信號(hào)處理與通信中的凸優(yōu)化理論(英文版) (西班牙)帕洛馬 ..
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電子通信培..
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- ISBN：9787030354303
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原價(jià)：
￥118.00元
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圖書(shū)簡(jiǎn)介
品牌：圖書(shū)詳情 商品基本信息，請(qǐng)以下列介紹為準(zhǔn) 商品名稱： 信號(hào)處理與通信中的凸優(yōu)化理論(英文版) 作者： (西班牙)帕洛馬 市場(chǎng)價(jià)： 118元 文軒網(wǎng)價(jià)： 94.4元【80折】 ISBN號(hào)： 9787030354303 出版社： 科學(xué)出版社 商品類型： 圖書(shū)
其他參考信息（以實(shí)物為準(zhǔn)） 裝幀：平裝 開(kāi)本：16開(kāi) 語(yǔ)種：英語(yǔ) 出版時(shí)間：2013-01-01 版次：1 頁(yè)數(shù)：510 印刷時(shí)間：2013-01-01 印次：1 字?jǐn)?shù)：640.00千字
主編推薦 《國(guó)外信息科學(xué)與技術(shù)優(yōu)秀圖書(shū)系列·電子學(xué)與通信技術(shù)：信號(hào)處理與通信中的凸優(yōu)化理論（英文版）》結(jié)合當(dāng)前信號(hào)處理和通信應(yīng)用中的多種不同熱點(diǎn)需求，分別自成體系地介紹了凸優(yōu)化的最新應(yīng)用發(fā)展情況。通過(guò)這本書(shū)，讀者可以看到凸優(yōu)化在信號(hào)處理和通信中的廣泛應(yīng)用，了解這些領(lǐng)域的當(dāng)前最近進(jìn)展，學(xué)習(xí)凸優(yōu)化問(wèn)題的建模方法、技巧與解法，掌握將非凸優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化或近似為凸優(yōu)化問(wèn)題的思路等。本書(shū)適合信號(hào)處理、通信等領(lǐng)域的研究人員和高年級(jí)研究生閱讀。由于主要面向應(yīng)用，所以假設(shè)讀者已經(jīng)了有一定的凸優(yōu)化理論基礎(chǔ)。本書(shū)也可以作為凸優(yōu)化數(shù)學(xué)理論教學(xué)的一本反映最新工程應(yīng)用的參考書(shū)。相信本書(shū)可以使更多的學(xué)者和工程師掌握這些基本數(shù)學(xué)方法并應(yīng)用到工程實(shí)踐中。
內(nèi)容簡(jiǎn)介 凸優(yōu)化理論是信號(hào)處理領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價(jià)值的理論分析工具，最近二十年一大批的信號(hào)處理問(wèn)題都基于凸優(yōu)化理論取得了突破進(jìn)展。帕洛馬等編寫(xiě)的這本《信號(hào)處理與通信中的凸優(yōu)化理論》以通信與信號(hào)處理中的經(jīng)典與前沿問(wèn)題為脈絡(luò)，深入淺出地介紹了各類凸優(yōu)化分析的建模方法與基本理論。內(nèi)容包括圖模型理論、基于梯度的信號(hào)重建算法、半定松弛(SDP)算法、基于SDP的雷達(dá)信號(hào)設(shè)計(jì)、圖像處理中的盲信源分離、現(xiàn)代抽樣理論，特別是寬帶移動(dòng)通信中的MIMO信號(hào)檢測(cè)、認(rèn)知無(wú)線電中的波束成形理論、分布式多目標(biāo)優(yōu)化理論與博弈論等。
《信號(hào)處理與通信中的凸優(yōu)化理論》可作為電子與通信工程等相關(guān)領(lǐng)域科研人員、工程技術(shù)人員的參考書(shū)，也可供相關(guān)專業(yè)高年級(jí)本科生、研究生閱讀。
目錄 List of contributors
Preface
1 Automatic code generation for real.time convex optimization
Jacob Mattingley and Stephen Boyd
1.1 Introduction
1.2 Solvers and specification languages
1.3 Examples
1.4 Algorithm considerations
1.5 Code generation
1.6 CVXMOD: a preliminary implementation
1.7 Numerical examples
1.8 Summary, conclusions, and implications
Acknowledgments
References
2 Gradient-based algorithms with applications to signal-recovery problems
Arnir Beck and Marc Teboulle
2.1 Introduction
2.2 The general optimization model
2.3 Building gradient-based schemes
2.4 Convergence results tor the proximal-gradient method
2.5 A fast proximal-gradient method
2.6 Algorithms for It-based regularization problems
2.7 TV-based restoration problems
2.8 The source-localization problem
2.9 Bibliographic notes
References
3 Graphical models of autoregressive processes
Jitkomut Songsiri, Joachim Dahl, and Lieven Vandenberghe
3.1 Introduction
3.2 Autoregressive processes
3.3 Autoregressive graphical models
3.4 Numerical examples
3.5 Conclusion
Acknowledgments
References
4 SDP relaxation of homogeneous quadratic optimization: approximation bounds and applications Zhi-Quan Luo and Tsung-Hui Chang
4.1 Introduction
4.2 Nonconvex QCQPs and SDP relaxation
4.3 SDP relaxation for separable homogeneous QCQPs
