本文關鍵詞：基于Berlekamp-Justesen碼的壓縮感知確定性測量矩陣的構造

  更多相關文章： 壓縮感知 Berlekamp-Justesen碼 漸近最優(yōu) 復測量矩陣 限定等距性

【摘要】：確定性測量矩陣構造是近期壓縮感知領域的一個重要研究問題。該文基于Berlekamp-Justesen(B-J)碼,構造了兩類確定性測量矩陣。首先,給出一類相關性漸近最優(yōu)的稀疏測量矩陣,從而保證其具有較好的限定等距性(RIP)。接著,構造一類確定性復測量矩陣,這類矩陣可以通過刪除部分行列使其大小靈活變化。第1類矩陣具有很高的稀疏性,第2類則是基于循環(huán)矩陣,因此它們的存儲開銷較小,編碼和重構復雜度也相對較低。仿真結果表明,這兩類矩陣常常有優(yōu)于或相當于現有的隨機和確定性測量矩陣的重建性能。
【作者單位】： 清華大學深圳研究生院;清華大學計算機科學與技術系;
【關鍵詞】： 壓縮感知 Berlekamp-Justesen碼 漸近最優(yōu) 復測量矩陣 限定等距性
【基金】：國家973計劃項目(2012CB315803) 國家自然科學基金(61371078) 高等學校博士學科點專項科研基金(20130002110051)資助課題
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 1引言自2006年Candès等人[1]提出壓縮感知(Compressive Sensing,CS)以來,這種提高海量數據壓縮采樣效率的新思路引起了海內外學者的廣泛關注。壓縮感知過程分為兩部分:壓縮采樣和信號重構[2]。壓縮采樣過程主要關注的是如何構建有效且魯棒的測量矩陣,這也是本文的重點研究內

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本文編號：1045560