本文關(guān)鍵詞：基于稀疏表達(dá)的微弱信號(hào)提取及檢測(cè)方法

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【摘要】：首先簡(jiǎn)要介紹了稀疏表達(dá)模型以及其常用的求解方法;然后討論了一種基于稀疏表達(dá)的微弱信號(hào)提取及檢測(cè)方法;在此基礎(chǔ)上,為了減少時(shí)間與空間復(fù)雜度,開發(fā)了一種快速求解算法;最后給出信號(hào)的提取結(jié)果以及定性與定量分析,并用大量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明討論的基于稀疏表達(dá)的微弱信號(hào)提取及檢測(cè)方法的頑健性與自適應(yīng)能力。
【作者單位】： 中國(guó)聯(lián)通研究院;
【關(guān)鍵詞】： 稀疏表達(dá) 微弱信號(hào) 信號(hào)提取 信號(hào)檢測(cè)
【分類號(hào)】：TN911.23
【正文快照】： 去噪、特征值提取。由于需要擬合長(zhǎng)時(shí)間的強(qiáng)噪聲1引言部分,檢測(cè)結(jié)果存在一定誤差。微弱信號(hào)檢測(cè)技術(shù)是通信領(lǐng)域的重點(diǎn)也是難針對(duì)上述微弱信號(hào)檢測(cè)方法的缺陷,本文設(shè)計(jì)點(diǎn),在強(qiáng)噪聲背景下,快速、準(zhǔn)確地還原出有用的了一種基于稀疏表達(dá)的微弱信號(hào)提取和重建方法,微弱信號(hào),對(duì)通信

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本文編號(hào)：1001205