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多維信號(hào)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(lèi)了解世界的重要媒質(zhì)。本文從多維信號(hào)的各種先驗(yàn)出發(fā)，圍繞一維工程信號(hào)、二維圖像信號(hào)、三維視頻信號(hào)構(gòu)建了若干特定場(chǎng)景下多維信號(hào)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(hào)稀疏時(shí)頻分析，主要研究丟失數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的一維信號(hào)填補(bǔ)與魯棒時(shí)頻分析模型；（2）二維圖像信號(hào)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(hào)重建，以張量低秩先驗(yàn)與深度學(xué)習(xí)作為工具開(kāi)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(hào)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(jiǎn)單到復(fù)雜的層進(jìn)式剖析方法，以信號(hào)分解、變換等信號(hào)處理基本思維方法貫徹始終，將數(shù)學(xué)建模與多維信號(hào)處理有機(jī)結(jié)合，是一本反映信號(hào)處理最新發(fā)展動(dòng)向的學(xué)術(shù)專(zhuān)著，相關(guān)研究?jī)?nèi)容對(duì)信號(hào)處理、人工智能、模式識(shí)別等專(zhuān)業(yè)本科生和研究生有較高的參考價(jià)值。
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