內容簡介
在大數據時代,信息科學必須發展信息表征、獲取及復原的新理論、新方法。基於信號的稀疏性,“稀疏感知”用少量的測量數據實現高質量的信號復原,緩解大數據信息問題的壓力。《BR》實現稀疏感知的關鍵是:(1)有效地獲取數據,(2)有效地處理數據,實現信息復原。對於數據獲取,本書研究了信號稀疏性與信號采樣之間的關繫,討論了壓縮感知、矩陣填充、稀疏反卷積和相位復原等稀疏感知問題,從三個不同的角度討論了測量矩陣的設計。對於數據處理和信息復原,本書研究了梯度迭代優化算法、Bayesian算法和信息傳遞算法;特別地針對大數據處理問題,本書研究了乘子交替迭代優化算法、隨機坐標優化算法和隨機梯度優化算法等;本書還討論了若干貪婪算法。