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Verkauf durch Sack Fachmedien

Kutyniok / Kunsch / Rauhut

Compressed Sensing in Information Processing

Medium: Buch
ISBN: 978-3-031-09747-8
Verlag: Springer Nature Switzerland
Erscheinungstermin: 22.10.2023
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This contributed volume showcases the most significant results obtained from the DFG Priority Program on Compressed Sensing in Information Processing. Topics considered revolve around timely aspects of compressed sensing with a special focus on applications, including compressed sensing-like approaches to deep learning; bilinear compressed sensing - efficiency, structure, and robustness; structured compressive sensing via neural network learning; compressed sensing for massive MIMO; and security of future communication and compressive sensing.

Produkteigenschaften

  • Artikelnummer: 9783031097478
  • Medium: Buch
  • ISBN: 978-3-031-09747-8
  • Verlag: Springer Nature Switzerland
  • Erscheinungstermin: 22.10.2023
  • Sprache(n): Englisch
  • Auflage: 1. Auflage 2022
  • Serie: Applied and Numerical Harmonic Analysis
  • Produktform: Kartoniert
  • Gewicht: 838 g
  • Seiten: 542
  • Format (B x H x T): 155 x 235 x 30 mm
  • Ausgabetyp: Kein, Unbekannt

Themen

Autoren/Hrsg.

Herausgeber

Hierarchical compressed sensing (G. Wunder).- Proof Methods for Robust Low-Rank Matrix Recovery (T. Fuchs).- New Challenges in Covariance Estimation: Multiple Structures and Coarse Quantization (J. Maly).- Sparse Deterministic and Stochastic Channels: Identification of Spreading Functions and Covariances (Dae Gwan Lee).- Analysis of Sparse Recovery Algorithms via the Replica Method (A. Bereyhi).- Unbiasing in Iterative Reconstruction Algorithms for Discrete Compressed Sensing (F.H. Fischer).- Recovery under Side Constraints (M. Pesavento).- Compressive Sensing and Neural Networks from a Statistical Learning Perspective (E. Schnoor).- Angular Scattering Function Estimation Using Deep Neural Networks (Y. Song).- Fast Radio Propagation Prediction with Deep Learning (R. Levie).- Active Channel Sparsification: Realizing Frequency Division Duplexing Massive MIMO with Minimal Overhead (M. B. Khalilsarai).- Atmospheric Radar Imaging Improvements Using Compressed Sensing and MIMO (J. O. Aweda).- Over-the-Air Computation for Distributed Machine Learning and Consensus in Large Wireless Networks (M. Frey).- Information Theory and Recovery Algorithms for Data Fusion in Earth Observation (M. Fornasier).- Sparse Recovery of Sound Fields Using Measurements from Moving Microphones (A. Mertins).- Compressed Sensing in the Spherical Near-Field to Far-Field Transformation (C. Culotta-López).