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  • 稀疏表示学习理论与应用

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    本书介绍稀疏表示学习理论与相关应用。第1章概述信号稀疏性与压缩感知的关系、压缩感知的研究内容。第2章介绍稀疏概念与稀疏表示数学模型。第3章介绍小波变换、脊波变换及曲波变换。第4章讨论信号重构的确定性与概率性证明。第5章讨论稀疏表示字典学习。第6章讨论LASSO模型及其应用。第7章讨论Dantzig选择器理论。第8章讨论稀疏贝叶斯分类模型。第9章分析次梯度优化方法、阈值迭代方法、交替方向乘子法、坐标下降法等。第10章分析Lq优化近似计算

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