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The sparse Fourier transform(稀疏傅里葉變換) 版權信息
- ISBN：9787519266455
- 條形碼：9787519266455 ; 978-7-5192-6645-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
The sparse Fourier transform(稀疏傅里葉變換) 本書特色
·快速傅里葉變換（FFT）是世界上使用很廣的算法，但時至今日，FFT算法的運行速度已經趕不上很多大數據問題的計算需求量。本書新提出的稀疏傅里葉變換在很多問題上可以比傳統FFT快上10到100倍，帶來了革命性的進步！ ·作者海塞姆·哈桑教授在任教美國伊利諾伊大學前于2016年在麻省理工學院取得博士學位，并獲得麻省理工學院計算機科學博士學位論文獎和國際計算機協會（ACM）的年度博士論文獎。ACM是頒發世界計算機領域“圖靈獎”的權威學術組織。 ·海塞姆·哈桑關于稀疏傅里葉變換的研究工作被《技術評論》（Technology Review）評為年度全球十大突破技術（TR10）之一。
The sparse Fourier transform(稀疏傅里葉變換) 內容簡介
傅里葉變換是計算信號頻域表示的*基本工具之一。它在信號處理、通信、音頻和視頻壓縮、醫學成像、基因組學、天文學以及許多領域中發揮著核心作用。由于其廣泛使用，傅里葉變換的快速算法能使大量應用受益。目前的*快算法是快速傅里葉變換（FFT），它在接近線性的時間內運行，使其成為很多領域不可或缺的工具。然而，今天，特別是對于大數據問題，FFT算法的運行速度還是趕不上需求量。因此，在次線性時間內運行的更快的算法，即甚至不采樣所有數據點，已經變得必要。本書通過開發稀疏傅里葉變換算法來解決上述問題。本書的研究內容曾獲得2016年美國計算機協會（ACM）的年度*佳博士論文獎。
The sparse Fourier transform(稀疏傅里葉變換) 目錄
Chapter 1 Introduction
1.1 Sparse Fourier Transform Algorithms
1.2 Applications of the Sparse Fourier Transform
1.3 Book Overview
PART Ⅰ THEORY OF THE SPARSE FOURIER TRANSFORM
Chapter 2 Preliminaries
2.1 Notation
2.2 Basics
Chapter 3 Simple and Practical Algorithm
3.1 Introduction
3.2 Algorithm
Chapter 4 Optimizing Runtime Complexity
4.1 Introduction
4.2 Algorithm for the Exactly Sparse Case
4.3 Algorithm for the General Case
4,4 Extension to Two Dimensions
Chapter 5 Optimizing Sample Complexity
5.1 Introduction
5.2 Algorithm for the Exactly Sparse Case
5.3 Algorithm for the General Case
Chapter 6 Numerical Evaluation
6.1 Implementation
6.2 Experimental Setup
6.3 Numerical Results
PART Ⅱ APPLICATIONS OF THE SPARSE FOURIER TRANSFORM
Chapter 7 GHz-Wide Spectrum Sensing and Decoding
7.1 Introduction
7.2 Related Work
7.3 BigBand
7.4 Channel Estimation and Calibration
7.5 Differential Sensing of Non-Sparse Spectrum
7.6 A USRP-Based Implementation
7.7 BigBand's Spectrum Sensing Results
7.8 BigBand's Decoding Results
7.9 D-BigBand's Sensing Results
7.10 Conclusion
Chapter 8 Faster GPS Synchronization
8.1 Introduction
8.2 GPS Primer
8.3 QuickSync
8.4 Theoretical Guarantees
8.5 Doppler Shift and Frequency Offset
8.6 Testing Environment
8.7 Results
8.8 Related Work
8.9 Conclusion
Chapter 9 Light Field Reconstruction Using Continuous Fourier Sparsity
9.1 Introduction
9.2 Related Work
9.3 Sparsity in the Discrete vs. Continuous Fourier Domain
9.4 Light Field Notation
9.5 Light Field Reconstruction Algorithm
9.6 Experiments
9.7 Results
9.8 Discussion
9.9 Conclusion
Chapter 10 Fast ln-Vivo MRS Acquisition with Artifact Suppression
10.1 Introduction
10.2 MRS-SFT
10.3 Methods
10,4 MRS Results
10.5 Conclusion
Chapter 11 Fast Multi-Dimensional NMR Acquisition and Processing
11.1 Introduction
11.2 Multi-Dimensional Sparse Fourier Transform
11.3 Materials and Methods
11.4 Results
11.5 Discussion
11.6 Conclusion
Chapter 12 Conclusion
12.1 Future Directions
Appendix A Proofs
Appendix B The Optimality of the Exactly k-Sparse Algorithm 4.1
Appendix C Lower Bound of the Sparse Fourier Transform in the General Case
Appendix D Efficient Constructions of Window Functions
Appendix E Sample Lower Bound for the Bernoulli Distribution
Appendix F Analysis of the QuickSync System
F.1 Analysis of the Baseline Algorithm
F.2 Tightness of the Variance Bound
F.3 Analysis of the QuickSync Algorithm
Appendix G A 0.75 Million Point Sparse Fourier Transform Chip
G.1 The Algorithm
G.2 The Architecture
G.3 The Chip
References
Author Biography
展開全部
The sparse Fourier transform(稀疏傅里葉變換) 作者簡介
海塞姆·哈桑（Haitham Hassanieh），目前是美國伊利諾伊大學電子與計算機工程系和計算機科學系兩系合聘教授。他于2016年在美國麻省理工學院獲得博士學位，并榮獲麻省理工學院計算機科學博士學位論文獎和國際計算機協會（ACM）的年度博士論文獎。他還獲得過2011年SIGCOMM論文獎和2017年MobiSys論文獎。
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