數(shù)據(jù)感知優(yōu)化技術及其應用

定　價：￥42.00

作　者：	樊寬剛，張小根，陳仁義，徐文堂，王渠
出版社：	冶金工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787502478568	出版時間：	2018-08-01	包裝：
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內容簡介

　　《數(shù)據(jù)感知優(yōu)化技術及其應用》通過無線傳感器網(wǎng)絡與壓縮感知理論的融合研究，旨在找到更優(yōu)的算法實現(xiàn)重構。根據(jù)已有的研究成果，總結了壓縮感知理論中的兩個重要組成部分——觀測矩陣和重構算法，并列舉了不同的觀測矩陣，進行性能優(yōu)劣的對比總結。研究了幾種不同的重構算法——基追蹤算法、梯度追蹤優(yōu)化算法和正交匹配追蹤算法，比較它們的優(yōu)缺點后，對各類算法進行了分析，分別給出了框架，并建立相應的模型進行仿真。通過研究改進后的算法進行數(shù)據(jù)融合，驗證了該算法的可行性和有效性?！稊?shù)據(jù)感知優(yōu)化技術及其應用》可作為數(shù)據(jù)感知優(yōu)化技術設計提高的技術支持和設計參考，也可作為相關領域本科生、研究生和工程技術人員的教材和參考書。

作者簡介

暫缺《數(shù)據(jù)感知優(yōu)化技術及其應用》作者簡介

圖書目錄

1 緒論
1．1 基本知識介紹
1．1．1 無線傳感器網(wǎng)絡基本知識
1．1．2 壓縮感知基本知識
1．2 國內外研究現(xiàn)狀
1．2．1 無線傳感器網(wǎng)絡的研究現(xiàn)狀
1．2．2 壓縮感知的研究現(xiàn)狀
1．2．3 數(shù)據(jù)融合技術的研究現(xiàn)狀
1．3 壓縮感知在無線傳感器網(wǎng)絡中的應用
參考文獻
2 無線傳感器網(wǎng)絡體系結構
2．1 無線傳感器網(wǎng)絡的基本概念及結構
2．1．1 無線傳感器網(wǎng)絡的概念
2．1．2 無線傳感器網(wǎng)絡的結構
2．1．3 無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點的體系結構
2．1．4 無線傳感器網(wǎng)絡的生成過程
2．2 無線傳感器網(wǎng)絡的特點
2．3 無線傳感器網(wǎng)絡的關鍵技術
2．4 無線傳感器網(wǎng)絡的應用
參考文獻
3 無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)管理技術
3．1 無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)管理的基本概念
3．1．1 以數(shù)據(jù)為中心的無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫
3．1．2 無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的特殊性及設計目標
3．1．3 無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)管理技術的研究熱點
3．2 無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)管理的關鍵技術
3．2．1 無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)存儲結構
3．2．2 數(shù)據(jù)查詢處理技術
3．2．3 數(shù)據(jù)壓縮技術
3．2．4 數(shù)據(jù)融合技術
3．3 幾種常見的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)
3．3．1 TinyDB系統(tǒng)
3．3．2 Cougar系統(tǒng)
3．3．3 現(xiàn)有無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)分析
3．4 無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)Dis WareDM
3．4．1 基于移動Agent中間件的傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)管理概述
3．4．2 DisWareDM整體功能和系統(tǒng)結構設計
3．4．3 DisWareDM系統(tǒng)的詳細設計
3．4．4 DisWareDM的系統(tǒng)功能
參考文獻
4 壓縮感知理論基本原理
4．1 概述
4．2 壓縮感知的工作原理
4．3 信號的稀疏表示
4．4 觀測矩陣的設計
4．5 壓縮感知的實際應用
4．5．1 壓縮成像
4．5．2 信道編碼
4．5．3 天文觀測
4．6 壓縮感知的基本算法
4．6．1 觀測矩陣的基礎知識
4．6．2 重構算法的基礎知識
參考文獻
附件
5 基追蹤算法
5．1 基追蹤算法的研究現(xiàn)狀
5．2 基追蹤算法的基礎知識
5．2．1 預備知識
5．2．2 基追蹤的使用
5．2．3 基追蹤算法的運算
5．2．4 改進的基追蹤算法
5．3 匹配追蹤算法的基礎知識
5．3．1 信號的稀疏表示
5．3．2 匹配追蹤算法的運算
5．4 Bregman迭代算法的基礎知識
5．4．1 Bregman距離
5．4．2 Bregman迭代算法的運算
5．5 幾種算法的對比
5．6 基追蹤算法仿真
5．6．1 用于壓縮感知的基追蹤算法程序
5．6．2 正交匹配追蹤算法程序
5．6．3 基追蹤與壓縮感知的仿真
5．6．4 匹配追蹤與壓縮感知的仿真
5．6．5 基追蹤和匹配追蹤的對比
5．6．6 基追蹤在壓縮感知上的實際應用
參考文獻
附件
6 梯度追蹤優(yōu)化算法研究
6．1 概述
6．2 不同種類的梯度追蹤算法總結
6．2．1 基于速下降法的梯度追蹤算法
6．2．2 基于牛頓法的梯度追蹤算法
6．2．3 基于共軛梯度法的梯度追蹤算法
6．3 梯度追蹤算法仿真及結果分析
6．3．1 梯度追蹤算法實驗仿真
6．3．2 仿真結果分析
參考文獻
7 正交匹配追蹤算法
7．1 正交匹配追蹤（OMP）算法的基礎知識
7．1．1 利用OMP算法重構一維信號
7．1．2 利用OMP算法重構二維圖像信號
7．2 基于OMP算法的優(yōu)化方案
7．3 StOMP算法的實際應用
參考文獻
附件
8 基于無線傳感器網(wǎng)絡的壓縮感知及數(shù)據(jù)融合技術
8．1 概述
8．2 數(shù)據(jù)融合的作用
8．3 多源傳感器數(shù)據(jù)融合
8．3．1 多源傳感器數(shù)據(jù)融合的基礎知識
8．3．2 多傳感器數(shù)據(jù)融合的優(yōu)勢
8．3．3 多傳感器多源數(shù)據(jù)融合模型
8．3．4 數(shù)據(jù)融合的結構模型
8．3．5 數(shù)據(jù)融合的功能模型
8．4 數(shù)據(jù)的壓縮、重構及仿真結果的數(shù)據(jù)分析
8．4．1 壓縮率分析
8．4．2 數(shù)據(jù)分析
8．5 基于聯(lián)合稀疏模型的分布式壓縮算法
8．5．1 兩級壓縮感知算法
8．5．2 分布式稀疏隨機投影算法的基礎知識
8．5．3 分布式稀疏隨機投影的改進算法
8．5．4 改進算法的網(wǎng)絡模型選擇與數(shù)據(jù)處理
8．5．5 數(shù)據(jù)仿真處理與分析
8．6 基于集中式的數(shù)據(jù)壓縮算法
8．6．1 集中式壓縮算法描述
8．6．2 選擇傳感器矩陣
8．6．3 集中式壓縮感知算法的模型分析
8．6．4 仿真及結果分析
參考文獻
附件
9 總結與展望
9．1 總結
9．2 展望