矩陣填充及其在信號(hào)處理中的應(yīng)用
本文關(guān)鍵詞:矩陣填充及其在信號(hào)處理中的應(yīng)用
更多相關(guān)文章: 仿射秩最小 低秩特性 非相干特性 重構(gòu)算法
【摘要】:本文首先闡述了矩陣填充的應(yīng)用背景,給出了矩陣填充的數(shù)學(xué)模型,詳細(xì)分析了矩陣填充中的低秩特性和非相干特性,重點(diǎn)介紹了矩陣填充三種典型的重構(gòu)算法:SVT(Singular Value Thresholding)算法、ADMiRA(Atomic Decomposition for Minimum Rank Approximation)算法和SVP(Singular Value Projection)算法,文中的仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)這三種算法的重構(gòu)性能進(jìn)行了比較;文章隨后分析了矩陣填充和壓縮感知的聯(lián)系;最后介紹了矩陣填充在協(xié)同過(guò)濾、系統(tǒng)識(shí)別、傳感器網(wǎng)絡(luò)、圖像處理、稀疏信道估計(jì)、頻譜感知以及多媒體編碼和通信等方面的的應(yīng)用。
【作者單位】: 南京郵電大學(xué)信號(hào)處理與傳輸研究院;江蘇第二師范學(xué)院數(shù)學(xué)與信息技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】: 仿射秩最小 低秩特性 非相干特性 重構(gòu)算法
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(61271240) 江蘇省自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目資助(BK2010077) 江蘇省基礎(chǔ)研究計(jì)劃(自然科學(xué)基金)(BK2011756) 江蘇省高校自然科學(xué)研究資助項(xiàng)目(11KJB510018) 南京郵電大學(xué)科研基金項(xiàng)目(NY211009) 江蘇第二師范學(xué)院“十二五”科研規(guī)劃第二期課題(jsie2012yb03)
【分類號(hào)】:TN911.7
【正文快照】: 1引言繼壓縮感知(Compressed Sensing)[1-9]之后,另一類稀疏約束下的反問(wèn)題激發(fā)了人們濃厚的興趣,即能否由少量的已知元素采樣將未知矩陣重構(gòu)出來(lái)。這一課題由Candès等在仿射秩最小問(wèn)題(Af-fine Rank Minimization Problem,ARMP)和壓縮感知理論的基礎(chǔ)上提出,稱為矩陣填充問(wèn)題
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,本文編號(hào):787810
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