稀疏建模理论、算法及其应用 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:电子工业出版社作者:（美）Irina Rish（伊琳娜里什）出品人: 页数:0 译者: 出版时间: 价格:49元装帧:平装-胶订 isbn号码:9787121333569 丛书系列:经典译丛·信息与通信技术

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具体描述

在本书中，作者首先提出引导性示例，并对稀疏建模领域的关键最新进展进行较高层次的探索。然后，该书描述了常用的强化稀疏的工具中涉及的优化问题，给出了本质性的理论结果，并讨论了若干寻找稀疏解的最新算法。作者接下来研究了稀疏复原问题，将基本形式扩展到更复杂的结构性稀疏问题与不同的损失函数。该过程也检验了一类特定的稀疏图形模型，并涵盖了字典学习与稀疏矩阵分解内容。 [1]

《信号与系统：解析与实践》本书深入探讨了信号与系统的基本理论，从数学原理到实际应用，旨在为读者构建一个扎实的学科基础。我们将从最基本的信号概念入手，如连续时间信号与离散时间信号的定义、分类以及重要的数学性质，例如周期性、奇偶性、能量与功率。随后，我们将引入系统的概念，区分线性和非线性系统、时不变与时变系统、因果与非因果系统等关键特性，并着重讲解系统的描述方式，包括差分方程和微分方程。本书的核心内容之一是傅里叶分析。我们将详细介绍傅里叶级数和傅里叶变换，阐述它们如何将时域信号分解为不同频率的成分，从而揭示信号的频谱特性。读者将学习到傅里叶变换的各种性质，如线性、时移、频移、卷积定理等，并理解它们在信号分析中的重要作用。此外，我们还将介绍离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT），这对于数字信号处理至关重要。拉普拉斯变换和Z变换是分析连续时间和离散时间系统动态行为的强大工具。本书将系统地讲解这两种变换的定义、收敛域以及重要性质，并演示如何利用它们来解决线性常系数微分方程和差分方程，从而分析系统的瞬态响应和稳态响应。我们还将深入研究系统的频率响应，包括幅度响应和相位响应，理解它们如何影响信号通过系统后的失真情况。卷积是信号与系统中的另一个核心概念，它描述了系统对输入信号的响应。本书将从代数和几何两个角度详细解释卷积的含义和计算方法，并阐述其在系统分析中的广泛应用。除了理论分析，本书还强调实践应用。我们将介绍一些重要的信号处理技术，如滤波。读者将了解不同类型的滤波器（低通、高通、带通、带阻）的原理，以及如何设计和实现它们来去除噪声或提取特定频率成分。此外，我们还将探讨采样定理，理解模拟信号如何转换为数字信号，以及采样率对信号保真度的影响。本书的另一大亮点是对系统稳定性、可控性和可观测性的深入分析。我们将介绍判断线性时不变系统稳定性的判据，以及利用状态空间方法来描述和分析系统的动态特性，包括系统的可控性矩阵和可观测性矩阵的计算与意义。为了帮助读者更好地理解和掌握相关概念，本书在每个章节都配有大量的例题和习题，覆盖了从理论推导到实际计算的各个方面。例题将逐步引导读者解决具体问题，而习题则鼓励读者独立思考和应用所学知识。本书的目标读者包括电子工程、通信工程、计算机科学、自动化等领域的学生和工程师。无论您是初学者还是希望深入理解信号与系统原理的专业人士，本书都将为您提供宝贵的知识和工具。我们相信，通过本书的学习，您将能够更自信地分析和设计各种信号处理和系统控制问题。目录概览：第一章：信号的基本概念 1.1 连续时间信号 1.2 离散时间信号 1.3 信号的分类（周期、奇偶、能量、功率） 1.4 重要的信号函数（单位冲激、单位阶跃）第二章：系统的基本概念 2.1 系统的定义与描述 2.2 系统的分类（线性、非线性、时不变、时变、因果、非因果） 2.3 线性时不变（LTI）系统的基本性质第三章：傅里叶级数与傅里叶变换 3.1 傅里叶级数 3.2 傅里叶变换及其性质 3.3 周期信号的傅里叶变换 3.4 离散时间傅里叶变换（DTFT） 3.5 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）第四章：拉普拉斯变换 4.1 拉普拉斯变换的定义与收敛域 4.2 拉普拉斯变换的性质 4.3 利用拉普拉斯变换分析LTI系统第五章：Z变换 5.1 Z变换的定义与收敛域 5.2 Z变换的性质 5.3 利用Z变换分析离散时间LTI系统第六章：卷积与系统响应 6.1 卷积的定义与计算 6.2 LTI系统的单位冲激响应 6.3 系统的瞬态响应与稳态响应第七章：系统函数与频率响应 7.1 系统函数的概念 7.2 幅度响应与相位响应 7.3 频率响应在信号滤波中的应用第八章：采样理论 8.1 采样定理 8.2 采样过程中的失真（混叠） 8.3 重构信号第九章：系统稳定性、可控性与可观测性 9.1 系统稳定性判据 9.2 状态空间表示法 9.3 可控性与可观测性分析第十章：滤波器设计基础 10.1 滤波器的类型与作用 10.2 理想滤波器与实际滤波器 10.3 简单滤波器设计实例本书力求语言严谨，逻辑清晰，通过理论的层层递进和实例的生动讲解，帮助读者构建起对信号与系统的全面认识。

