稀疏建模理論、算法及其應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Irina Rish（伊琳娜·裏什），Genady Ya.Grabarnik（賈納德裏·亞·格拉巴爾尼剋） 著，欒悉道 等 譯

圖書標籤:

• 稀疏建模
• 壓縮感知
• 機器學習
• 信號處理
• 優化算法
• 統計學習
• 數據挖掘
• 模式識彆
• 信息論
• 數值計算

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121333569

版次：1

商品編碼：12285573

包裝：平裝

叢書名： 經典譯叢·信息與通信技術

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：184

字數：261000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：本書適閤信息與信號處理、圖像處理等專業的高校研究生以及科研機構相關研究人員使用。

本書特色 ● 介紹瞭稀疏建模與信號復原中的一些關鍵概念與主要結果； ● 涵蓋瞭稀疏建模的基本理論、*新的算法與方法，以及實際應用； ● 描述瞭流行的強化稀疏方法，如l0與l1範數*小化； ● 研究瞭稀疏建模領域中若乾快速發展的子領域，如稀疏高斯馬爾可夫隨機場、結構性稀疏、字典學習與稀疏矩陣分解。

內容簡介

稀疏建模與現代統計學、信號處理、機器學習聯係密切，可以實現從相對較少的觀測數據精確復原待估信號，廣泛應用於圖像重構、數據的參數學習模型、故障診斷、模式識彆與雷達信號處理等領域。本書詳細討論瞭稀疏建模的相關內容，包括對稀疏解産生的問題描述、尋找稀疏解的求解算法、稀疏復原的理論成果以及應用實例等。封底文字：稀疏模型在一些科學應用領域（如基因或神經成像數據中的生物標記發現）特彆有用，預測模型的可解譯性是其*根本的特點。稀疏性可以極大地提高信號處理的成本效益。《稀疏建模理論、算法及其應用》一書提供瞭對稀疏建模領域的介紹，包括應用實例、産生稀疏解的問題描述、用於尋找稀疏解的算法以及稀疏復原領域中*近的理論成果。該書將帶讀者瞭解稀疏建模有關的*新進展，增加對該領域的理解，激發在該領域深入學習的興趣。在本書中，作者首先提齣引導性示例，並對稀疏建模領域的關鍵*新進展進行較高層次的探索。然後，該書描述瞭常用的強化稀疏的工具中涉及的優化問題，給齣瞭本質性的理論結果，並討論瞭若乾尋找稀疏解的*新算法。作者接下來研究瞭稀疏復原問題，將基本形式擴展到更復雜的結構性稀疏問題與不同的損失函數。該過程也檢驗瞭一類特定的稀疏圖形模型，並涵蓋瞭字典學習與稀疏矩陣分解內容。本書特色● 介紹瞭稀疏建模與信號復原中的一些關鍵概念與主要結果；● 涵蓋瞭稀疏建模的基本理論、*新的算法與方法，以及實際應用；● 描述瞭流行的強化稀疏方法，如l0與l1範數*小化；● 研究瞭稀疏建模領域中若乾快速發展的子領域，如稀疏高斯馬爾可夫隨機場、結構性稀疏、字典學習與稀疏矩陣分解。

作者簡介

Irina Rish：目前是IBM T.J. Watson研究中心的研究人員，她在俄羅斯的Moscow Gubkin Institute獲得應用數學碩士學位，並在加利福尼亞大學Irvine分校獲得計算機科學博士學位。主要研究領域包括概率推理、機器學習和信息理論。Genady Grabarnik：現為美國聖約翰大學數學與計算機科學學院助理教授，在美國科學院獲得博士學位。
欒悉道，長沙學院副教授，畢業於國防科學技術大學，獲工學博士學位，主要研究領域為：多媒體信息係統、圖像處理。
王衛威，畢業於國防科學技術大學，獲工學博士學位，主要研究領域為：信號稀疏錶示，壓縮感知與圖像處理。
謝毓湘：國防科學技術大學副教授，畢業於國防科學技術大學，獲工學博士學位，主要研究領域為：多媒體信息係統、圖像處理。魏迎梅：國防科學技術大學教授，畢業於國防科學技術大學，獲工學博士學位，主要研究領域為：虛擬現實、大數據分析與處理。

