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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)系統(tǒng)介紹非重構(gòu)框架下的頻譜感知方法，內(nèi)容主要是利用壓縮感知理論分析壓縮前后信號(hào)的各種統(tǒng)計(jì)特性及基于非重構(gòu)思想的各種頻譜感知算法性能，具體包括非重構(gòu)頻譜感知概述及其基本理論、基于稀疏表示和字典訓(xùn)練的頻譜感知、非重構(gòu)框架下的能量感知、非重構(gòu)頻譜感知框架下的測(cè)量矩陣優(yōu)化、非重構(gòu)框架下的特征值頻譜感知，以及非重構(gòu)框架下基于動(dòng)態(tài)采樣的寬帶頻譜感知。本書(shū)適合對(duì)認(rèn)知無(wú)線電、壓縮感知理論、統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理領(lǐng)域感興趣的師生和科技人員閱讀和參考。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《非重構(gòu)框架下的頻譜感知技術(shù)》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

第1章非重構(gòu)頻譜感知概述及其基本理論
1.1 非重構(gòu)頻譜感知的研究背景和意義
1.2 頻譜感知的研究現(xiàn)狀及其分析
1.3 基本理論
1.4 本書(shū)結(jié)構(gòu)
本章參考文獻(xiàn)
第2章基于稀疏表示和字典訓(xùn)練的頻譜感知
2.1 稀疏表示的基本方法
2.2 基于過(guò)完備字典的稀疏表示算法
2.3 多天線場(chǎng)景下的聯(lián)合字典訓(xùn)練算法
2.4 單天線環(huán)境下的稀疏表示去噪頻譜感知算法
2.5 多天線場(chǎng)景下基于聯(lián)合重構(gòu)的頻譜感知方法
2.6 多天線場(chǎng)景下基于聯(lián)合字典訓(xùn)練的頻譜感知方法
本章參考文獻(xiàn)
第3章非重構(gòu)框架下的能量頻譜感知
3.1 時(shí)域能量頻譜感知算法
3.2 頻域能量頻譜感知算法
3.3 衰落信道下的能量頻譜感知算法
3.4 非重構(gòu)框架下的能量頻譜感知
本章參考文獻(xiàn)
第4章非重構(gòu)頻譜感知框架下的測(cè)量矩陣優(yōu)化
4.1 非重構(gòu)能量頻譜感知的測(cè)量矩陣設(shè)計(jì)
4.2 基于稀疏表示頻譜感知的測(cè)量矩陣設(shè)計(jì)
4.3 基于多天線頻譜感知的測(cè)量矩陣設(shè)計(jì)
本章參考文獻(xiàn)
第5章非重構(gòu)框架下的特征值頻譜感知
5.1 傳統(tǒng)特征值頻譜感知算法
5.2 基于單環(huán)定律的頻譜感知算法
5.3 基于特征值和特征向量的雙特征頻譜感知算法
5.4 基于虛警概率要求的特征值頻譜感知門(mén)限研究
5.5 非重構(gòu)框架下特征值頻譜感知算法
本章參考文獻(xiàn)
第6章非重構(gòu)框架下基于動(dòng)態(tài)采樣的寬帶頻譜感知
6.1 系統(tǒng)模型
6.2 信號(hào)稀疏度的估計(jì)算法
6.3 基于動(dòng)態(tài)采樣的寬帶頻譜感知算法
本章參考文獻(xiàn)
名詞索引
附錄部分彩圖