书籍简介:

本书对压缩感知理论的两个核心问题——观测矩阵和重构算法进行了研究，并根据已有的研究和资料，对不同的观测矩阵和不同的重构算法进行了对比，就其性能的优劣和实现的难易程度做了综合分析，得出梯度追踪算法的重构效果较好，同时计算量较小，较为实用。介绍了基追踪算法的特性以及应用场合，研究了匹配追踪算法和Bregman迭代算法等其他的一系列算法，并将它们与基追踪算法进行了对照与比较，做出了适用于压缩感知的基追踪算法的程序。还针对具体的应用场景，研究了当前该领域的发展现状，提出了在基于压缩感知理论的基础上进行大量数据的融合研究，通过多传感器数据融合技术建立了结构模型和功能模型，并进行了数据的压缩和重构。采用压缩感知理论中联合稀疏模型的方法，实现了无线传感器网络底层节点处采集数据的压缩，并提出了基于块稀疏系数模型重构的压缩感知方法。

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	9787502478568 如需购买下载《数据感知优化技术及其应用》pdf扫描版电子书或查询更多相关信息，请直接复制isbn,搜索即可全网搜索该ISBN
出版地	北京	出版单位	冶金工业出版社
版次	1版	印次	1
定价(元)	42.0	语种	简体中文
尺寸	24 × 17	装帧	平装
页数		印数

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书籍信息归属:

数据感知优化技术及其应用是冶金工业出版社于2018.8出版的中图分类号为 TP274 的主题关于数据处理－研究的书籍。