目錄

第1章 導論
1．1 引導性示例
1．1．1 計算機網絡診斷
1．1．2 神經影像分析
1．1．3 壓縮感知
1．2 稀疏復原簡介
1．3 統計學習與壓縮感知
1．4 總結與參考書目
第2章 稀疏復原：問題描述
2．1 不含噪稀疏復原
2．2 近似
2．3 凸性： 簡要迴顧
2．4 問題（P0）的鬆弛
2．5 lq-正則函數對解的稀疏性的影響
2．6 l1範數最小化與綫性規劃的等價性
2．7 含噪稀疏復原
2．8 稀疏復原問題的統計學視角
2．9 擴展LASSO：其他損失函數與正則函數
2．10 總結與參考書目
第3章 理論結果（確定性部分）
3．1 采樣定理
3．2 令人驚訝的實驗結果
3．3 從不完全頻率信息中進行信號復原
3．4 互相關
3．5 Spark與問題（P0）解的唯一性
3．6 零空間性質與問題（P1）解的唯一性
3．7 有限等距性質
3．8 最壞情況下精確復原問題的平方根瓶頸
3．9 基於RIP的精確重構
3．10 總結與參考書目第4章理論結果（概率部分）
4．1 RIP何時成立？
4．2 Johnson-Lindenstrauss引理與亞高斯隨機矩陣的RIP
4．2．1 Johnson-Lindenstrauss集中不等式的證明
4．2．2 具有亞高斯隨機元素的矩陣的RIP
4．3 滿足RIP的隨機矩陣
4．3．1 特徵值與RIP
4．3．2 隨機嚮量，等距隨機嚮量
4．4 具有獨立有界行的矩陣與具有傅裏葉變換隨機行的矩陣的RIP
4．4．1 URI的證明
4．4．2 一緻大數定律的尾界
4．5 總結與參考書目
第5章 稀疏復原問題的算法
5．1 一元閾值是正交設計的最優方法
5．1．1 l0範數最小化
5．1．2 l1範數最小化
5．2 求解l0範數最小化的算法
5．2．1 貪婪方法綜述
5．3 用於l1範數最小化的算法
5．3．1 用於求解LASSO的最小角迴歸方法
5．3．2 坐標下降法
5．3．3 近端方法
5．4 總結與參考書目
第6章 擴展LASSO：結構稀疏性
6．1 彈性網
6．1．1 實際中的彈性網：神經成像應用
6．2 融閤LASSO
6．3 分組LASSO：l1/l2罰函數
6．4 同步LASSO：l1/l∞罰函數
6．5 一般化
6．5．1 塊l1/lq範數及其擴展
6．5．2 重疊分組
6．6 應用
6．6．1 時間因果關係建模
6．6．2 廣義加性模型
6．6．3 多核學習
6．6．4 多任務學習
6．7 總結與參考書目
第7章 擴展LASSO：其他損失函數
7．1 含噪觀測情況下的稀疏復原
7．2 指數族、 GLM與Bregman散度
7．2．1 指數族
7．2．2 廣義綫性模型
7．2．3 Bregman散度
7．3 具有GLM迴歸的稀疏復原
7．4 總結與參考書目
第8章 稀疏圖模型
8．1 背景
8．2 馬爾可夫網絡
8．2．1 馬爾可夫性質：更為仔細的觀察
8．2．2 高斯MRF
8．3 馬爾可夫網絡中的學習與推斷
8．3．1 學習
8．3．2 推斷
8．3．3 例子：神經影像應用
8．4 學習稀疏高斯MRF
8．4．1 稀疏逆協方差選擇問題
8．4．2 優化方法
8．4．3 選擇正則化參數
8．5 總結與參考書目
第9章 稀疏矩陣分解：字典學習與擴展
9．1 字典學習
9．1．1 問題描述
9．1．2 字典學習算法
9．2 稀疏PCA
9．2．1 背景
9．2．2 稀疏PCA：閤成視角
9．2．3 稀疏PCA：分析視角
9．3 用於盲源分離的稀疏NMF
9．4 總結與參考書目
後記
附錄A 數學背景
參考文獻

前言/序言

本書在翻譯過程中，所有譯者一直堅持忠於原書，以謹慎細緻的態度開展工作，但是其中難免存在疏漏，懇請廣大讀者批評指正。前言

如果托勒密、阿加莎?剋裏斯蒂與奧卡姆的威廉聚在一起，他們很可能認同一個共同的思想。托勒密會說，“我們認為用最簡單的假設對現象進行解釋是一種很好的準則”。阿加莎可能會補充，“最簡單的解釋總是最適閤的”。奧卡姆的威廉將可能點頭同意，“如無必要，勿增實體”。該節省性原則，就是今天有名的奧卡姆剃刀原理，是滲透於從古至今所有哲學、藝術與科學領域的一個基礎性思想。“至繁歸於至簡”（萊昂納多?達?芬奇）。“盡量把所有事情變得簡單，以緻不能更簡單”（阿爾伯特?愛因斯坦）。在人類曆史上，先哲支持“簡單性”的名言可以無休無盡，很容易寫滿許多頁紙。但是，我們希望保持該序言簡短。

該書的主題——稀疏建模，是節省性原則在現代統計學、機器學習與信號處理領域的特殊體現。在這些領域，一個基礎性的問題就是由於觀測成本或其他限製，需要從數量相對較少的觀測中對未觀測高維信號進行精確復原。圖像重構、從數據中學習模型參數、係統故障或人類疾病診斷，是逆問題齣現後要解決的一些例子。一般地，高維、小樣本推斷問題是欠定的，且在計算上是難於處理的，除非該問題具有某一特定的結構，如稀疏性。

事實上，當僅有少量變量為真正重要的變量時，真實解可以很好地由稀疏嚮量來近似，將剩餘變量設置為零或接近零。換言之，少量最相關的變量（起因、預測因子等）通常對於解釋感興趣的現象來說是充分的。更一般地，即使原始問題並沒有産生稀疏解，我們也可以找到一個到新坐標係統的映射或字典，從而實現稀疏錶示。因此，稀疏結構看上去是很多自然信號固有的性質——沒有該結構，認知並適應這個世界是相當具有挑戰性的。

本書提供對稀疏建模簡要的介紹，包括應用實例、導緻稀疏解的問題描述、尋找稀疏解的算法，以及一些關於稀疏復原最新的理論成果。該書的內容基於我們幾年前在國際機器學習大會（ICML2010）上的輔導性講座，以及2011年春季學期在哥倫比亞大學教授的研究生課程。

第1章從引導性示例開始，對稀疏建模關鍵的最新進展進行瞭概述。第2章對優化問題進行瞭描述，該優化問題涉及常用於強化稀疏的工具，如l0與l1範數約束。必要的理論結果在第3章與第4章中進行介紹，第5章討論瞭若乾用於尋找稀疏解的著名算法。然後，在第6章與第7章討論瞭大量的稀疏復原問題，分彆將基本的問題形式擴展到更為復雜的結構性稀疏形式與不同的損失函數。第8章介紹瞭特殊的稀疏圖模型，如稀疏高斯馬爾可夫隨機場，該模型是稀疏建模中熱門且快速發展的子領域。最後，第9章研究瞭字典學習與稀疏矩陣分解。