4.4 SDP relaxation for maximization homogeneous QCQPs
4.5 SDP relaxation for fractional QCQPs
4.6 More applications of SDP relaxation
4.7 Summary and discussion
Acknowledgments
References
5 ProbabilisUc analysis of semidefinite relaxation detectors for multiple-input,multiple-output systems
Anthony Man-Cho So and Yinyu Ye
5.1 Introduction
5.2 Problem formulation
5.3 Analysis of the SDR detector for the MPSK constellations
5.4 Extension to the QAM constellations
5.5 Concluding remarks
Acknowledgments
References
6 Semidefinite programming, matrix decomposition, and radar code design
Yongwei Huang, Antonio De Maio, and Shuzhong Zhang
6.1 Introduction and notation
6.2 Matrix rank- 1 decomposition
6.3 Semidefinite programming
6.4 Quadratically constrained quadratic programming and its SDP relaxation
6.5 Polynomially solvable QCQP problems
6.6 The radar code-design problem
6.7 Performance measures for code design
6.8 Optimal code design
6.9 Performance analysis
6.10 Conclusions
References
7 Convex analysis for non-negative blind source separation with application in imaging
Wing-Kin Ma, Tsung-Han Chan, Chong-Yung Chi, and Yue Wang
7.1 Introduction
7.2 Problem statement
7.3 Review of some concepts in convex analysis
7.4 Non-negative, blind source-separation criterion via CAMNS
7.5 Systematic linear-programming method for CAMNS
7.6 Alternating volume-maximization heuristics for CAMNS
7.7 Numerical results
7.8 Summary and discussion
Acknowledgments
References
8 Optimization techniques in modern sampling theory
Tomer Michaeli and Yonina C. Eldar
8.1 Introduction
8.2 Notation and mathematical preliminaries
8.3 Sampling and reconstruction setup
8.4 Optimization methods
8.5 Subspace priors
8.6 Smoothness priors
8.7 Comparison of the various scenarios
8.8 Sampling with noise
8.9 Conclusions
Acknowledgments
References
9 Robust broadband adaptive beamforming using convex optimization
Michael Riibsamen, Amr EI-Keyi, Alex B. Gershman, and Thia Kirubarajan
9.1 Introduction
9.2 Background
9.3 Robust broadband beamformers
9.4 Simulations
9.5 Conclusions
Acknowledgments
References
10 Cooperative distributed multi-agent optimization
Angelia Nedic and Asuman Ozdaglar
10.1 Introduction and motivation
10.2 Distributed-optimization methods using dual decomposition
10.3 Distributed-optimization methods using consensus algorithms
10.4 Extensions
10.5 Future work
10.6 Conclusions
10.7 Problems
References
11 Competitive optimization of cognitive radio MIMO systems via game theory
Gesualso Scutari, Daniel P. Palomar, and Sergio Barbarossa
11.1 Introduction and motivation
11.2 Strategic non-cooperative games: basic solution concepts and algorithms
11.3 Opportunistic communications over unlicensed bands
11.4 Opportunistic communications under individual-interference constraints
11.5 Opportunistic communications under global-interference constraints
21.6 Conclusions
Acknowledgments
References
12 Nash equilibria: the variational approach
Francisco Facchinei and Jong-Shi Pang
12.1 Introduction
12.2 The Nash-equilibrium problem
12.3 Existence theory
12.4 Uniqueness theory
12.5 Sensitivity analysis
12.6 Iterative algorithms
