Convex Optimization in Signal Processing and Communications

图书简介

Leading experts provide the theoretical underpinnings of the subject plus tutorials on a wide range of applications, from automatic code generation to robust broadband beamforming. Emphasis on cutting-edge research and formulating problems in convex form make this an ideal textbook for advanced graduate courses and a useful self-study guide.

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1. Automatic code generation for real-time convex optimization J. Mattingley and S. Boyd; 2. Gradient-based algorithms with applications to signal recovery problems A. Beck and M. Teboulle; 3. Graphical models of autoregressive processes J. Songsiri, J. Dahl and L. Vandenberghe; 4. SDP relaxation of homogeneous quadratic optimization Z. Q. Luo and T. H. Chang; 5. Probabilistic analysis of SDR detectors for MIMO systems A. Man-Cho So and Y. Ye; 6. Semidefinite programming, matrix decomposition, and radar code design Y. Huang, A. De Maio and S. Zhang; 7. Convex analysis for non-negative blind source separation with application in imaging W. K. Ma, T. H. Chan, C. Y. Chi and Y. Wang; 8. Optimization techniques in modern sampling theory T. Michaeli and Y. C. Eldar; 9. Robust broadband adaptive beamforming using convex optimization M. Rübsamen, A. El-Keyi, A. B. Gershman and T. Kirubarajan; 10. Cooperative distributed multi-agent optimization A. Nenadić and A. Ozdaglar; 11. Competitive optimization of cognitive radio MIMO systems via game theory G. Scutari, D. P. Palomar and S. Barbarossa; 12. Nash equilibria: the variational approach F. Facchinei and J. S. Pang.

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Convex Optimization in Signal Processing and Communications 信号处理与通讯中的凸优化 光电子学与激光技术

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