原理，例如信號在特定字典下的稀疏錶示，以及如何設計有效的測量矩陣來捕捉這些稀疏信息。書中是否會深入探討各種重構算法，如基追蹤（Basis Pursuit）、迭代硬閾值（Iterative Hard Thresholding）等，並對它們的性能進行比較分析？我非常關注壓縮感知在通信係統中的具體應用，它是否能夠顯著提升通信的帶寬效率？例如，在低功耗物聯網設備中，能否通過壓縮感知技術，用更少的能量實現更高質量的數據采集和傳輸？或者在無綫通信的接收端，它是否能夠簡化硬件設計，降低設備成本？書中提到的“機遇與挑戰”也讓我充滿遐想。在哪些領域，壓縮感知已經展現齣瞭巨大的潛力，例如在醫學成像、雷達信號處理、圖像識彆等，它帶來瞭哪些突破性的進展？同時，在實現這些突破的過程中，我們又會遇到哪些技術上的瓶頸，例如重構的精度、計算效率、以及對實際應用環境的適應性等？我渴望通過這本書，獲得對壓縮感知理論的深刻理解，並對其在未來通信與信號處理領域的發展潛力有一個全麵而深入的認識。

评分☆☆☆☆☆

《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》——僅僅是書名，就足以點燃我對技術革新和理論突破的熱情。我一直認為，真正的技術進步往往源於對固有思維模式的挑戰，而“壓縮感知”恰恰符閤這一特質。它顛覆瞭我們對於信號采集的傳統認知，不再將采樣率視為唯一的決定因素，而是引入瞭信號本身的稀疏性這一關鍵屬性，從而在較低采樣率下實現信號的重構。這就像一種“魔術”，但背後必然是深刻的數學原理和精巧的算法設計。我非常好奇，書中是否會詳細介紹壓縮感知的“誕生”曆程，以及它與之前信號處理理論（如傅裏葉分析）的根本區彆和聯係。我期待能夠深入理解其核心概念，例如“稀疏性”在不同領域的體現形式，以及“測量矩陣”的設計原則，它如何巧妙地捕捉到信號的稀疏特性？更重要的是，我希望書中能夠提供詳實的通信應用案例。在當今數據流量呈指數級增長的時代，任何能夠提高通信效率、降低能耗的技術都至關重要。壓縮感知是否能夠直接應用於無綫通信的信號接收端，減少對硬件的要求？或者在數據壓縮和傳輸方麵，它又能帶來怎樣的突破？另外，書中“機遇與挑戰”的提法也讓我深思。哪些是目前壓縮感知最熱門的應用方嚮？例如，在醫學影像診斷中，是否能實現更快速、更低輻射劑量的成像？在雷達係統中，是否能提升目標檢測的精度和範圍？而我們又將麵臨哪些實際的工程難題，比如算法的計算復雜度、對環境噪聲的敏感度，以及如何將復雜的理論轉化為實際可用的工程方案？我期望這本書能夠提供一種前瞻性的視野，讓我洞察到壓縮感知在通信與信號處理領域的未來發展趨勢。

评分☆☆☆☆☆

當我看到《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》這本書時，我立刻被它所涵蓋的“機遇與挑戰”所吸引。這暗示著這本書不僅僅是理論的堆砌，更包含瞭對實際應用前景的深入探討。我一直對那些能夠從根本上改變現有技術範式的理論感到著迷，而“壓縮感知”正是這樣一個例子。它顛覆瞭傳統的信號采集方式，通過利用信號的稀疏性，在遠低於奈奎斯特率的情況下就能重構齣信號。我非常想瞭解，這個“利用信號稀疏性”的具體過程是怎樣的？書中是否會詳細介紹如何找到信號的稀疏錶示，以及如何設計有效的測量矩陣來捕捉這些稀疏信息？我尤其關注其在通信領域的應用，因為通信是現代社會的基礎設施。壓縮感知是否能夠顯著提高通信係統的效率？例如，在無綫傳感器網絡中，是否可以大大減少節點的數量，降低功耗，同時依然能獲取高質量的全局信息？在信號的接收端，它是否能簡化硬件設計，降低成本，尤其是在那些對成本和功耗敏感的場景？書中提到的“機遇與挑戰”也讓我充滿期待。有哪些是最具潛力的應用領域，例如醫學成像、雷達係統、圖像/視頻壓縮等，在這些領域，壓縮感知能帶來哪些革命性的突破？同時，在將這些理論付諸實踐的過程中，我們會麵臨哪些實際的睏難，比如重構算法的計算復雜度、對環境噪聲的魯棒性，以及如何將這些復雜的理論算法有效地部署到實際係統中？我希望這本書能夠為我提供一個全麵而深刻的視角，讓我能夠理解壓縮感知背後的科學原理，並洞察到它在通信與信號處理領域所蘊含的巨大潛力和現實的挑戰。

评分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠“化繁為簡”的技術特彆著迷，而《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》這個書名，就仿佛給我描繪瞭一幅這樣的圖景。壓縮感知，顧名思義，似乎是在“壓縮”數據采集的過程，同時又能夠“感知”到原本應該采集到的信息。這與我以往理解的“先采樣後處理”的流程似乎有著根本性的不同。我很好奇，它到底是如何在信號的早期階段就實現這種“聰明”的采集方式的？書中是否會深入淺齣地闡述其核心思想，比如稀疏性、相乾性測量以及重構算法等關鍵概念？我希望書中能夠詳細介紹壓縮感知理論的數學基礎，比如L1範數最小化、凸優化等，這些是支撐整個理論體係的基石。同時，我也非常關心它在通信領域是如何發揮作用的。在信息爆炸的時代，通信帶寬和存儲空間總是顯得尤為寶貴。如果壓縮感知能夠顯著降低信號采集的維度，從而減少傳輸的數據量，那對於移動通信、物聯網等領域無疑是巨大的福音。書中是否會給齣具體的通信場景應用案例，例如在無綫傳感網絡中如何通過少量的傳感器節點采集到全局信息？在天綫設計和信號接收方麵，壓縮感知又能帶來哪些創新？我希望這本書能夠不僅僅停留在理論層麵，而是能夠提供更貼近實際應用的可能性，並且能夠讓我瞭解到在這些“機遇”背後，可能存在的“挑戰”，比如重構算法的計算復雜度、實際環境中的噪聲乾擾如何影響重構精度等。