Ideals, varieties, and algorithms: an introduction to computational algebraic geometry and commutative algebra
David A. Cox,John Little,Donal O’Shea
Moeness G Amin
0 نظر
سال انتشار
صفحه
بازدید
خلاصهای از کتاب کتاب "Compressive Sensing for Urban Radar" یک بررسی جامع از کاربردهای نوین و تکنیکهای پیشرفته در زمینه رادار شهری ارائه میدهد. در دنیای مدرن امروز، نیاز به سیستمهایی با قابلیتهای بهتر و استفاده از منابع کمتر همواره مورد توجه بوده است. حسگرهای Compressi
کتاب "Compressive Sensing for Urban Radar" یک بررسی جامع از کاربردهای نوین و تکنیکهای پیشرفته در زمینه رادار شهری ارائه میدهد. در دنیای مدرن امروز، نیاز به سیستمهایی با قابلیتهای بهتر و استفاده از منابع کمتر همواره مورد توجه بوده است. حسگرهای Compressing به عنوان یکی از روشهای نوین در پردازش دادهها و بهبود عملکرد رادارهای شهری شناخته شدهاند. این کتاب نه تنها تئوریهای پایه اما نحوه کاربرد آنها در سیستمهای رادار واقعی را بررسی میکند.
“در زمانی که پردازش سیگنال با دادههای محدود به یک ضرورت تبدیل شده است، Compressive Sensing به یک ابزار غیرقابل انکار در بهینهسازی رادارهای شهری مبدل میشود.”
“استفاده هوشمندانه از اطلاعات فشرده شده میتواند تأثیرات شگرفی بر کیفیت و دقت سیستمهای راداری داشته باشد.”
با افزایش نیاز به امنیت و نظارت در مناطق شهری و همچنین محدودیتهای موجود در منابع، توسعه سیستمهای راداری که بتوانند به صورت کارآمد و با حداقل منابع عمل کنند، اهمیت بیشتری یافته است. این کتاب، با بررسی روشها و تکنیکهای نوین، به طراحان و مهندسان کمک میکند تا سیستمهایی ایجاد کنند که هم کارایی بالاتری داشته و هم از لحاظ اقتصادی مقرون به صرفه باشند.
همچنین، ترکیب تئوری و مثالهای عملی در کتاب این امکان را میدهد که خواننده بهتر مفاهیم را درک کرده و بتوانند آن ها را در پروژههای واقعی به کار گیرند. در نتیجه، کتاب "Compressive Sensing for Urban Radar" نه تنها یک منبع مهم دانشگاهی بلکه یک راهنمای عملی برای فعالان صنعت است.
پرسشت با عنوان و نویسنده همین کتاب برای دستیار ارسال میشود. هر پاسخ ۲ امتیاز مصرف میکند.
0 نظر · میانگین 4.2 از ۵
وارد شوید تا نظر خود را ثبت کنید.
سؤال مشخص بپرس و از تجربه جامعه استفاده کن.
منابع مرتبط برای ادامه همین مسیر.
David A. Cox,John Little,Donal O’Shea
Michael T. Goodrich,Roberto Tamassia,Michael H. Goldwasser
Kent Lee,Steve Hubbard