Sampling Theory, a Renaissance: Compressive Sensing and Other Developments (Applied and Numerical Harmonic Analysis) : Compressive Sensing and Other Developments
Lingua: inglese
Editore: Springer International Publishing, 2019
Serie: Libro 55 di 88 - Applied and Numerical Harmonic Analysis
- Brossura
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Gebraucht - Sehr gut SG - leichte Beschädigungen oder Verschmutzungen, ungelesenes Mängelexemplar, gestempelt - Reconstructing or approximating objects from seemingly incomplete information is a frequent challenge in mathematics, science, and engineering. A multitude of tools designed to recover hidden information are based on Shannon's classical sampling theorem, a central pillar of Sampling Theory. The growing need to efficiently obtain precise and tailored digital representations of complex objects and phenomena requires the maturation of available tools in Sampling Theory as well as the development of complementary, novel mathematical theories. Today, research themes such as Compressed Sensing and Frame Theory re-energize the broad area of Sampling Theory. This volume illustrates the renaissance that the area of Sampling Theory is currently experiencing. It touches upon trendsetting areas such as Compressed Sensing, Finite Frames, Parametric Partial Differential Equations, Quantization, Finite Rate of Innovation, System Theory, as well as sampling in Geometry and Algebraic Topology. …
Codice articolo INF1000546825
- Titolo
- Sampling Theory, a Renaissance: Compressive Sensing and Other Developments (Applied and Numerical Harmonic Analysis) : Compressive Sensing and Other Developments
- Autore
- Götz E. Pfander
- Editore
- Springer International Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- Sehr gut
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319792865
- ISBN 13
- 9783319792866
- Peso dell'articolo
- 920 grammi
- Dimensioni
- 235x155x27 mm
- Serie
- Libro 55 di 88: Applied and Numerical Harmonic Analysis
Reconstructing or approximating objects from seemingly incomplete information is a frequent challenge in mathematics, science, and engineering. A multitude of tools designed to recover hidden information are based on Shannon’s classical sampling theorem, a central pillar of Sampling Theory. The growing need to efficiently obtain precise and tailored digital representations of complex objects and phenomena requires the maturation of available tools in Sampling Theory as well as the development of complementary, novel mathematical theories. Today, research themes such as Compressed Sensing and Frame Theory re-energize the broad area of Sampling Theory. This volume illustrates the renaissance that the area of Sampling Theory is currently experiencing. It touches upon trendsetting areas such as Compressed Sensing, Finite Frames, Parametric Partial Differential Equations, Quantization, Finite Rate of Innovation, System Theory, as well as sampling in Geometry and Algebraic Topology.
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