注意，本書並不能對所有與稀疏有關的最新進展進行全部研究。事實上，僅僅一本書不可能對這個快速發展的領域全麵涉獵。然而，我們希望本書能夠作為稀疏建模的入門書籍，激勵讀者繼續學習本書之外的內容。

最後，我們想感謝以不同方式對本書作齣貢獻的人。Irina感謝IBM沃特森研究中心的同事Chid Apte、Guillermo Cecchi、James Kozloski、Laxmi Parida、Charles Peck、Ravi Rao、Jeremy Rice與Ajay Royyuru，感謝他們這些年來給予的鼓勵與支持。同時，其他同事與朋友的想法也有助於本書的成稿，包括Narges Bani Asadi、Alina Beygelzimer、Melissa Carroll、Gaurav Chandalia、Jean Honorio、Natalia Odintsova、Dimitris Samaras、Katya Scheinberg與Ben Taskar。Ben於去年去世，但他仍然活在我們的記憶與他優秀的工作中。

感謝Dmitry Malioutov、Aurelie Lozano與Francisco Pereira，他們閱讀瞭手稿，並提齣瞭很多有價值的建議，對本書改進幫助很大。還要特彆感謝本書的編輯Randi Cohen，他使我們一直保持積極性並耐心地等待本書完稿。最後，感謝我們的傢人，是他們的愛、支持與耐心成為我們靈感的無限源泉。我們不得不承認該書花費瞭比預期長的時間（多瞭幾年）。因此，Irina（很高興地）輸掉瞭與她女兒Natalie關於誰先齣版一本書的賭約。

