Matematyczne wprowadzenie do czujników kompresyjnych

Opinie czytelników

Książka zapewnia kompleksowy i matematycznie rygorystyczny przegląd detekcji kompresyjnej, dzięki czemu jest odpowiednia zarówno dla początkujących, jak i zaawansowanych czytelników. Skutecznie równoważy teorię i praktyczne zastosowania, choć może stanowić wyzwanie dla osób ze słabszym wykształceniem matematycznym.

Silny matematyczny punkt widzenia, dobrze wyjaśnione kluczowe koncepcje, kompleksowe omówienie najnowszych technik, intuicyjne argumenty, dobre ćwiczenia ułatwiające naukę, prosty język, ładny druk i oprawa.

Może być trudna dla czytelników bez silnego zaplecza matematycznego, pewne trywialne traktowanie mniej ważnych pojęć.

(na podstawie 4 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

A Mathematical Introduction to Compressive Sensing

Zawartość książki:

Na przecięciu matematyki, inżynierii i informatyki znajduje się prężnie rozwijająca się dziedzina detekcji kompresyjnej.

Opierając się na założeniu, że akwizycja i kompresja danych mogą być wykonywane jednocześnie, wykrywanie kompresyjne znajduje zastosowanie w obrazowaniu, przetwarzaniu sygnałów i wielu innych dziedzinach. W obszarach matematyki stosowanej, inżynierii elektrycznej i informatyki teoretycznej, eksplozja aktywności badawczej nastąpiła już po uzyskaniu wyników teoretycznych, które podkreśliły skuteczność podstawowych zasad.

Eleganckie idee stojące za tymi zasadami są również interesujące dla czystych matematyków. Książka A Mathematical Introduction to Compressive Sensing zawiera szczegółowy opis podstawowej teorii, na której opiera się ta dziedzina. Dzięki jedynie umiarkowanym wymaganiom wstępnym jest to doskonały podręcznik na kursy podyplomowe z matematyki, inżynierii i informatyki.

Służy również jako wiarygodne źródło informacji dla praktyków i badaczy w tych dyscyplinach, którzy chcą dokładnie zrozumieć temat. A Mathematical Introduction to Compressive Sensing wykorzystuje matematyczną perspektywę do przedstawienia rdzenia teorii leżącej u podstaw detekcji kompresyjnej.