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正版现货新书压缩感知算法的快速处理及应用研究 9787568412308 张永平著

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作者张永平著

出版社江苏大学出版社

ISBN9787568412308

出版时间2019-12

装帧其他

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定价49元

货号17767213

上书时间2024-12-20

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商品详情

品相描述：全新

商品描述

作者简介

张永平，1979年出生，副教授，2014年毕业于南京理工大学并获得计算机应用技术专业博士学位，2014年6月到盐城工学院信息学院工作，研究方向包括压缩感知、大数据技术、物联网数据采集等。近5年来，主持或主要参与国家**项目、省科技厅项目、省教育厅项目共计6项，以作者在国内外知名期刊发表论文10多篇（其中SCI／EI收录6篇），以发明人申请发明专利5项（已授权2项），以发明人申请并授权软件著作权1项。

**章绪论
1．1研究背景
1．2研究意义
1．3压缩感知的理论框架
1．4压缩感知算法及其重构
1．5压缩感知研究现状
1．6主要研究内容
1．7本书结构安排
第2章相关技术基础
2．1并行处理及多核技术
2．2云计算和大数据
2．3Python
2．4物联网及其发展
2．5本章小节
第3章并行压缩感知算法及其加速研究
3．1并行压缩感知
3．2CPU并行加速
3．3GPU并行加速
3．4本章小结
第4章压缩感知算法的云加速研究
4．1OpenStack074*
4．2云加速方案概述
4．3云加速方案系统设计
4．4算法迁移和循环并行化的设计
4．5算法的改进
4．6云加速方案验证
4．7本章小结
第5章一种分块快速压缩感知算法的设计与实现
5．1OMP算法的不足及优化
5．2BFOMP算法设计
5．3BFOMP算法验证
5．4本章小结
第6章物联网中压缩感知方法的应用研究
6．1海量物联数据的压力
6．2压缩感知和物联网
6．3压缩感知物联网的应用实例——感知城管系统
*．*压缩感知物联网的应用实例——在线财务系统
6．5压缩感知物联网的未来研究展望
6．6本章小结
第7章总结与展望
7．1研究总结
7．2下一步工作
参考文献

精彩内容

压缩感知是一种有损的数据采样方法，优势是用少量采样表示信号；针对同一信号，比传统采样方法获取的采样数据量要小的多。但压缩感知的劣势在于从采样数据中恢复信号的时间较长，这是影响其广泛应用的重要因素。本书针对压缩感知信号重构算法计算复杂度极高的问题，从算法加速和降低算法计算复杂度两方面展开研究。如在压缩感知算法加速方面，在并行化的基础上提出了基于云平台的加速方案，实现了复杂操作的并行化和复杂对象的序列化等问题。在降低算法计算复杂度方面，用观测矩阵原子与二维残差之间的相关性测量代替观测矩阵原子与一维残差之间的相关性测量，降低了重构操作的计算规模。