《現代信號處理：從理論到實踐》 內容簡介 本書旨在為讀者構建一個全麵而深入的現代信號處理知識體係，從基礎理論齣發，逐步深入到復雜的算法設計與實際應用。我們力求將抽象的數學概念與直觀的物理意義相結閤，使得不同背景的讀者都能理解並掌握信號處理的核心思想。全書共分為五個部分，共計二十章，力求條理清晰，層層遞進。 第一部分：信號與係統基礎（第1-4章） 本部分是整個信號處理理論的基石，為後續章節的學習打下堅實的基礎。 第一章：信號的錶示與分類 我們將從最基本的概念齣發，探討信號的定義，包括連續時間信號與離散時間信號，周期信號與非周期信號，能量信號與功率信號。通過豐富的實例，如語音信號、圖像信號、生物電信號等，讓讀者對信號的本質及其多樣性有深刻的認識。我們將詳細介紹信號的數學錶示方法，包括衝激信號、階躍信號等基本信號的性質及其應用，並初步探討信號的傅裏葉級數與傅裏葉變換在信號分析中的重要性。 第二章：綫性時不變係統 綫性時不變（LTI）係統是信號處理領域中最重要和最基本的模型。本章將深入闡述LTI係統的定義、性質（疊加性、時移不變性）及其數學描述。我們將重點介紹係統的衝激響應，並詳細推導捲積運算在描述LTI係統輸入輸齣關係中的核心作用。通過對捲積積分和捲積和的深入分析，讀者將理解係統如何通過捲積來改變信號的特徵。此外，本章還將引入係統函數，為後續的係統分析和設計奠定基礎。 第三章：傅裏葉分析 傅裏葉分析是理解信號頻率特性的強大工具。本章將詳細介紹傅裏葉級數（DFS、CTFS）和傅裏葉變換（DTFT、DFT）的理論。我們將從數學推導齣發，深入理解信號如何分解為不同頻率的正弦和餘弦分量的疊加。重點將放在傅裏葉變換的性質，如綫性性、時移性、頻移性、捲積性質、積分性質等，並探討它們在信號濾波、調製解調等方麵的應用。此外，還將介紹離散傅裏葉變換（DFT）及其性質，為後續的快速傅裏葉變換（FFT）算法做好鋪墊。 第四章：拉普拉斯變換與Z變換 拉普拉斯變換和Z變換是處理連續時間和離散時間係統更強大、更通用的數學工具，尤其在分析穩定性、瞬態響應和頻率響應方麵具有不可替代的作用。本章將係統介紹拉普拉斯變換的定義、性質及其收斂域，並闡述其在求解微分方程和係統分析中的應用。隨後，我們將詳細介紹Z變換的定義、性質、收斂域以及逆Z變換的求解方法，並探討其在離散時間係統分析、濾波器設計和穩定性判彆中的關鍵作用。 第二部分：離散時間信號處理（第5-8章） 本部分將聚焦於離散時間信號的處理，這是數字信號處理的核心內容。 第五章：離散傅裏葉變換（DFT）與快速傅裏葉變換（FFT） 在基礎理論的鋪墊下，本章將深入探討離散傅裏葉變換（DFT）的算法實現。我們將詳細解析DFT的計算公式，並重點介紹各種快速傅裏葉變換（FFT）算法，包括Cooley-Tukey算法（按時間抽取和按頻率抽取）的原理和實現細節。通過對FFT算法的深入理解，讀者將能夠高效地計算DFT，從而為後續的頻譜分析、濾波設計等應用打下基礎。我們將提供具體的算法流程圖和僞代碼，以便讀者理解和實現。 第六章：數字濾波器設計（IIR濾波器） 濾波器是信號處理中最常用的工具之一，用於選擇性地保留或去除信號中的特定頻率成分。本章將重點介紹無限衝激響應（IIR）濾波器。我們將從模擬濾波器設計（巴特沃斯、切比雪夫、橢圓濾波器）齣發，通過雙綫性變換等方法將其轉換為數字濾波器。我們將詳細講解IIR濾波器方程的建立、係數的計算方法以及其在實際應用中的優缺點。 第七章：數字濾波器設計（FIR濾波器） 與IIR濾波器相對，本章將專注於有限衝激響應（FIR）濾波器。我們將介紹FIR濾波器的基本結構和優點（如綫性相位）。本章將重點介紹幾種主要的FIR濾波器設計方法，包括窗函數法（矩形窗、漢寜窗、海明窗、布萊剋曼窗）和頻率采樣法。我們將詳細分析不同窗函數的頻譜泄漏特性及其對濾波器性能的影響，並介紹Parks-McClellan算法（最優等紋波FIR濾波器設計）的原理。 第八章：功率譜估計 功率譜是描述信號功率在頻率域上分布的函數，是分析隨機信號的重要工具。本章將介紹多種功率譜估計方法。我們將從經典譜估計方法（如周期圖法、改進周期圖法）齣發，深入分析它們的原理、優缺點以及存在的偏差和方差問題。隨後，我們將重點介紹現代譜估計方法，如綫譜估計方法（AR、ARMA模型）和子空間類譜估計方法（如MUSIC、ESPRIT），並探討它們在提高分辨率和降低方差方麵的優勢。 第三部分：自適應信號處理（第9-12章） 自適應信號處理是指能夠根據輸入信號的統計特性自動調整係統參數的信號處理技術。 第九章：自適應濾波器的基本原理 本章將引入自適應濾波器的核心概念。我們將解釋自適應濾波器的基本結構，即一個可以根據誤差信號自動調整其濾波係數的濾波器。我們將詳細介紹“誤差信號”的定義以及“性能函數”的概念，並闡述自適應濾波器的工作流程：信號輸入、濾波輸齣、誤差計算、性能函數評估、係數更新。 第十章：最小均方（LMS）算法 最小均方（LMS）算法是應用最廣泛的自適應濾波算法之一，其原理簡單，計算量小。本章將深入推導LMS算法的迭代更新公式，並詳細分析其收斂性、收斂速度和穩態誤差。我們將探討LMS算法在不同應用場景下的錶現，例如噪聲消除、迴聲消除、信道均衡等，並提供相應的仿真示例。 第十一章：遞歸最小二乘（RLS）算法 遞歸最小二乘（RLS）算法相對於LMS算法，在收斂速度上通常更快，但計算復雜度也更高。本章將詳細介紹RLS算法的原理，包括其基於最小二乘估計的推導過程。我們將分析RLS算法的性能，包括其收斂速度、穩態誤差以及對輸入信號的敏感性。同時，本章也將討論RLS算法在實際應用中的挑戰和優化方法。 第十二章：卡爾曼濾波器 卡爾曼濾波器是一種最優綫性濾波器，能夠處理具有加性噪聲的離散時間動態係統。本章將係統地介紹卡爾曼濾波器的理論基礎，包括狀態空間模型、預測方程和更新方程。我們將從數學推導齣發，詳細闡述卡爾曼濾波器的遞推算法，並分析其在估計係統狀態、降噪和數據融閤等方麵的強大能力。本章還將介紹擴展卡爾曼濾波器（EKF）和無跡卡爾曼濾波器（UKF），以處理非綫性係統。 第四部分：陣列信號處理（第13-16章） 陣列信號處理是指利用多個傳感器組成的陣列來接收和處理信號，以獲得比單個傳感器更好的性能。 第十三章：陣列信號處理基礎 本章將介紹陣列信號處理的基本概念。我們將定義傳感器陣列，包括均勻綫陣、麵陣等。我們將探討陣列的導嚮矢量，以及它如何描述信號到達陣列的角度信息。本章還將介紹陣列的互耦效應和陣列孔徑的概念，並為後續的高級陣列處理技術打下基礎。 第十四章：波束形成技術 波束形成是陣列信號處理中的核心技術，旨在通過調整陣列各傳感器的權重，使陣列在特定方嚮上具有較高的增益，而在其他方嚮上具有較低的增益。本章將詳細介紹經典的波束形成器，如固定波束形成器（Delay-and-Sum）和自適應波束形成器（如LMS、RLS波束形成）。我們將分析不同波束形成器在抑製乾擾和提高信噪比方麵的性能。 第十五章：方嚮估計（DOA） 方嚮估計（DOA）是指確定目標信號到達陣列的方嚮。本章將介紹幾種重要的DOA估計算法。我們將從傳統的子空間類算法（如MUSIC、ESPRIT）齣發，詳細闡述其原理、優缺點以及對陣列結構的要求。隨後，我們將介紹基於綫性代數的方法，如MVDR（最小方差無失真響應）方法。 第十六章：陣列信號處理的應用 本章將探討陣列信號處理在各個領域的實際應用。我們將詳細介紹其在雷達係統中的目標跟蹤和乾擾抑製，在聲納係統中的目標定位和環境監測，在無綫通信中的空間分集和多用戶檢測，以及在生物醫學信號處理中的應用。通過具體的案例分析，讀者將深刻理解陣列信號處理的實際價值。 第五部分：信號處理的應用領域（第17-20章） 本部分將聚焦於信號處理在各個重要領域的應用，展示其強大的實踐能力。 第十七章：語音信號處理 語音信號處理是信號處理中最重要和最活躍的領域之一。本章將介紹語音信號的産生機製、特性以及關鍵的預處理技術，如預加重、分幀、加窗等。我們將深入探討語音信號的特徵提取方法，如短時能量、過零率、自相關函數、綫性預測係數（LPC）、梅爾頻率倒譜係數（MFCC）等。此外，本章還將介紹語音識彆、語音閤成、語音增強和說話人識彆等技術。 第十八章：圖像信號處理 圖像信號處理是將信號處理技術應用於二維圖像的分析和處理。本章將介紹圖像的數字化、采樣和量化。我們將探討圖像增強技術，如對比度調整、平滑濾波、銳化濾波。本章還將深入介紹圖像復原技術，如去噪、去模糊。此外，我們將介紹圖像分割、特徵提取以及圖像壓縮等核心技術，並觸及到計算機視覺中的一些基本概念。 第十九章：通信係統中的信號處理 現代通信係統的核心離不開信號處理技術。本章將從通信係統的基本模型齣發，介紹信號的調製與解調，包括幅度調製（AM）、頻率調製（FM）、相位調製（PM）以及數字調製（ASK, FSK, PSK, QAM）。我們將深入探討信道編碼與解碼（如漢明碼、捲積碼、Turbo碼、LDPC碼），以及它們在糾錯通信中的作用。此外，本章還將介紹均衡技術、同步技術和多址接入技術（FDMA, TDMA, CDMA, OFDMA）。 第二十章：生物醫學信號處理 生物醫學信號處理是信號處理在醫療健康領域的重要應用。本章將介紹幾種典型的生物醫學信號，如心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）、肌電圖（EMG）等。我們將探討這些信號的特點、采集方法以及相關的信號處理技術，如噪聲去除、特徵提取、模式識彆。本章還將介紹利用信號處理技術進行疾病診斷、生理狀態監測和醫療設備的設計。 本書通過理論講解、算法推導、實例分析和應用介紹相結閤的方式，旨在為讀者提供一個全麵、係統、實用的信號處理學習平颱。我們鼓勵讀者在掌握理論知識的同時，積極動手實踐，通過編程和仿真來加深理解，從而在各自的專業領域中更好地應用信號處理技術。

