【摘要】：動(dòng)態(tài)壓縮感(Dynamic compressed sensing,DCS)知由視頻信號(hào)處理問題引出,是壓縮感知(Compressed sensing,CS)理論研究領(lǐng)域中新興起的一個(gè)研究分支,旨在處理信號(hào)支撐集隨時(shí)間發(fā)生變化的時(shí)變稀疏信號(hào),較為成功的應(yīng)用范例是動(dòng)態(tài)核磁共振成像.本文首先介紹動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型,給出時(shí)變稀疏信號(hào)支撐集緩慢變化的定義、時(shí)變稀疏信號(hào)的稀疏表示和感知測(cè)量的方法;其次,建立一個(gè)統(tǒng)一的時(shí)變稀疏信號(hào)重構(gòu)模型,基于該模型對(duì)現(xiàn)有算法進(jìn)行分類,簡(jiǎn)要綜述時(shí)變稀疏信號(hào)的重構(gòu)算法,并且對(duì)比分析算法的性能;最后,討論動(dòng)態(tài)壓縮感知的應(yīng)用,并對(duì)其研究前景進(jìn)行展望.
[Abstract]:Dynamic compression sense (Dynamic compressed sensing,DCS) is a new branch of research in the field of compression perception (Compressed sensing,CS) theory, which is derived from the video signal processing problem. It aims to deal with the time-varying sparse signal with signal support set changing over time. A more successful example is dynamic magnetic resonance imaging. This paper first introduces the dynamic system model, gives the definition of slow change of time-varying sparse signal support set, the sparse representation of time-varying sparse signal and the method of sensing measurement, secondly, establishes a unified time-varying sparse signal reconstruction model. Based on this model, the existing algorithms are classified, the reconstruction algorithms of time-varying sparse signals are briefly reviewed, and the performance of the algorithms is compared and analyzed. Finally, the application of dynamic compression sensing is discussed, and its research prospect is prospected.
【作者單位】： 燕山大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61303233,61201263,61102110) 河北省高等學(xué)�？茖W(xué)技術(shù)研究青年基金(QN20131058) 河北省自然科學(xué)基金(F2014203062)資助~~
【分類號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2279736