压缩感知书籍推荐(压缩感知属于哪一领域)
作者：admin 发布时间：2024-05-09 20:00 分类：书籍推荐 浏览：24
今天给各位分享压缩感知书籍推荐的知识，其中也会对压缩感知属于哪一领域进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
奈奎斯特采样定理与压缩感知
1、基于一个有想象力压缩感知书籍推荐的思路压缩感知书籍推荐，辅以严格的数学证明压缩感知书籍推荐，压缩感知实现了神奇的效果，突破了信号处理领域的金科玉律——奈奎斯特采样定律。即，在信号采样的过程中，用很少的采样点，实现了和全采样一样的效果。
2、在本文的末尾，依据奈奎斯特采样定理与压缩感知原理上的异同进行了优缺点的分析，同时对压缩感知的发展进行了展望。
3、没有过时，依然是主流畅谈的话题，使用度依旧广泛。压缩感知的核心点在于，其不遵从奈奎斯特采样定理。而这原因在于，压缩感知的采样是随机的，不等间距的，故不用管奈奎斯特。
4、经典的采样定理为香农/乃奎斯特采样，即要保证信号的完全恢复，至少要有2倍的信号频率采样。但是这种采样当中，其实信息是冗余的。
5、压缩感知（Compressive Sensing， or Compressed Sampling，简称CS），是近几年流行起来的一个介于数学和信息科学的新方向，由Candes、Terres Tao等人提出，挑战传统的采样编码技术，即Nyquist采样定理。
6、该定理没有排除一些并不满足采样率准则的特殊情况下完整重构的可能性。（参见下文非基带信号采样，以及压缩感知。）非均匀采样 香农的采样定理可以延伸到非均匀采样，也就是采样的时间间隔非一定值。
压缩感知理论基本介绍
1、压缩感知理论在其复杂的数学表述背后蕴含着非常精妙的思想。基于一个有想象力的思路，辅以严格的数学证明，压缩感知实现了神奇的效果，突破了信号处理领域的金科玉律——奈奎斯特采样定律。
2、压缩感知是一种新兴的信号处理技术，它利用了信号的稀疏性和随机测量理论，从而能够在测量数据量和复杂度减小的同时保持信号信息的完整性和准确性。
3、压缩感知(Compressed sensing)，也被称为压缩采样(Compressivesampling)或稀疏采样(Sparse sampling)，是一种寻找欠定线性系统的稀疏解的技术。压缩感知被应用于电子工程尤其是信号处理中，用于获取和重构稀疏或可压缩的信号。
压缩感知的基本原理
1、压缩感知的基本原理可以简要概括如下： 稀疏表示：信号可能存在一个稀疏基或字典，即信号可以用很少的基向量（或原子）来近似表示。这意味着信号在某些基向量上的系数为零或接近于零。
2、理论证明压缩感知的采样方法只是一个简单的将信号与一组确定的波形进行相关的操作。这些波形要求是与信号所在的稀疏空间不相关的。压缩感知压缩感知方法抛弃了当前信号采样中的冗余信息。
3、该感知的工作原理和过程分别如下：工作原理：车联网动态压缩感知的工作原理是利用信号的稀疏性来降低采样数据量。
关于香农采样定理的参考书籍有哪些
香农第二定理是有噪信道编码定理。香农第三定理是保失真度准则下的有失真信源编码定理。
采样定理，又称香农采样定律、奈奎斯特采样定律，是信息论，特别是通讯与信号处理学科中的一个重要基本结论.E. T. Whittaker（1915年发表的统计理论），克劳德·香农 与Harry Nyquist都对它作出了重要贡献。
采样周期：在周期性测量过程变量(如温度、流量……)信号的系统中，相邻两次实测之间的时间间隔。离散控制系统(包括计算机数字控制系统)都采用周期性测量方式，采样间隔之内的变量值是不测量的。
采样定理是在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时(fs.max2fmax)，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的56～4倍。
为不使原波形产生“半波损失”，采样率至少应为信号最高频率的两倍，这就是著名的奈奎斯特采样定理。
奈奎斯特频率（Nyquist frequency）是离散信号系统采样频率的一半，因哈里·奈奎斯特（Harry Nyquist）或奈奎斯特－香农采样定理得名。采样定理指出，只要离散系统的奈奎斯特频率高于采样信号的最高频率或带宽，就可以避免混叠现象。
压缩感知的历史背景
但是压缩感知的想法是假定信号具有某种特点（比如文中所描述得在小波域上系数稀疏的特点），那么就可以只做三百次测量就完整地复原这个信号（这就相当于只通过三百个方程解出一千个未知数）。
在压缩感知的领域中，正交匹配跟踪算法（OMP）是一种高效的信号恢复技术。让我们一步步深入了解，如何在给定观测矩阵A和压缩信号y的情况下，找到最接近原始信号x的近似解。
凸优化理论提出的历史背景 在20世纪40年代，GeorgeDantzig发明了单纯形法，这是一种用于线性规划问题的数值求解方法。到了70年代，ClaudeLemaréchal和PhilWolfe针对凸最小化问题提出了下降的“束方法”。
压缩感知（compressed sensing）。所谓压缩感知，最核心的概念在于试图从原理上降低对一个信号进行测量的成本。比如说，一个信号包含一千个数据，那么按照传统的信号处理理论，至少需要做一千次测量才能完整的复原这个信号。
尽管压缩感知是由 E. J. Candes、J. Romberg、T. Tao 和D. L. Donoho 等科学家于2004 年提出的。
压缩感知书籍推荐的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于压缩感知属于哪一领域、压缩感知书籍推荐的信息别忘了在本站进行查找喔。
相关推荐