評分☆☆☆☆☆

《稀疏建模理論、算法及其應用》這本書，我隻能用“相見恨晚”來形容！我一直對那些能夠從紛繁復雜的數據中挖掘齣關鍵信息、構建簡潔高效模型的理論工具充滿著渴望，而稀疏建模恰恰滿足瞭我這一需求。作者在理論部分的講解，堪稱“匠心獨運”。他以一種非常優雅的方式，從信息論的視角切入，闡述瞭稀疏性為何是自然界和許多實際問題中的普遍現象，並由此引齣瞭稀疏建模的核心思想。我尤其欣賞作者在講解“稀疏編碼”時，用到的“樂高積木”的比喻，讓我一下子就明白瞭如何用一組“基本模塊”（字典原子）來高效地錶示各種復雜信號。書中對各種稀疏錶示方法的介紹，如“基追蹤”、“LASSO”等，都不僅僅是給齣公式，而是深入剖析瞭其背後的數學原理和幾何意義，這讓我對它們有瞭更深刻的理解。特彆是當作者講解“測量矩陣的設計”對於稀疏信號恢復成功率的影響時，讓我對這一關鍵因素有瞭全新的認識。算法部分，這本書絕對是“乾貨滿滿”。作者係統地介紹瞭求解稀疏優化問題的各種算法，並對它們的數學原理、收斂性分析、計算復雜度以及在不同場景下的性能錶現，都進行瞭細緻的梳理和評價。我特彆喜歡作者對“ADMM”（交替方嚮乘子法）算法的講解，這一算法在處理大規模稀疏問題時，展現齣瞭強大的通用性和靈活性。最讓我激動的是，書中關於稀疏建模在實際應用中的廣泛性。從通信信號的恢復，到圖像的壓縮與去噪，再到機器學習中的特徵選擇，每一個案例都讓我驚嘆於稀疏建模的強大能力。這本書不僅讓我掌握瞭稀疏建模的核心知識，更重要的是，它激發瞭我對該領域進一步深入研究的強烈興趣。

評分☆☆☆☆☆

《稀疏建模理論、算法及其應用》這本書，我隻能說，相見恨晚！在我多年的學術探索過程中，我一直在尋找一種能夠有效處理高維、冗餘數據的方法，而稀疏建模無疑是其中最閃耀的明星之一。這本書以一種非常係統和全麵的方式，將稀疏建模的理論、算法和應用融為一體，為我打開瞭一個全新的世界。作者在理論部分的講解，可以說是深入淺齣，鞭闢入裏。他從最基本的稀疏性概念入手，逐步引導讀者理解 L0, L1, L2 範數的區彆與聯係，以及它們在稀疏錶示中的核心作用。我尤其欣賞作者在講解“可恢復性”時，用到的“信號的本質屬性”和“測量數據的選擇”之間的權衡，讓我對稀疏信號恢復的條件有瞭更深刻的理解。書中對各種稀疏變換的介紹，如傅裏葉變換、小波變換、DCT變換等，以及它們如何與稀疏性結閤，構建高效的信號錶示，都進行瞭詳盡的分析。算法部分，這本書可謂是“乾貨滿滿”。作者詳細介紹瞭求解稀疏優化問題的各種算法，包括一些前沿的研究成果。他對這些算法的數學原理、收斂性分析、計算復雜度以及在不同場景下的性能錶現，都進行瞭細緻的梳理和評價。我特彆喜歡作者對“交替最小化”和“增廣拉格朗日乘子法”等算法的講解，這些算法在處理復雜的稀疏優化問題時，展現齣瞭強大的威力。最讓我驚喜的是，書中關於稀疏建模在實際應用中的廣泛性。從壓縮感知在圖像和信號采集中的革命性應用，到稀疏編碼在計算機視覺中的特徵提取，再到稀疏錶示在生物信息學中的基因識彆，每一個案例都讓我驚嘆於稀疏建模的強大能力。這本書不僅讓我掌握瞭稀疏建模的核心知識，更重要的是，它激發瞭我對該領域進一步深入研究的強烈興趣。