12.7 A communication game
Acknowledgments
References
Afierword
Index
目錄
品牌：圖書(shū)
| 商品基本信息，請(qǐng)以下列介紹為準(zhǔn) | |
| 商品名稱： | 信號(hào)處理與通信中的凸優(yōu)化理論(英文版) |
| 作者： | (西班牙)帕洛馬 |
| 市場(chǎng)價(jià)： | 118元 |
| 文軒網(wǎng)價(jià)： | 94.4元【80折】 |
| ISBN號(hào)： | 9787030354303 |
| 出版社： | 科學(xué)出版社 |
| 商品類型： | 圖書(shū) |
| 其他參考信息（以實(shí)物為準(zhǔn)） | ||
| 裝幀：平裝 | 開(kāi)本：16開(kāi) | 語(yǔ)種：英語(yǔ) |
| 出版時(shí)間：2013-01-01 | 版次：1 | 頁(yè)數(shù)：510 |
| 印刷時(shí)間：2013-01-01 | 印次：1 | 字?jǐn)?shù)：640.00千字 |
| 主編推薦 | |
| 《國(guó)外信息科學(xué)與技術(shù)優(yōu)秀圖書(shū)系列·電子學(xué)與通信技術(shù)：信號(hào)處理與通信中的凸優(yōu)化理論（英文版）》結(jié)合當(dāng)前信號(hào)處理和通信應(yīng)用中的多種不同熱點(diǎn)需求，分別自成體系地介紹了凸優(yōu)化的最新應(yīng)用發(fā)展情況。通過(guò)這本書(shū)，讀者可以看到凸優(yōu)化在信號(hào)處理和通信中的廣泛應(yīng)用，了解這些領(lǐng)域的當(dāng)前最近進(jìn)展，學(xué)習(xí)凸優(yōu)化問(wèn)題的建模方法、技巧與解法，掌握將非凸優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化或近似為凸優(yōu)化問(wèn)題的思路等。本書(shū)適合信號(hào)處理、通信等領(lǐng)域的研究人員和高年級(jí)研究生閱讀。由于主要面向應(yīng)用，所以假設(shè)讀者已經(jīng)了有一定的凸優(yōu)化理論基礎(chǔ)。本書(shū)也可以作為凸優(yōu)化數(shù)學(xué)理論教學(xué)的一本反映最新工程應(yīng)用的參考書(shū)。相信本書(shū)可以使更多的學(xué)者和工程師掌握這些基本數(shù)學(xué)方法并應(yīng)用到工程實(shí)踐中。 |
| 內(nèi)容簡(jiǎn)介 | |
| 凸優(yōu)化理論是信號(hào)處理領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價(jià)值的理論分析工具，最近二十年一大批的信號(hào)處理問(wèn)題都基于凸優(yōu)化理論取得了突破進(jìn)展。帕洛馬等編寫(xiě)的這本《信號(hào)處理與通信中的凸優(yōu)化理論》以通信與信號(hào)處理中的經(jīng)典與前沿問(wèn)題為脈絡(luò)，深入淺出地介紹了各類凸優(yōu)化分析的建模方法與基本理論。內(nèi)容包括圖模型理論、基于梯度的信號(hào)重建算法、半定松弛(SDP)算法、基于SDP的雷達(dá)信號(hào)設(shè)計(jì)、圖像處理中的盲信源分離、現(xiàn)代抽樣理論，特別是寬帶移動(dòng)通信中的MIMO信號(hào)檢測(cè)、認(rèn)知無(wú)線電中的波束成形理論、分布式多目標(biāo)優(yōu)化理論與博弈論等。 《信號(hào)處理與通信中的凸優(yōu)化理論》可作為電子與通信工程等相關(guān)領(lǐng)域科研人員、工程技術(shù)人員的參考書(shū)，也可供相關(guān)專業(yè)高年級(jí)本科生、研究生閱讀。 |
| 目錄 | |
| List of contributors Preface 1 Automatic code generation for real.time convex optimization Jacob Mattingley and Stephen Boyd 1.1 Introduction 1.2 Solvers and specification languages 1.3 Examples 1.4 Algorithm considerations 1.5 Code generation 1.6 CVXMOD: a preliminary implementation 1.7 Numerical examples 1.8 Summary, conclusions, and implications Acknowledgments References 2 Gradient-based algorithms with applications to signal-recovery problems Arnir Beck and Marc Teboulle 2.1 Introduction 2.2 The general optimization model 2.3 Building gradient-based schemes 2.4 Convergence results tor the proximal-gradient method 2.5 A fast proximal-gradient method 2.6 Algorithms for It-based regularization problems 2.7 TV-based restoration problems 2.8 The source-localization problem 2.9 Bibliographic notes References 3 Graphical models of autoregressive processes Jitkomut Songsiri, Joachim Dahl, and Lieven Vandenberghe 3.1 Introduction 3.2 Autoregressive processes 3.3 Autoregressive graphical models 3.4 Numerical examples 3.5 Conclusion Acknowledgments References 4 SDP relaxation of homogeneous quadratic optimization: approximation bounds and applications Zhi-Quan Luo and Tsung-Hui Chang 4.1 Introduction 4.2 Nonconvex QCQPs and SDP relaxation 4.3 SDP relaxation for separable homogeneous QCQPs 4.4 SDP relaxation for maximization homogeneous QCQPs 4.5 SDP relaxation for fractional QCQPs 4.6 More applications