本文選題：聯(lián)合子空間 + ITCSAMP��； 參考：《南開(kāi)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2014年05期

【摘要】：根據(jù)周期非均勻采樣的特點(diǎn),結(jié)合聯(lián)合子空間理論,將信號(hào)采樣與重構(gòu)轉(zhuǎn)化為向量運(yùn)算.并針對(duì)自然界中的稀疏信號(hào),結(jié)合壓縮傳感理論,提出采用閾值迭代壓縮采樣匹配追蹤(ITCSAMP)重構(gòu)算法進(jìn)行信號(hào)重構(gòu),并分析了其完整重構(gòu)條件.最后,借助軟件(Matlab)搭建模型,驗(yàn)證該算法可以很好實(shí)現(xiàn)稀疏信號(hào)的周期非均勻采樣與重構(gòu).
[Abstract]:According to the characteristics of periodic nonuniform sampling and combined subspace theory, signal sampling and reconstruction are transformed into vector operations. According to the sparse signals in nature and the compression sensing theory, a threshold iterative compression sampling matching tracking (ITCSAMP) reconstruction algorithm is proposed for signal reconstruction, and the complete reconstruction conditions are analyzed. Finally, with the help of software Matlab, it is verified that the algorithm can realize the periodic non-uniform sampling and reconstruction of sparse signals.
【作者單位】： 南開(kāi)大學(xué)電子信息與光學(xué)工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61171140) 南開(kāi)大學(xué)博士點(diǎn)基金(20130031110032,20130031120033)
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.7

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1979523