評分☆☆☆☆☆

《稀疏建模理論、算法及其應用》這本書，絕對是我在信息科學領域的一本“鎮山之寶”。我一直堅信，科學研究的終極目標之一就是追求簡潔和高效，而稀疏建模正是這一理念的完美體現。作者在理論部分的闡述，邏輯嚴謹，條理清晰。他從最基本的概念入手，逐步引導讀者理解“稀疏性”在不同數學範疇下的錶現形式，以及它為何能在信息處理中發揮如此重要的作用。我尤其欣賞作者在講解“稀疏字典學習”時，用到的“元素重組”的比喻，讓我一下子就明白瞭如何從大量樣本中學習齣能夠高效錶示數據的“基本元素”。書中對各種稀疏錶示方法，如“基追蹤”、“LASSO”等，的講解都非常透徹，不僅提供瞭詳盡的數學推導，還結閤瞭大量的圖示，使得我對這些方法的理解更加直觀和深刻。尤其是當作者講解“可恢復性”的理論界限時，對“測量矩陣”性質的深入分析，讓我對稀疏信號恢復的理論基礎有瞭更堅實的把握。算法部分，這本書可謂是“乾貨雲集”。作者係統地介紹瞭求解稀疏優化問題的各種算法，並對它們的數學原理、收斂性分析、計算復雜度以及在不同場景下的性能錶現，都進行瞭細緻的梳理和評價。我特彆喜歡作者對“增廣拉格朗日乘子法”（ALM）的講解，這一算法在處理非凸稀疏優化問題時，展現齣瞭強大的理論和實踐價值。最讓我驚喜的是，書中關於稀疏建模在實際應用中的廣泛性。從醫學影像的重建，到通信信號的盲分離，再到機器學習模型的稀疏化，每一個應用案例都讓我驚嘆於稀疏建模的強大能力。這本書不僅讓我掌握瞭稀疏建模的核心知識，更重要的是，它激發瞭我對該領域進一步深入研究的強烈興趣。

評分☆☆☆☆☆

《稀疏建模理論、算法及其應用》這本書，簡直就是我一直以來所尋找的“通關秘籍”。我一直深信，在這個信息爆炸的時代，掌握能夠從海量數據中提煉齣關鍵信息、構建簡潔高效模型的理論和方法，是至關重要的。而稀疏建模，正是實現這一目標的不二法門。作者在理論部分的講解，可謂是“潤物細無聲”，他沒有一開始就拋齣復雜的公式，而是從直觀的例子入手，例如“用最少的詞語概括一篇文章”這樣的類比，讓我迅速領會瞭稀疏性的核心思想。隨後，作者循序漸進地引入瞭數學概念，如L1範數、凸優化等，並詳細闡述瞭它們在稀疏建模中的作用。我尤其欣賞作者在講解“稀疏恢復”時，對“測量矩陣”的性質和“稀疏度”之間的關係的深入探討，這讓我對信號恢復的可行性有瞭更清晰的認識。算法部分，這本書的“乾貨”含量極高。作者不僅詳細介紹瞭求解稀疏優化問題的各種經典算法，如OMP、BP算法等，還深入探討瞭一些更現代、更高效的算法，如ISTA、FISTA等。他對每種算法的推導過程、優缺點以及適用場景都進行瞭詳細的分析，這讓我能夠根據不同的問題選擇最閤適的算法。讓我感到驚喜的是，書中關於稀疏建模在實際應用中的廣泛性。從傳感器網絡的數據融閤，到計算機視覺中的目標檢測，再到自然語言處理中的主題模型，每一個應用案例都讓我看到瞭稀疏建模的強大生命力。作者通過具體的實例，生動地展現瞭稀疏建模如何幫助我們解決現實世界中的各種復雜問題。讀完這本書，我感覺自己對數據處理和模型構建有瞭更深刻的理解，並且能夠更加自信地去應對各種挑戰。

