具体描述
Our understanding of nature is often through nonuniform observations in space or time. In space, one normally observes the important features of an object, such as edges. The less important features are interpolated. History is a collection of important events that are nonuniformly spaced in time. Historians infer between events (interpolation) and politicians and stock market analysts forecast the future from past and present events (extrapolation). The 20 chapters of Nonuniform Sampling: Theory and Practice contain contributions by leading researchers in nonuniform and Shannon sampling, zero crossing, and interpolation theory. Its practical applications include NMR, seismology, speech and image coding, modulation and coding, optimal content, array processing, and digital filter design. It has a tutorial outlook for practising engineers and advanced students in science, engineering, and mathematics. It is also a useful reference for scientists and engineers working in the areas of medical imaging, geophysics, astronomy, biomedical engineering, computer graphics, digital filter design, speech and video processing, and phased array radar.
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用户评价
《Nonuniform Sampling》这个书名，在我的认知里，似乎指向了一个非常专业但又充满潜力的研究方向。在我的学习经历中，大多数关于采样理论的介绍都集中在均匀采样，强调其在奈奎斯特-香农采样定理中的核心地位。然而，现实世界的挑战远比理想模型复杂。很多时候，我们无法精确控制采样的时间或位置，或者出于成本、带宽等限制，必须采取一种“有选择性”的采样方式。这本书，我推测，正是为了解决这类现实难题而诞生的。它可能深入探讨了如何在采样点不规则分布的情况下，依然能够有效地重构原始信号，或者如何在已知信号特性（如稀疏性、低秩性等）的前提下，设计最优的非均匀采样方案。我很好奇，作者是否会介绍一些前沿的重构算法，例如压缩感知（Compressed Sensing）相关的技术，是如何在采样率远低于奈奎斯特速率的情况下，依然能够恢复出信号的。此外，这本书可能还会涉及一些实际的工程考量，比如在传感器网络中，如何智能地调度采样任务，以最大限度地节省能源并确保数据质量。如果这本书能为我提供一套系统性的理论框架和实用的算法工具，那无疑将极大地提升我在处理复杂数据时的问题解决能力。
评分刚看到《Nonuniform Sampling》这本书的标题，就觉得它可能是我一直以来在寻找的那种能够拓展我知识边界的读物。在我看来，大部分基础的信号处理教程都会详细讲解均匀采样，以及它所依赖的采样定理。但随着我接触的数据类型和应用场景越来越多元化，我渐渐意识到，现实世界中的数据采集往往不是那么“规整”的。或许是传感器本身的限制，或许是网络传输的瓶颈，抑或是为了捕捉某个瞬间的“亮点”，我们总会遇到需要非均匀采样的情形。《Nonuniform Sampling》这本书，我猜想，就是为我们提供了应对这些挑战的理论武器和实践指南。我非常期待书中能够详细阐述非均匀采样背后的数学原理，以及如何设计有效的采样策略来最大化信息获取效率。会不会有关于如何处理采样点缺失、采样间隔不一等问题的算法介绍？书中是否会提供一些不同应用领域（例如图像处理、通信系统、生物信号分析等）的案例研究，来展示非均匀采样是如何在实际中发挥作用的？我希望这本书能像一位经验丰富的向导，带领我深入了解这个可能被传统教材所忽视但却至关重要的采样技术领域。
评分《Nonuniform Sampling》这个书名，对我来说，代表了一种对数据采集和信号重建的全新思考方式。长期以来，我们可能习惯于依赖均匀采样这一成熟的理论框架，但它有时显得过于理想化，无法完全捕捉到现实世界中那些瞬息万变、模式复杂的现象。《Nonuniform Sampling》这本书，我想，很可能是在探索如何打破这种“均匀”的束缚，用更灵活、更智能的方式去获取信息。我猜测，它会深入探讨在采样点的位置、密度、甚至采样方式本身都存在差异的情况下，如何依然能够有效地从采集到的数据中恢复出有用的信息。这可能涉及到一些高级的数学工具和算法，例如稀疏表示、优化理论，甚至机器学习方法。我特别好奇，作者会如何解释非均匀采样在信息论层面上的意义，它与信息熵、信道容量等概念之间可能存在怎样的联系。书中是否会分析不同非均匀采样策略的优劣，以及在何种条件下，哪种策略更为有效？如果这本书能够提供一套严谨的理论体系，并辅以引人入胜的案例分析，那我相信它一定能极大地提升我处理和理解复杂、不规则数据的能力。
评分这本《Nonuniform Sampling》的书名听起来就很有意思，非均匀采样？我一直觉得采样这个概念在很多领域都至关重要，比如信号处理、图像处理、数据分析，甚至到我们日常生活中的拍照取景。但“非均匀”这个词，就预示着它可能颠覆我之前对“均匀”采样的那种刻板印象。我猜想，这本书会深入探讨那些不规则、不规则频率、甚至是不规则时间间隔的采样方式，以及它们在解决实际问题时可能带来的优势。想象一下，在某些场景下，我们需要在特定关键时刻捕捉更多信息，而在其他时间则可以适当减少采样密度，这不仅能提高效率，或许还能挖掘出隐藏在数据背后的更深层次的模式。我特别好奇作者会如何阐述这种“非均匀”的精妙之处，是否会涉及复杂的数学模型、算法设计，亦或是具体的应用案例？这本书是否会像一把钥匙，打开我理解和应用采样技术的新视角？我期待着它能提供一套全新的思考框架，让我能够更灵活、更有效地处理各种类型的数据。
评分最近偶然看到了《Nonuniform Sampling》这本书，光是书名就勾起了我的浓厚兴趣。在很多科学和工程领域，我们习惯于在规则的时间或空间间隔进行采样，比如每秒采集一次数据，或者在画布上以固定的像素网格进行划分。然而，现实世界的许多现象并不总是遵循这种整齐划一的节奏。某些事件的发生是突发的，某些数据的变化是突变的，如果还是用均匀采样，很可能会错过这些关键的瞬间，导致信息的丢失或失真。《Nonuniform Sampling》这本书，在我看来，应该会挑战这种传统的采样思维，引导读者去探索那些更贴近现实、更具适应性的采样策略。我脑海中浮现出各种可能的应用场景：在医学诊断中，对病人生命体征进行非均匀采样，可以在生命危险的早期迹象出现时更密集地监测；在地震预测中，实时监测地壳的细微变化，当异常信号出现时，立即加密采样点；甚至在金融市场，对高波动性资产进行更精细的非均匀采样，以便捕捉到转瞬即逝的交易机会。我希望这本书能深入浅出地解释非均匀采样的理论基础，并提供切实可行的实现方法，让我能够将这些新颖的采样技术应用到我自己的研究或工作中，从而获得更精确、更全面的数据洞察。
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