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。
《数据感知优化技术及其应用》通过无线传感器网络与压缩感知理论的融合研究,旨在找到更优的算法实现重构。根据已有的研究成果,总结了压缩感知理论中的两个重要组成部分——观测矩阵和重构算法,并列举了不同的观测矩阵,进行性能优劣的对比总结。研究了几种不同的重构算法——基追踪算法、梯度追踪优化算法和正交匹配追踪算法,比较它们的优缺点后,对各类算法进行了分析,分别给出了框架,并建立相应的模型进行仿真。通过研究改进后的算法进行数据融合,验证了该算法的可行性和有效性。
《数据感知优化技术及其应用》可作为数据感知优化技术设计提高的技术支持和设计参考,也可作为相关领域本科生、研究生和工程技术人员的教材和参考书。
樊宽刚,男,1980年生,江西理工大学副教授,硕士生导师,国家自然科学基金网评专家,主持及参与国家、省部级、校级及横向课题18项,发表相关论文24篇,其中SCI、EI、ISTP检索论文17篇,实用新型专利获批5项,申报发明专利14项,已获批3项,确权软件注册权14项,出版专著2部。
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