評分☆☆☆☆☆

說實話，一開始拿到《稀疏建模理論、算法及其應用》這本書，我抱著一種“試試看”的心態。我一直認為，理論性的書籍很容易寫得枯燥乏味，充斥著晦澀難懂的公式和概念，讓人望而卻步。然而，這本書徹底顛覆瞭我的認知。作者的文筆流暢而富有感染力，將“稀疏”這個看似抽象的概念，描繪得生動形象。在介紹稀疏性的理論基礎時，作者巧妙地利用瞭物理學中的“最小作用量原理”和信息論中的“信息熵”等概念，將這些深奧的原理融入到對稀疏性的解釋中，讓我仿佛看到瞭一個優雅而強大的數學工具的誕生。書中對各種稀疏錶示方法的介紹，比如基追蹤、LASSO等，不僅給齣瞭詳細的數學推導，還用大量的圖示來說明其原理，使得我對各種方法的理解更加直觀和深刻。尤其是當作者在講解如何從測量數據中恢復稀疏信號時，那種“撥開迷霧見月明”的感覺，真是讓人心潮澎湃。算法部分，這本書也是下瞭真功夫。作者詳細介紹瞭各種求解稀疏優化問題的算法，從經典的梯度下降法到更高級的分布式優化算法，每一種算法都附帶詳細的理論分析和實現細節。我特彆喜歡作者在講解算法時，會穿插一些關於算法穩定性和魯棒性的討論，這對於理解算法在真實世界中的錶現至關重要。最讓我印象深刻的是，書中關於稀疏建模在信號處理、圖像分析、機器學習等領域的應用案例。作者選擇瞭那些極具代錶性的問題，並詳細闡述瞭稀疏建模是如何解決這些問題的，每一個案例都讓我看到瞭理論與實踐的完美結閤。讀完這本書，我感覺自己對信號恢復、特徵選擇等問題有瞭全新的視角，並且能夠更加自信地去解決那些曾經讓我頭疼的難題。這不僅僅是一本書，更像是一位經驗豐富的導師，在耐心地引導我一步步走嚮知識的深處。

評分☆☆☆☆☆

這部《稀疏建模理論、算法及其應用》簡直是我近期閱讀中最具啓發性的一本書瞭。我一直認為，在大數據時代，能夠從看似雜亂無章的數據中提煉齣最本質、最簡潔的模式，是一種至高的智慧。而稀疏建模，正是實現這一目標的有力武器。作者在理論部分的講解，非常引人入勝。他沒有一開始就堆砌晦澀的數學公式，而是以一種非常直觀和生動的方式，闡述瞭“稀疏性”這一核心概念。我特彆喜歡作者在介紹“測量矩陣”的性質時，用到的“信號的‘壓縮’錶示”的比喻，讓我一下子就明白瞭為什麼測量的數據量可以遠小於信號的維度。書中對各種稀疏錶示方法，如“基追蹤”、“LASSO”等，都進行瞭細緻的講解，不僅給齣瞭嚴謹的數學推導，還結閤瞭大量的幾何解釋，這使得我對這些方法有瞭非常清晰的理解。尤其是當作者講解“稀疏恢復的條件”時，對“相乾性”的討論，讓我對信號恢復的理論邊界有瞭更深刻的認識。算法部分，這本書簡直是“算法愛好者的福音”。作者詳細介紹瞭求解稀疏優化問題的各種算法，從經典的迭代算法到一些前沿的研究成果。他對每種算法的原理、收斂性、計算效率以及在實際應用中的錶現都進行瞭詳細的評估，這對於我選擇最適閤的算法來解決實際問題提供瞭寶貴的參考。讓我印象深刻的是，書中關於稀疏建模在實際應用中的廣泛性。從傳感器網絡的低維感知，到計算機視覺中的目標檢測，再到自然語言處理中的主題建模，每一個應用案例都讓我看到瞭稀疏建模的強大生命力。作者通過具體的實例，生動地展示瞭稀疏建模如何幫助我們解決現實世界中的各種復雜問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書《稀疏建模理論、算法及其應用》，就像是為我打開瞭一扇通往“簡約之美”的大門。我一直對那些能夠用最簡潔的語言、最少的元素來錶達復雜事物的理論和方法深感著迷，而稀疏建模無疑是其中的翹楚。作者在理論部分的闡述，非常富有洞察力。他不是簡單地羅列公式，而是從信息錶示和數據壓縮的角度，深刻地揭示瞭稀疏性為何如此重要。我特彆喜歡作者在解釋“稀疏字典學習”時，用到的“語言的構成”的比喻，讓我一下子就明白瞭學習一個好的“原子集”（基）對於高效錶示數據的重要性。書中對各種稀疏錶示方法的介紹，例如“基追蹤”、“LASSO”等，都輔以詳細的數學推導和直觀的幾何解釋，讓我對這些方法有瞭非常清晰的認識。尤其是當作者講解如何在測量數據中恢復稀疏信號時，那種“抽絲剝繭”般的邏輯推理，讓我對稀疏恢復的理論基礎有瞭更深入的理解。算法部分，這本書堪稱“實戰寶典”。作者係統地介紹瞭求解稀疏優化問題的各種算法，並對它們的計算效率、收斂性和穩定性進行瞭深入的分析。我非常欣賞作者在講解“迭代收縮閾值算法”（ISTA）時，對“閾值算子”作用的細緻剖析，以及如何通過“加速”來提高算法的效率。讓我印象深刻的是，書中關於稀疏建模在實際應用中的廣泛性。從醫學影像的重建，到音頻信號的分離，再到推薦係統的個性化服務，每一個案例都展示瞭稀疏建模在解決實際問題中的巨大潛力。作者通過具體的案例分析，讓我看到瞭理論與實踐的完美結閤，也激發瞭我將其應用到自己研究領域的靈感。

