本文選題：壓縮感知 + 測量矩陣��； 參考：《微波學(xué)報》2014年02期

【摘要】：壓縮感知是近年新興的一種信號處理理論,在一定條件滿足的情況下,壓縮感知方法可通過遠低于Nyquist頻率的降采樣數(shù)據(jù)以高概率近乎完美地重建原始信號。測量矩陣在壓縮感知的整個處理過程中起著非常重要的作用。本文從恢復(fù)算法入手提出二值化測量矩陣,并通過仿真對其性能加以驗證。二值化后測量矩陣不僅在性能上有一定提升,更重要的是可大大降低測量矩陣所需的存儲空間以及壓縮感知采樣、恢復(fù)過程的運算量。
[Abstract]:Compression sensing is a new theory of signal processing in recent years. Under certain conditions, compression sensing can reconstruct the original signal with high probability and near perfection by using decimated data far below Nyquist frequency. Measurement matrix plays an important role in the whole process of compression perception. In this paper, a binary measurement matrix is proposed based on the restoration algorithm, and its performance is verified by simulation. The binary measurement matrix not only improves the performance, but also greatly reduces the storage space required for the measurement matrix and the computation of compressed sensing sampling and recovery process.
【作者單位】： 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子工程與信息科學(xué)系;中國科學(xué)院電磁空間信息重點實驗室;
【基金】：國家“973”計劃(2010CB731904)
【分類號】：TN911.7

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2095213