稀疏建模理论、算法及其应用

本书特色 ● 介绍了稀疏建模与信号复原中的一些关键概念与主要结果； ● 涵盖了稀疏建模的基本理论、*的算法与方法，以及实际应用； ● 描述了流行的强化稀疏方法，如l0与l1范数*小化； ● 研究了稀疏建模领域中若干快速发展的子领域，如稀疏高斯马尔可夫随机场、结构性稀疏、字典学习与稀疏矩阵分解。

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（美）Irina Rish（伊琳娜 里什）, Genady Ya. Grabarnik（{6 /2018-01-01 /电子工业出版社

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内容简介：稀疏建模与现代统计学、信号处理、机器学习联系密切，可以实现从相对较少的观测数据精确复原待估信号，广泛应用于图像重构、数据的参数学习模型、故障诊断、模式识别与雷达信号处理等领域。本书详细讨论了稀疏建模的相关内容，包括对稀疏解产生的问题描述、寻找稀疏解的求解算法、稀疏复原的理论成果以及应用实例等。封底文字：稀疏模型在一些科学应用领域（如基因或神经成像数据中的生物标记发现）特别有用，预测模型的可解译性是其*根本的特点。稀疏性可以极大地提高信号处理的成本效益。《稀疏建模理论、算法及其应用》一书提供了对稀疏建模领域的介绍，包括应用实例、产生稀疏解的问题描述、用于寻找稀疏解的算法以及稀疏复原领域中*近的理论成果。该书将带读者了解稀疏建模有关的*进展，增加对该领域的理解，激发在该领

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2024-09-03 /电子工业出版社