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自適應壓縮感知的高效硬體實現(壓縮感知信號級優化的設計流程Springer精選翻譯圖書)

  • 作者：編者:(意)Mauro Mangia//Fabio Pareschi//(比)Valerio Cambareri//(意)Riccardo Rovatti//Gianluca Setti|責編:李長波//楊強|譯者:吳小川//張鑫//楊強
  • 出版社：哈爾濱工業大學
  • ISBN：9787576711660
  • 出版日期：2024/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：317
人民幣：RMB 98 元      售價：元
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內容大鋼
    本書的寫作目的是闡述壓縮感知在硬體系統實現中的性能表現和實現代價。首先介紹了壓縮感知的基本理論，分析了典型CS（壓縮感知）處理演算法的性能表現。在此基礎上，建立硬體系統架構，給出信號採集、量化過程的基本依據，同時對採集壓縮比選擇和量化飽和問題提出具體解決措施。最後介紹了典型應用的硬體實現案例，並從數據傳輸的安全性角度分析了CS的保密性限制和破解概率。本書著重從硬體實現角度詳細分析了壓縮感知的應用過程，針對實際工程應用中存在的熱點及難點問題給出了詳細解答。
    本書既可以作為壓縮感知學習者的工具書，也可以作為壓縮感知理論工程應用者的參考資料。
作者介紹
編者:(意)Mauro Mangia//Fabio Pareschi//(比)Valerio Cambareri//(意)Riccardo Rovatti//Gianluca Setti|責編:李長波//楊強|譯者:吳小川//張鑫//楊強
目錄
第1章  壓縮感知導論
  1.1  信號採集與壓縮感知
  1.2  信號低維度模型
  1.3  感知過程
  1.4  相干性
  1.5  限制等距性
  1.6  信號重構
  本章參考文獻
第2章  壓縮感知的應用
  2.1  壓縮感知（CS）性能的非最壞情況評估
  2.2  超越基追蹤
  2.3  性能評估框架
  2.4  實際性能
  2.5  對抗「平等性」，為實踐優化鋪平道路
  本章參考文獻
第3章  從一般採集到自適應採集：獲取信號
  3.1  平均最大能量
  3.2  耙度一局部化權衡分析
  3.3  離線自適應的耙度和陰影邊
  3.4  耙度和測量分佈
  3.5  耙度與其他矩陣優化相比
  本章參考文獻
第4章  耙度問題的實現和複雜性約束
  4.1  CS的複雜度
  4.2  耙度和歸零
  4.3  通過投影梯度和交替投影求解TRLT和BRLT
  4.4  非結構化和結構化歸零
  本章參考文獻
第5章  生成耙度矩陣：一個有趣的二階問題
  5.1  信號的建模和定義
  5.2  量化的高斯序列
  5.3  對映感知序列
  5.4  三元和二元感測序列
  本章參考文獻
第6章  壓縮感知的體系結構
  6.1  介紹和定義
  6.2  CS信號採集鏈
  6.3  架構和實施指南
  6.4  飽和問題
  6.5  從時間域到混合時空域
  本章參考文獻
第7章  模擬信息轉換
  7.1  引言和註釋
  7.2  Yoo等人提出的雷達脈衝信號的AIc
  7.3  Chen等人提出的寬頻多頻BPSK信號的AIC
  7.4  Gangopadhyay等人提出的ECG信號的AIC
  7.5  Shoaran等人提出的顱內腦電圖AIc
  7.6  Pareschi等人提出的生物醫學信號的AIC
  7.7  原型比較
  本章參考文獻

第8章  使用壓縮感知進行低複雜度的生物信號壓縮
  8.1  通過CS進行低複雜度的生物信號編碼
  8.2  Bortolotti等人提出的雙模式ECG監測器
  8.3  Mangia等人提出的用於WSNs信號的高效壓縮感知歸零方法
  8.4  Mangia等人提出的低複雜度CS設計
  8.5  Zhang等人設計的植入式神經記錄系統
  本章參考文獻
第9章  使用壓縮感知的模擬信息介面的安全性
  9.1  壓縮感知的安全視角
  9.2  統計密碼分析
  9.3  計算密碼分析
  9.4  CS多級加密
  本章參考文獻
附錄  部分彩圖

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