自适应压缩感知的高效硬件实现压缩感知信号级优化的设计流程--聚文网

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内容简介

本书的写作目的是阐述压缩感知在硬件系统实现中的性能表现和实现代价。首先介绍了压缩感知的基本理论，分析了典型CS(压缩感知)处理算法的性能表现。在此基础上，建立硬件系统架构，给出信号采集、量化过程的基木依据，同时对采集压缩比选择和量化饱和问题提出具体解决措施。最后介绍了典型应用的硬件实现案例，并从数据传输的安全性角度分析了CS的保密性和破解概率。本书着重从硬件实现角度详细分析了压缩感知的应用过程，针对实际工程应用中存在的热点及难点问题给出了详细解答

第1章压缩感知导论
1.1 信号采集与压缩感知
1.2 信号低维度模型
1.3 感知过程
1.4 相干性
1.5等距性
1.6 信号重构
本章参考文献
第2章压缩感知的应用
2.1 压缩感知(CS)性能的非最坏情况评估
2.2 超越基追踪
2.3 性能评估框架
2.4 实际性能
2.5 对抗“平等性”,为实践优化铺平道路
本章参考文献
第3章从一般采集到自适应采集：获取信号
3.1平均优选能量
3.2 耙度-局部化权衡分析
3.3 离线自适应的耙度和阴影边
3.4 耙度和测量分布
3.5 耙度与其他矩阵优化相比
本章参考文献
第4章耙度问题的实现和复杂性约束
4.1CS的复杂度
4.2 耙度和归零
4.3通过投影梯度和交替投影求解 TRLT和BRLT
4.4 非结构化和结构化归零
本章参考文献
第5章生成耙度矩阵：一个有趣的二阶问题
5.1信号的建模和定义
5.2 量化的高斯序列
5.3对映感知序列
5.4 三元和二元传感序列
本章参考文献
第6章压缩感知的体系结构
6.1介绍和定义
6.2CS信号采集链
6.3架构和实施指南
6.4 饱和问题
6.5从时间域到混合时空域
本章参考文献
第7章模拟信息转换
7.1引言和注释
7.2Yoo等人提出的雷达脉冲信号的AIC
7.3Chen等人提出的宽带多频BPSK信号的AIC
7.4 Gangopadhyay等人提出的ECG 信号的AIC
7.5 Shoaran 等人提出的颅内脑电图 AIC
7.6Pareschi等人提出的生物医学信号的AIC
7.7 原型比较
本章参考文献
第8章使用压缩感知进行低复杂度的生物信号压缩
8.1 通过CS进行低复杂度的生物信号编码
8.2 Bortolotti 等人提出的双模式ECG监测器
8.3 Mangia 等人提出的用于WSNs 信号的高效压缩感知归零方法
8.4 Mangia等人提出的低复杂度CS设计
8.5 Zhang 等人设计的植入式神经记录系统
本章参考文献

自适应压缩感知的高效硬件实现 压缩感知信号级优化的设计流程

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