of SDP relaxation 4.7 Summary and discussion Acknowledgments References 5 ProbabilisUc analysis of semidefinite relaxation detectors for multiple-input,multiple-output systems Anthony Man-Cho So and Yinyu Ye 5.1 Introduction 5.2 Problem formulation 5.3 Analysis of the SDR detector for the MPSK constellations 5.4 Extension to the QAM constellations 5.5 Concluding remarks Acknowledgments References 6 Semidefinite programming, matrix decomposition, and radar code design Yongwei Huang, Antonio De Maio, and Shuzhong Zhang 6.1 Introduction and notation 6.2 Matrix rank- 1 decomposition 6.3 Semidefinite programming 6.4 Quadratically constrained quadratic programming and its SDP relaxation 6.5 Polynomially solvable QCQP problems 6.6 The radar code-design problem 6.7 Performance measures for code design 6.8 Optimal code design 6.9 Performance analysis 6.10 Conclusions References 7 Convex analysis for non-negative blind source separation with application in imaging Wing-Kin Ma, Tsung-Han Chan, Chong-Yung Chi, and Yue Wang 7.1 Introduction 7.2 Problem statement 7.3 Review of some concepts in convex analysis 7.4 Non-negative, blind source-separation criterion via CAMNS 7.5 Systematic linear-programming method for CAMNS 7.6 Alternating volume-maximization heuristics for CAMNS 7.7 Numerical results 7.8 Summary and discussion Acknowledgments References 8 Optimization techniques in modern sampling theory Tomer Michaeli and Yonina C. Eldar 8.1 Introduction 8.2 Notation and mathematical preliminaries 8.3 Sampling and reconstruction setup 8.4 Optimization methods 8.5 Subspace priors 8.6 Smoothness priors 8.7 Comparison of the various scenarios 8.8 Sampling with noise 8.9 Conclusions Acknowledgments References 9 Robust broadband adaptive beamforming using convex optimization Michael Riibsamen, Amr EI-Keyi, Alex B. Gershman, and Thia Kirubarajan 9.1 Introduction 9.2 Background 9.3 Robust broadband beamformers 9.4 Simulations 9.5 Conclusions Acknowledgments References 10 Cooperative distributed multi-agent optimization Angelia Nedic and Asuman Ozdaglar 10.1 Introduction and motivation 10.2 Distributed-optimization methods using dual decomposition 10.3 Distributed-optimization methods using consensus algorithms 10.4 Extensions 10.5 Future work 10.6 Conclusions 10.7 Problems References 11 Competitive optimization of cognitive radio MIMO systems via game theory Gesualso Scutari, Daniel P. Palomar, and Sergio Barbarossa 11.1 Introduction and motivation 11.2 Strategic non-cooperative games: basic solution concepts and algorithms 11.3 Opportunistic communications over unlicensed bands 11.4 Opportunistic communications under individual-interference constraints 11.5 Opportunistic communications under global-interference constraints 21.6 Conclusions Acknowledgments References 12 Nash equilibria: the variational approach Francisco Facchinei and Jong-Shi Pang 12.1 Introduction 12.2 The Nash-equilibrium problem 12.3 Existence theory 12.4 Uniqueness theory 12.5 Sensitivity analysis 12.6 Iterative algorithms 12.7 A communication game Acknowledgments References Afierword Index |
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