Compressed Sensing & Sparse Filtering
Idioma: inglés
Editorial: Springer Berlin Heidelberg, 2013
Serie: Libro 69 de 180 - Signals and Communication Technology
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents fundamental concepts, methods and algorithms able to cope with undersampled data Introduces compressive sampling, called also compressed sensing. Written by well-known experts in the fieldThis book is aimed at presenting conc.
N° de ref. del artículo 5058956
- Título
- Compressed Sensing & Sparse Filtering
- Autor
- Carmi, Avishy Y.|Mihaylova, Lyudmila|Godsill, Simon J.
- Editorial
- Springer Berlin Heidelberg
- Año de publicación
- 2013
- Estado
- New
- Encuadernación
- Gebunden
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3642383971
- ISBN 13
- 9783642383977
- Serie
- Libro 69 de 180: Signals and Communication Technology
- Catálogos de vendedores
- Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin
This book is aimed at presenting concepts, methods and algorithms ableto cope with undersampled and limited data. One such trend that recently gained popularity and to some extent revolutionised signal processing is compressed sensing. Compressed sensing builds upon the observation that many signals in nature are nearly sparse (or compressible, as they are normally referred to) in some domain, and consequently they can be reconstructed to within high accuracy from far fewer observations than traditionally held to be necessary.
Apart from compressed sensing this book contains other related approaches. Each methodology has its own formalities for dealing with such problems. As an example, in the Bayesian approach, sparseness promoting priors such as Laplace and Cauchy are normally used for penalising improbable model variables, thus promoting low complexity solutions. Compressed sensing techniques and homotopy-type solutions, such as the LASSO, utilise l1-norm penalties for obtaining sparse solutions using fewer observations than conventionally needed. The book emphasizes on the role of sparsity as a machinery for promoting low complexity representations and likewise its connections to variable selection and dimensionality reduction in various engineering problems.
This book is intended for researchers, academics and practitioners with interest in various aspects and applications of sparse signal processing.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
De la contraportada
This book is aimed at presenting concepts, methods and algorithms ableto cope with undersampled and limited data. One such trend that recently gained popularity and to some extent revolutionised signal processing is compressed sensing. Compressed sensing builds upon the observation that many signals in nature are nearly sparse (or compressible, as they are normally referred to) in some domain, and consequently they can be reconstructed to within high accuracy from far fewer observations than traditionally held to be necessary.
Apart from compressed sensing this book contains other related approaches. Each methodology has its own formalities for dealing with such problems. As an example, in the Bayesian approach, sparseness promoting priors such as Laplace and Cauchy are normally used for penalising improbable model variables, thus promoting low complexity solutions. Compressed sensing techniques and homotopy-type solutions, such as the LASSO, utilise l1-norm penalties for obtaining sparse solutions using fewer observations than conventionally needed. The book emphasizes on the role of sparsity as a machinery for promoting low complexity representations and likewise its connections to variable selection and dimensionality reduction in various engineering problems.
This book is intended for researchers, academics and practitioners with interest in various aspects and applications of sparse signal processing.
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Información sobre el derecho de desistimiento
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