評分☆☆☆☆☆

哇，這本書簡直讓我醍醐灌頂！拿到《稀疏建模理論、算法及其應用》的時候，我還以為會是一本枯燥的理論堆砌，畢竟“稀疏”這個詞聽起來就有點高冷。然而，當我翻開第一頁，就被作者嚴謹而又生動的筆觸深深吸引瞭。書中的理論部分，並非生搬硬套的公式，而是娓娓道來，將那些看似復雜的數學概念，通過巧妙的比喻和貼切的例子，解釋得通俗易懂。我尤其喜歡作者在介紹L1範數正則化時，用到的“尋找最經濟的路徑”的類比，一下子就抓住瞭稀疏性的核心思想。而且，書中對於各種稀疏錶示方法，如小波變換、字典學習等，都進行瞭詳盡的闡述，不僅解釋瞭“是什麼”，更深入剖析瞭“為什麼”，讓我對稀疏性在信息錶示領域的強大威力有瞭全新的認識。更不用說，書中對各種優化算法的講解，比如迭代收縮閾值算法（ISTA）和快速迭代收縮閾值算法（FISTA），簡直是算法愛好者的福音。作者不僅詳細推導瞭算法的數學原理，還一步步地展示瞭算法的收斂性證明，讓我這種對算法細節有追求的讀者大呼過癮。最讓我驚嘆的是，作者並沒有止步於理論，而是花瞭大量篇幅深入探討瞭這些理論和算法在實際中的應用。從圖像去噪、圖像修復，到壓縮感知、信號分離，再到機器學習中的特徵選擇和模型壓縮，書中幾乎涵蓋瞭稀疏建模能夠觸及的所有熱門領域。每一個應用場景都配以清晰的闡述和具體的案例分析，讓我能直觀地感受到稀疏建模的強大生命力。讀完這本書，感覺自己對數據處理和模型構建的理解上升瞭一個全新的維度，再看到那些“大數據”或者“復雜模型”時，心裏不再是無從下手，而是能聯想到稀疏性這個強有力的武器，去嘗試尋找更簡潔、更高效的解決方案。這絕對是一本能改變我看待問題方式的書。

評分☆☆☆☆☆

這本書《稀疏建模理論、算法及其應用》就像是一次精心的“數學考古”，將那些隱藏在復雜數據背後的簡約之美，一點點地挖掘齣來，呈現在我的眼前。我一直對那些能夠揭示事物本質、追求簡潔高效的理論模型充滿敬意，而稀疏建模正是這樣的代錶。作者在開篇就以一種非常吸引人的方式，闡述瞭“少即是多”這一稀疏建模的核心思想，讓我立刻對接下來的內容産生瞭濃厚的興趣。書中的理論部分，作者對稀疏性概念的引入，不是孤立的數學定義，而是將其置於信息論、統計學等更廣闊的背景下進行闡述，使得我能夠從多個維度去理解稀疏性的重要性。對於那些經典的稀疏錶示方法，如基追蹤、LASSO迴歸等，作者不僅給齣瞭嚴謹的數學推導，還結閤瞭大量的幾何解釋，讓我能夠直觀地感受到它們在解決問題時的“巧思”。我尤其喜歡作者在講解“相乾性”和“受限等距性質”時，用到的“測量維度”與“信號復雜度”之間的微妙關係，這對於理解稀疏信號恢復的理論界限至關重要。算法部分，這本書的價值不言而喻。作者係統地介紹瞭求解稀疏優化問題的各種算法，從經典的貪婪算法到現代的迭代算法，每一種算法都進行瞭詳盡的剖析。他不僅解釋瞭算法的原理，還對算法的收斂性、計算效率以及在實際應用中的錶現進行瞭詳細的評估，這對於我選擇最適閤的算法來解決實際問題提供瞭寶貴的參考。讓我尤為印象深刻的是，書中關於稀疏建模在機器學習、信號處理、圖像恢復等多個領域的應用案例。作者通過一個個生動而具有代錶性的例子，展現瞭稀疏建模如何有效地解決現實世界中的各種挑戰，例如在醫學圖像去噪、人臉識彆、推薦係統等方麵的應用，都讓我看到瞭其巨大的價值。這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一扇通往高效數據處理和模型構建世界的窗戶。

評分☆☆☆☆☆

這本《稀疏建模理論、算法及其應用》給我帶來的震撼，遠不止於知識的獲取，更是一種思維方式的重塑。我一直對那些能夠“化繁為簡”的數學工具情有獨鍾，而稀疏建模恰恰完美地契閤瞭這一點。在我的實際工作中，經常會遇到高維度的、冗餘信息量巨大的數據集，傳統的建模方法往往會陷入“維度災難”的泥潭，模型復雜、計算量大，而且泛化能力差。閱讀這本書，就像是獲得瞭一把能夠精準識彆並剔除冗餘信息的“手術刀”。作者在介紹稀疏錶示的原理時，用到瞭“信息壓縮”和“關鍵信息提取”的比喻，讓我一下子就明白瞭稀疏性對於降維和提高模型效率的重要性。書中的理論部分，雖然涉及瞭不少數學推導，但作者的處理方式非常到位，邏輯清晰，循序漸進，即使是對於非數學專業背景的讀者，也能逐漸理解其中的精髓。我尤其欣賞作者在講解不同稀疏字典學習算法時，對不同算法優劣勢的細緻對比，以及它們在不同應用場景下的適用性分析。這對於我選擇閤適的工具來解決實際問題提供瞭極大的幫助。算法部分，書中對各種優化算法的介紹，特彆是針對大規模稀疏問題的求解方法，如ADMM（交替方嚮乘子法）等，簡直是為解決我工作中遇到的難題提供瞭寶貴的“秘籍”。作者不僅給齣瞭算法的僞代碼，還詳細解釋瞭算法的收斂條件和加速技巧，讓我能夠深入理解算法的內部機製，並能夠根據實際情況進行調整和優化。最令我興奮的是，書中關於稀疏建模在實際應用中的案例分析，例如在醫學影像分析中的病竈檢測、在自然語言處理中的文本摘要生成等，這些生動的例子讓我看到瞭稀疏建模的無限潛力，也激發瞭我將其應用到自己研究領域的靈感。這本書不僅是一本技術指南，更是一本啓發智慧的寶典。

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