2007 IEEE Workshop on Statistical Signal Processing

2007 年 IEEE 统计信号处理研讨会

基本信息

项目摘要

The 2007 IEEE Workshop on Statistical Signal Processing is tentatively planned for August 26-29, 2007, at the beautiful Monona Terrace Convention Center in Madison, Wisconsin. The purpose of this workshop is to bring together researchers and scientists from the IEEE Signal Processing Society and related fields, for a two-and-one-half-day workshop focused on statistical methods in signal and image processing. The workshop will feature regular contributed paper sessions, special invited paper sessions, and a small number of plenary lectures covering basic theory, methods and algorithms, and applications in statistical signal processing. Areas of interest include array processing, telecommunications, distributed signal processing and networks, biosignal processing and bioinformatics, Monte Carlo methods, statistical image analysis, and machine learning.One of the themes to be highlighted in the 2007 IEEE SSP Workshop is the theory and applications of the compressed sensing, and the role that compressed sensing can play in signal analysis and processing. Compressed Sensing was first proposed in 2004 by Professor Emmanuel Candes of Caltech. Candes, who received the National Science Board's prestigious Alan T. Waterman Award for his work, will present a one hour plenary lecture on this subject at the workshop. The workshop will provide an ideal forum for researchers to exchange ideas and relate research progress in this and other emerging areas of vital importance.
2007年IEEE统计信号处理研讨会暂定于2007年8月26日至29日在威斯康星州麦迪逊市美丽的莫诺纳台会议中心举行。本次研讨会的目的是汇集 IEEE 信号处理协会及相关领域的研究人员和科学家,举办为期两天半的研讨会,重点讨论信号和图像处理中的统计方法。研讨会将包括定期投稿论文会议、特邀论文会议以及少量涵盖统计信号处理的基础理论、方法和算法以及应用的全体报告。感兴趣的领域包括阵列处理、电信、分布式信号处理和网络、生物信号处理和生物信息学、蒙特卡罗方法、统计图像分析和机器学习。2007年IEEE SSP研讨会强调的主题之一是理论和应用压缩感知的概述,以及压缩感知在信号分析和处理中可以发挥的作用。压缩感知是由加州理工学院的 Emmanuel Candes 教授于 2004 年首次提出。坎德斯因其工作而获得了国家科学委员会著名的艾伦·T·沃特曼奖,他将在研讨会上就此主题发表一小时的全体演讲。该研讨会将为研究人员提供一个理想的论坛,以交流想法并联系该领域和其他至关重要的新兴领域的研究进展。

项目成果

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