壓縮感知理論的工程應用方法簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘

內容簡(jiǎn)介:　　在傳輸帶寬有限和數據量激增的數字化時(shí)代，壓縮感知理論為低速有效獲取信息提供了一種新的思路，成為近十年來(lái)信號信息處理領(lǐng)域中一個(gè)備受矚目的理論。本書(shū)的編寫(xiě)注重理論和工程應用的結合，針對壓縮感知理論在工程應用上的幾個(gè)熱點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題，給出了理論建模和求解方法，既有完整的物理模型，又有完備的數學(xué)推導，同時(shí)通過(guò)圖文并茂的方式，給出了大量的仿真示例和詳盡的結果分析。
　　本書(shū)既可作為相關(guān)研究人員的工具書(shū)，也可作為對壓縮感知理論感興趣的讀者的入門(mén)讀物。

目錄:第一章  概論................................................................................................................. 1
1.1  引言.................................................................................................................... 1
1.2  信號的稀疏表示.................................................................................................. 2
1.3  壓縮感知的基本思想........................................................................................... 5
1.4  研究?jì)热?............................................................................................................ 8
本章小結..................................................................................................................... 9
本章參考文獻.............................................................................................................. 9

第二章  壓縮感知理論簡(jiǎn)介........................................................................................... 13
2.1  引言.................................................................................................................. 13
2.2  信號表示模型.................................................................................................... 13
2.3  觀(guān)測矩陣及其特性分析研究方法........................................................................ 15
2.4  信號的觀(guān)測數量................................................................................................. 20
2.5  信號重構算法.................................................................................................... 21
本章小結................................................................................................................... 22
本章參考文獻............................................................................................................ 22

第三章  信號稀疏表示與分解方法................................................................................ 24
3.1  信號的稀疏逼近................................................................................................. 26
3.1.1  稀疏信號與基下的信號稀疏逼近.................................................................. 26
3.1.2  過(guò)完備字典下的信號稀疏逼近..................................................................... 29
3.2  典型過(guò)完備字典................................................................................................. 31
3.2.1  完備字典..................................................................................................... 31
3.2.2  典型過(guò)完備字典.......................................................................................... 32
3.3  過(guò)完備稀疏分解方法.......................................................................................... 34
3.3.1  常用稀疏分解算法及問(wèn)題分析..................................................................... 34
3.3.2  GIGMP算法................................................................................................ 43
3.3.3  基于原子庫樹(shù)狀結構劃分的誘導式分解算法................................................ 46
3.3.4  迭代閾值算法.............................................................................................. 52
3.3.5  交替方向乘子方法....................................................................................... 55
本章小結................................................................................................................... 56
本章參考文獻............................................................................................................ 56

第四章  圖像稀疏重建.................................................................................................. 61
4.1  引言.................................................................................................................. 61
4.2  基于自適應稀疏域選擇的圖像稀疏表示.............................................................. 64
4.2.1  離線(xiàn)字典學(xué)習.............................................................................................. 64
4.2.2  自適應子字典選擇....................................................................................... 66
4.3  自適應正則........................................................................................................ 67
4.3.1  基于A(yíng)R模型的自適應正則.......................................................................... 68
4.3.2  基于非局部相似的自適應正則..................................................................... 68
4.4  圖像稀疏重建算法總結...................................................................................... 69
4.5  圖像稀疏重建結果............................................................................................. 71
4.5.1  圖像去模糊結果.......................................................................................... 71
4.5.2  圖像超分辨率實(shí)驗結果................................................................................ 73
本章小結................................................................................................................... 78
本章參考文獻............................................................................................................ 79

第五章  基于壓縮感知的一維回波信號獲取與檢測........................................................ 82
5.1  引言.................................................................................................................. 82
5.2  基于壓縮感知的低速雷達回波獲取..................................................................... 83
5.2.1  雷達回波的稀疏表示................................................................................... 83
5.2.2  雷達回波信號的低速獲取............................................................................ 86
5.3  基于加權范數理論的高分辨一維距離像.......................................................... 93
5.3.1  加權范數重構模型簡(jiǎn)介............................................................................ 93
5.3.2  基于加權范數理論的高分辨一維距離像.................................................... 95
5.4  超聲高分辨率探測........................................................................................... 100
5.4.1  基于壓縮感知理論的探測原理.................................................................... 100
5.4.2  結合壓縮感知理論和奇異值分解的高分辨率探測方法................................. 104
5.4.3  仿真實(shí)驗及其結果分析.............................................................................. 109
本章小結.................................................................................................................. 111
本章參考文獻........................................................................................................... 111

第六章  基于壓縮感知的計算成像............................................................................... 114
6.1  引言................................................................................................................. 114
6.2  高分辨率可見(jiàn)光計算成像................................................................................. 115
6.2.1  基于運動(dòng)隨機曝光的高分辨率可見(jiàn)光計算成像方法.................................... 115
6.2.2  基于CCD-TDI模式的高分辨率遙感光譜成像............................................. 125
6.3  高分辨率光譜計算成像.................................................................................... 131
6.3.1  單通道光譜計算成像模型........................................................................... 131
6.3.2  雙通道光譜計算成像.................................................................................. 136
6.4  基于低秩張量逼近的高維圖像恢復................................................................... 156
6.4.1  基于低秩張量逼近的拉普拉斯尺度混合(LSM)模型..................................... 156
6.4.2  基于低秩張量逼近的高維圖像去噪............................................................. 160
6.4.3  仿真實(shí)驗................................................................................................... 162
本章小結................................................................................................................. 166
本章參考文獻.......................................................................................................... 166

第七章  基于稀疏理論的高分辨率雷達成像................................................................ 168
第八章  基于稀疏表示重構的多視目標識別................................................................ 204

第九章  基于稀疏性提升的光流估計........................................................................... 214
本章參考文獻.......................................................................................................... 230