本文關(guān)鍵詞：基于貝葉斯壓縮感知的信號處理研究

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【摘要】：壓縮感知(Compressed Sensing)技術(shù)通過信號采樣與壓縮過程同時進行的方式,解決了傳統(tǒng)的信號處理方式中信號存儲傳輸空間較大、處理效率較低的問題。信號重構(gòu)是壓縮感知技術(shù)中的關(guān)鍵問題之一,貝葉斯壓縮感知(Bayesian Compressed Sensing)算法通過稀疏貝葉斯回歸模型中的相關(guān)向量機來解決壓縮感知中的信號重構(gòu)問題。仿真實驗結(jié)果表明,貝葉斯壓縮感知算法能夠以較小的相對誤差重構(gòu)出原始信號,性能比較優(yōu)越。
【作者單位】： 運城學院物理與電子工程系;
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： *運城學院物理與電子工程系山西運城0440000引言信號在日常生活中無處不在,科技的進步離不開各種信號處理技術(shù)。例如,對語音信號處理可以進行說話人識別、說話人情感識別,對光信號進行處理可以幫助分析光通信網(wǎng)絡、光信號圖像,電信號的應用則更加廣泛,遍及醫(yī)療、生物等領(lǐng)域。

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本文編號：1220723