📖 关于《信号处理与通信中的凸优化》
《信号处理与通信中的凸优化》是祁忠勇李威锖林家祥创作的一部优秀作品，提供PDF等多种电子书格式下载。本页面为您提供详细的信号处理与通信中的凸优化 EPUB下载信息、阅读指南和相关资源。
⬇️ 下载信息
书籍名称: 《信号处理与通信中的凸优化》
作者: 祁忠勇李威锖林家祥
可用格式: PDF
出版时间: 2024-08-02
读者评分: ISBN：9787121399862分
📱 格式说明
- 信号处理与通信中的凸优化 PDF格式电子书下载
📝 书籍评价
《信号处理与通信中的凸优化》以“问题—模型—算法—实现”四段式展开，把稀疏恢复、波束成形、MIMO检测等工程热点逐一映射为可解的凸问题，再给出CVX、MOSEK代码模板，使读者能迅速从理论落地到可重现实验。作者对近似方法（SCA、MM）与随机优化思路的穿插比较，尤为凸显工程折衷视角。但全书偏重离散/线性模型，对连续非凸场景（如非相干检测、非线性功放）着墨不足；部分证明跳步较多，对数学基础薄弱的读者需自行补洞。适合已有矩阵论与凸优化入门、想在通信系统里“用”而非“证”凸优化的研究生与算法工程师。
📚 阅读指南
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❓ 常见问题
Q1: 这本书对数学基础的要求有多高？需要提前掌握哪些前置知识？
建议读者具备线性代数、矩阵论、概率论与数理统计、以及基本的实变函数与泛函分析背景；若已修过《最优化方法》或《数值优化》课程，阅读体验会更顺畅。书中第1–2章给出必要数学符号与凸集/凸函数定义，可作为快速回顾，但核心推导仍依赖矩阵微积分与拉格朗日对偶理论。
Q2: 书中算法与MATLAB代码能否直接复现？是否提供开源资源？
作者在附录中给出了CVX、SeDuMi与自研ADMM框架的示例脚本，并附下载链接（见PDF封底二维码）。多数算法（如SDP松弛、MMSE波束成形）可直接运行；若使用Python，需自行改写为CVXPY或PyTorch，书中变量命名与公式符号保持一致，迁移难度低。
Q3: 与Boyd的经典教材《Convex Optimization》相比，这本书有何特色？
本书聚焦通信与信号处理场景，将MIMO检测、OFDM资源分配、稀疏信道估计等问题直接转化为凸优化模型，并给出通信系统级仿真结果；Boyd教材更偏数学通论。此外，本书新增“非凸问题的凸近似”章节，系统介绍SCA、DCA、S-Procedure在鲁棒波束成形中的应用，填补了传统教材空白。
⚠️ 版权声明
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