报告题目：基于压缩感知的新一代频谱分析技术

报告时间：2018年6月21日，星期四，上午10：00-12:00

报告地点：数学与统计学院北五楼319会议室

报告人：杨在教授，南京理工大学

报告摘要：

频谱分析是信号与信息处理的基本问题之一。它将物理信号表示为若干不同频率的简单信号的叠加，描述了自然信号周期变化的本质，在天文、地理、工程等学科领域中应用广泛。另一方面，作为过去十多年来信号与信息处理领域影响最深远的技术之一，压缩感知推动了通信、雷达、医学成像、计算生物学等多个学科领域的发展与变革。报告主要围绕压缩感知对频谱分析的影响展开，介绍基于压缩感知的新一代频谱分析技术。具体包括频谱分析的发展历程，压缩感知的概念与理论，基于压缩感知的通用频谱分析方法，以及适用于均匀采样信号的无网压缩感知方法等。介绍压缩感知如何利用频谱的稀疏特性，在样本数据稀少、缺损、异构等极端情况下实现频谱的准确、可靠提取。

报告人简介：

杨在，南京理工大学自动化学院教授，博士生导师。2007年和2009年分获中山大学数学系本科和硕士学位。2014年获新加坡南洋理工大学电气电子工程学院博士学位，后继续从事博士后研究。2015年12月起任教于南京理工大学，2017年聘为博士生导师。现主持国家自然科学基金、江苏省自然科学基金、江苏省高层次创新创业人才引进计划等项目。主要研究压缩感知和数学优化的理论、方法以及在信号与信息处理、机器学习等领域中的应用。在信号与信息处理领域两大国际权威期刊IEEE Trans. Information Theory和IEEE Trans. Signal Processing发表十篇学术论文。现任SCI源期刊Signal Processing (Elsevier)编委。