图书 > 电子与通信 > 通信 > 清华大学出版社(Tsinghua University Press) > 电子信息前沿技术丛书:压缩感知理论及其在无线网络中的应用 自营 清华大学出版社京东自营官方旗舰店 京东价 ￥ 促销 展开促销 配送至 --请选择-- 支持
1.压缩效率更高:传统的压缩技术往往只能压缩部分信号能量,而压缩感知理论则可以在采样过程中,直接压缩信号本身。 2.重构精度更高:压缩感知理论采用某些稀疏变换方法,具有更高的重构精度。同时,针对一些非常难处理的图像信号,在压缩感知理论的框架下,其重构精度可以得到进一步提升。 二、压缩感知理论在图像处理中的应用 ...
压缩感知理论及其应用
压缩感知图像融合稀疏表示Nyquist/Shannon采样定理容易产生大量的冗余信息,这种传统的方法造成巨大的存储空间浪费。2006年,Donoho等人提出一种新的理论——压缩感知理论,打破了Nyquist采样定理,可以以远低于Nyquist采样速率采集信号。压缩感知理论提出之后,因其巨大的优势被迅速应用于信号和图像处理等各个领域中。文中主要介绍...
这就是Donoho、Candes以及Tao等人提出压缩感知(CompressedSensing、CompressiveSampling或CompressiveSensing,CS)[1~4]理论的主要思想。压缩感知理论指出:如果信号在某个变换域是稀疏的或可压缩的,就可以利用一个与变换基不相关的观测矩阵将变换所得的高维信号投影到一个低维空间上,根据这些少量的观测值,通过求解凸优化...
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该书从统一的框架出发,从无线网络的角度全面阐述了如何将*新的压缩感知理论有效地与信道估计、超宽带系统、无线定位、多址接入、认知无线电等典型的无线网络相结合,从而更高效和准确地解决无线网络中面临的各种问题。 《压缩感知理论及其在无线网络中的应用》将有助于不同水平的读者在了解压缩感知理论的数学背景的基础...
这就是 Donoho、Candes 以及 Tao 等人提出压缩感知 (Compressed Sensing、 Compressive Sampling或 Compressive Sensing,CS)感知理论指出: 如果信号在某个变换域是稀疏的或[1~4]理论的主要思想。压缩可压缩的, 就可以利用一个与变换基不相关的观测矩阵将变换所得的高维信号投影到一个低维空间上,根据这些少量的观测值...
压缩感知压缩成像稀疏分解观测矩阵重建算法在传统的Shannon/Nyquist采样定理指导下,信号处理往往面临两大难题:A/D转换器技术的限制和海量采样数据的处理压力.压缩感知(CS)理论表明当信号具有稀疏性或可压缩性时,可以通过全局非自适应线性投影的方式,用远低于Shannon/Nyquist采样定理要求的频率获取信号的全部信息.以CS理论为...