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多維信號處理數(shù)學(xué)建模及應(yīng)用 
定 價(jià)：32 元
9 7 3 8 0 7 7 1 9 1 0 3 5 現(xiàn)實(shí)生活中的數(shù)據(jù)往往存在多個(gè)維度，是人類了解世界的重要媒質(zhì)。本文從多維信號的各種先驗(yàn)出發(fā)，圍繞一維工程信號、二維圖像信號、三維視頻信號構(gòu)建了若干特定場景下多維信號的數(shù)據(jù)模型，具體包括如下幾方面研究：（1）一維工程信號稀疏時(shí)頻分析，主要研究丟失數(shù)據(jù)場景下的一維信號填補(bǔ)與魯棒時(shí)頻分析模型；（2）二維圖像信號重建，主要研究基于形態(tài)學(xué)成分分解的圖像椒鹽去噪數(shù)學(xué)模型；（3）三維張量圖像信號重建，以張量低秩先驗(yàn)與深度學(xué)習(xí)作為工具開展彩色圖像椒鹽去噪研究；（4）基于低秩約束理論的視頻目標(biāo)跟蹤，該研究基于粒子濾波和低秩約束提出一種逆向聯(lián)合稀疏目標(biāo)跟蹤模型；（5）基于注意力分配的相關(guān)濾波跟蹤方法研究，該研究為三維視頻信號分配合理的空間注意力以濾除不必要的干擾信息，提高三維視頻目標(biāo)跟蹤精度。上述研究遵循從簡單到復(fù)雜的層進(jìn)式剖析方法，以信號分解、變換等信號處理基本思維方法貫徹始終，將數(shù)學(xué)建模與多維信號處理有機(jī)結(jié)合，是一本反映信號處理最新發(fā)展動(dòng)向的學(xué)術(shù)專著，相關(guān)研究內(nèi)容對信號處理、人工智能、模式識別等專業(yè)本科生和研究生有較高的參考價(jià)值。
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