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基于多观测向量序列降采样恢复的稀疏矩阵重构
被引量：
1
1
作者
何兴宇
童宁宁
+1 位作者
胡晓伟
冯为可
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2018年第2期250-254,共5页
二维稀疏信号的重构可以通过解多观测向量的稀疏表示问题来实现。然而,当各向量的稀疏结构不同时,将稀疏恢复算法拓展到多观测向量模型的方法将不再有效。提出了一种序列降采样重构的方法用于实现稀疏矩阵的重构。该方法通过构造降采样...
二维稀疏信号的重构可以通过解多观测向量的稀疏表示问题来实现。然而,当各向量的稀疏结构不同时,将稀疏恢复算法拓展到多观测向量模型的方法将不再有效。提出了一种序列降采样重构的方法用于实现稀疏矩阵的重构。该方法通过构造降采样矩阵,大幅降低稀疏矩阵信号的稀疏度,再通过多观测向量序列观测和恢复,完成对稀疏矩阵的重构。理论分析表明,所提方法能够实现对高稀疏度矩阵的高概率重构。实验表明,所提算法能够有效地实现二维稀疏信号和图像重构。
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关键词
降采样矩阵
多观测向量
压缩感知
稀疏
矩阵
稀疏重构
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职称材料
题名
基于多观测向量序列降采样恢复的稀疏矩阵重构
被引量：
1
1
作者
何兴宇
童宁宁
胡晓伟
冯为可
机构
空军工程大学防空反导学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2018年第2期250-254,共5页
基金
国家自然科学基金(61571459
61372166)
国家自然科学基金青年科学基金(61701526)资助课题
文摘
二维稀疏信号的重构可以通过解多观测向量的稀疏表示问题来实现。然而,当各向量的稀疏结构不同时,将稀疏恢复算法拓展到多观测向量模型的方法将不再有效。提出了一种序列降采样重构的方法用于实现稀疏矩阵的重构。该方法通过构造降采样矩阵,大幅降低稀疏矩阵信号的稀疏度,再通过多观测向量序列观测和恢复,完成对稀疏矩阵的重构。理论分析表明,所提方法能够实现对高稀疏度矩阵的高概率重构。实验表明,所提算法能够有效地实现二维稀疏信号和图像重构。
关键词
降采样矩阵
多观测向量
压缩感知
稀疏
矩阵
稀疏重构
Keywords
down-sampling matrix
multiple measurement vector （MMV）
compressed sensing
sparse matrix
sparse recovery
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多观测向量序列降采样恢复的稀疏矩阵重构
何兴宇
童宁宁
胡晓伟
冯为可
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2018
1
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