作者简介

目录信息

第1章导论
1.1 引导性示例
1.1.1 计算机网络诊断
1.1.2 神经影像分析
1.1.3 压缩感知
1.2 稀疏复原简介
1.3 统计学习与压缩感知
1.4 总结与参考书目 [1]
第2章稀疏复原：问题描述
2.1 不含噪稀疏复原
2.2 近似
2.3 凸性：简要回顾
2.4 问题（P0）的松弛
2.5 lq-正则函数对解的稀疏性的影响
2.6 l1范数最小化与线性规划的等价性
2.7 含噪稀疏复原
2.8 稀疏复原问题的统计学视角
2.9 扩展LASSO：其他损失函数与正则函数
2.10 总结与参考书目
第3章理论结果（确定性部分）
3.1 采样定理
3.2 令人惊讶的实验结果
3.3 从不完全频率信息中进行信号复原
3.4 互相关 [1]
3.5 Spark与问题（P0）解的唯一性
3.6 零空间性质与问题（P1）解的唯一性
3.7 有限等距性质
3.8 最坏情况下精确复原问题的平方根瓶颈
3.9 基于RIP的精确重构
3.10 总结与参考书目第4章理论结果（概率部分）
4.1 RIP何时成立？
4.2 Johnson-Lindenstrauss引理与亚高斯随机矩阵的RIP
4.2.1 Johnson-Lindenstrauss集中不等式的证明
4.2.2 具有亚高斯随机元素的矩阵的RIP
4.3 满足RIP的随机矩阵
4.3.1 特征值与RIP
4.3.2 随机向量，等距随机向量
4.4 具有独立有界行的矩阵与具有傅里叶变换随机行的矩阵的RIP
4.4.1 URI的证明
4.4.2 一致大数定律的尾界
4.5 总结与参考书目
第5章稀疏复原问题的算法
5.1 一元阈值是正交设计的最优方法
5.1.1 l0范数最小化
5.1.2 l1范数最小化 [1]
5.2 求解l0范数最小化的算法
5.2.1 贪婪方法综述
5.3 用于l1范数最小化的算法
5.3.1 用于求解LASSO的最小角回归方法
5.3.2 坐标下降法
5.3.3 近端方法
5.4 总结与参考书目
第6章扩展LASSO：结构稀疏性
6.1 弹性网
6.1.1 实际中的弹性网：神经成像应用
6.2 融合LASSO
6.3 分组LASSO：l1/l2罚函数
6.4 同步LASSO：l1/l∞罚函数
6.5 一般化
6.5.1 块l1/lq范数及其扩展
6.5.2 重叠分组
6.6 应用
6.6.1 时间因果关系建模
6.6.2 广义加性模型
6.6.3 多核学习
6.6.4 多任务学习
6.7 总结与参考书目
第7章扩展LASSO：其他损失函数
7.1 含噪观测情况下的稀疏复原
7.2 指数族、 GLM与Bregman散度 [1]
7.2.1 指数族
7.2.2 广义线性模型
7.2.3 Bregman散度
7.3 具有GLM回归的稀疏复原
7.4 总结与参考书目
第8章稀疏图模型
8.1 背景
8.2 马尔可夫网络
8.2.1 马尔可夫性质：更为仔细的观察
8.2.2 高斯MRF
8.3 马尔可夫网络中的学习与推断
8.3.1 学习
8.3.2 推断
8.3.3 例子：神经影像应用
8.4 学习稀疏高斯MRF
8.4.1 稀疏逆协方差选择问题 [1]
8.4.2 优化方法
8.4.3 选择正则化参数
8.5 总结与参考书目
第9章稀疏矩阵分解：字典学习与扩展
9.1 字典学习
9.1.1 问题描述
9.1.2 字典学习算法
9.2 稀疏PCA
9.2.1 背景
9.2.2 稀疏PCA：合成视角
9.2.3 稀疏PCA：分析视角
9.3 用于盲源分离的稀疏NMF
9.4 总结与参考书目
后记
附录A 数学背景
参考文献 [1]
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本书的叙述方式极其流畅，作者似乎非常擅长将深奥的数学原理以一种直观易懂的方式呈现出来。我尤其欣赏其中关于优化理论的介绍，它不仅仅停留在公式推导上，而是巧妙地融入了历史背景和发展脉络，让读者能理解这些工具是如何一步步演变至今的。阅读过程中，我常常感到思维被激发，仿佛在跟随作者的引导，亲自探索着问题的边界。其中涉及的迭代算法和收敛性分析部分，讲解得非常透彻，即便是初次接触这些概念的读者，也能建立起扎实的认知框架。对于想要在算法层面进行更深层次研究的人来说，这本书提供了一个坚实的基础，而且内容组织逻辑性极强，章节之间的衔接自然得像是行云流水。

