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内容简介:
本书阐述了国内外关于稀疏水声信号处理与压缩感知应用的研究与实验成果,同时融入了作者研究团队近几年来在该领域取得的一些重要研究成果,着重讨论了稀疏水声信号处理和压缩感知应用两个方面的内容。全书分7章,包括绪论、水声信道的基本物理特性、范数约束与稀疏估计、稀疏水声信道的估计算法、压缩感知的稀疏化预处理、压缩感知理论、压缩感知应用等,提供了有关算法的伪代码及一些MATLAB程序。本书可作为高等院校和科研机构海洋物理、水声通信、水声工程等专业高年级本科生或研究生及相关行业研究人员的参考书。
书籍目录:
章绪论1
1.1与水声相关的物理量及其计算2
1.1.1水声能量及其计算2
1.1.2参考声压和分贝及其计算3
1.2水下声速变化特性4
1.3水声信道中3种特殊传播模式7
1.4水声信道传播损失规律8
1.5声呐系统11
1.5.1声呐方程11
1.5.2声呐方程的检测阈值15
1.5.3噪声与混响环境下检测阈值的设置17
本章小结19
第2章水声信道的基本物理特性20
2.1海面水声信号的传播特性20
2.2海底水声信号的传播特性23
2.3水声传播的多途效应27
2.4水声信道的选择性衰落28
2.5多途信道的系统函数29
2.6水声信号的匹配滤波处理31
本章小结33
第3章范数约束与稀疏估计34
3.1近似范数约束项与稀疏估计代价函数34
3.2范数化的向量空间35
3.3范数约束项与稀疏估计代价函数设计37
3.4基于近似l0范数约束的稀疏估计算法39
本章小结42
第4章稀疏水声信道的估计算法43
4.1稀疏水声信道的向量估计算法43
4.1.1问题描述43
4.1.2向量估计方法与信道估计目标函数45
4.1.3数值仿真分析52
4.1.4海试验证54
4.2稀疏水声信道的矩阵估计算法58
4.2.1问题描述59
4.2.2基于压缩感知的矩阵估计算法60
4.2.3数值仿真分析64
4.2.4海试验证68
本章小结74
第5章压缩感知的稀疏化预处理75
5.1离散余弦变换76
5.2离散小波变换78
5.36种多尺度几何分析94
5.3.1脊波(Ridgelet)变换94
5.3.2曲波(Curvelet)变换94
5.3.3轮廓波(Contourlet)变换95
5.3.4条带波(Bandelet)变换96
5.3.5楔波(Wedgelet)变换97
5.3.6小线(Beamlet)变换97
5.4稀疏表示98
5.5信号的低秩分析101
本章小结104
第6章压缩感知理论105
6.1压缩感知简介105
6.2基本概念109
6.2.1基和框架?109
6.2.2低维信号模型109
6.2.3可压缩信号110
6.2.4子空间的有限并集110
6.2.5感知矩阵的有关概念110
6.2.6感知矩阵的构造113
6.3稀疏信号恢复算法114
6.3.1l1范数小化算法114
6.3.2基追踪和基追踪降噪方法117
6.4信号恢复算法130
6.56种典型的贪心算法131
6.5.1正则化正交匹配追踪131
6.5.2压缩采样匹配追踪135
6.5.3分段正交匹配追踪138
6.5.4子空间追踪141
6.5.5稀疏度自适应追踪142
6.5.6广义正交匹配追踪146
本章小结149
第7章压缩感知应用152
7.1压缩感知在稀疏水声信道估计中的应用152
7.2水声信道的时延-多普勒双扩展模型探讨154
7.3水声双扩展信道估计研究概述及未来工作展望156
7.4压缩感知在水声数据遥测中的应用158
7.5压缩感知在变电站噪声源定位中的应用163
7.5.1变电站噪声源定位算法简介164
7.5.2基于压缩感知的合成孔径技术167
参考文献174
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编辑推荐
全书分7 章,包括绪论、水声信道的基本物理特性、范数约束与稀疏估计、稀疏水声 信道的估计算法、压缩感知的稀疏化预处理、压缩感知理论、压缩感知应用等,提供了有关算法的伪 代码及一些MATLAB 程序。
书籍介绍
本书阐述了国内外关于稀疏水声信号处理与压缩感知应用的研究与实验成果,同时融入了作者研究团队近几年来在该领域取得的一些重要研究成果,着重讨论了稀疏水声信号处理和压缩感知应用两个方面的内容。全书分7 章,包括绪论、水声信道的基本物理特性、范数约束与稀疏估计、稀疏水声信道的估计算法、压缩感知的稀疏化预处理、压缩感知理论、压缩感知应用等,提供了有关算法的伪代码及一些MATLAB 程序。本书可作为高等院校和科研机构海洋物理、水声通信、水声工程等专业高年级本科生或研究生及相关行业研究人员的参考书。
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什么格式都有的呀。
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非常好就是加载有点儿慢。
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书籍真实打分
故事情节:5分
人物塑造:6分
主题深度:7分
文字风格:3分
语言运用:4分
文笔流畅:4分
思想传递:9分
知识深度:8分
知识广度:5分
实用性:4分
章节划分:4分
结构布局:3分
新颖与独特:6分
情感共鸣:4分
引人入胜:3分
现实相关:8分
沉浸感:6分
事实准确性:8分
文化贡献:5分