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这本书的厚度和广度都令人印象深刻，它像是一部详尽的工具箱手册，里面装满了解决现代计算难题的精良器械。我发现自己频繁地需要停下来，对照书中的图表和详细的算法步骤进行演算，这过程虽然需要耐心，但带来的收获是巨大的。作者在构建理论体系时，展现出了极高的严谨性，对每一个假设和推导都做到了有据可查、逻辑自洽。这种对细节的极致追求，使得这本书不仅是学习材料，更是一本可以随时查阅的参考典籍。特别是关于模型稀疏性的哲学探讨，引人深思，它挑战了传统的“模型越复杂越好”的观念，强调了简洁之美和效率的重要性，这在资源日益宝贵的今天显得尤为重要。

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第一本书，读下来感觉就像是走进了一片广袤无垠的数字丛林，里面的每一棵“树”——每一个模型——都经过了精心的雕琢与优化。作者对数据的理解达到了近乎本能的直觉，这种洞察力贯穿了全书，让你在学习复杂算法的同时，也能感受到背后的数学美感。书中对特定领域应用的探讨，比如在图像处理和自然语言理解中的实践，更是让人眼前一亮。它不是那种干巴巴的理论堆砌，而是充满了鲜活的案例，让你能立刻将抽象的概念与实际问题联系起来。特别是关于高维数据分析的章节，提供了许多独到的见解，让人在面对海量信息时，不再感到迷茫，而是能找到清晰的路径去挖掘价值。这本书对于那些希望深入理解数据内在结构，并运用先进技术解决实际问题的读者来说，无疑是一份宝贵的财富。

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这本书的行文风格非常迷人，它不像某些教材那样刻板教条，反而带有一种探索未知领域的兴奋感。作者的文字充满了力量和说服力，总能将原本枯燥的数学公式变得生动起来。我特别喜欢其中穿插的对未来趋势的展望，它让我们明白我们正在学习的知识是如何塑造未来的数据科学版图的。这种前瞻性让阅读体验变得非常积极和鼓舞人心。对于那些渴望站在技术前沿，不断挑战现有范式的读者来说，这本书无疑是一剂强心针。它不仅传授了知识，更点燃了对更精妙、更有效数据处理方式的不懈追求。

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初读这本书时，我有些担心它会过于偏向纯理论，但在翻阅了中后段关于实际部署和性能评估的章节后，这种顾虑完全打消了。作者非常务实，不仅告诉我们“为什么”这样做，更详细地说明了“如何”在不同的计算环境中高效地实现这些方法。书中对计算复杂度的分析和不同算法的优劣势对比，为实际项目中的技术选型提供了极大的帮助。这种理论与实践的完美结合，是很多技术书籍所欠缺的。它不仅仅是一本学术著作，更像是一位经验丰富的老工程师，手把手地教你如何在真实的工程挑战面前，构建出既优雅又强大的解决方案。

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